在 Java 的 BigDecimal 中，RoundingMode 是一个枚举类型，用于指定舍入模式（即四舍五入规则）。当你使用 setScale() 或其他需要进行小数位舍入的方法时，必须提供一个 RoundingMode 模式来控制如何处理多余的精度。✅ RoundingMode.DOWN 解释含义： 向零方向舍入（即截断多余的小数部分，不进行进位）。适用场景： 例如金融业务中“只舍不入”的计费逻辑、计算折扣时防止多收用户费用。示例：1.2349→ 1.231.2351→ 1.23-1.2351→ -1.23无论小数点后第三位是什么，都会被直接舍去。📌 RoundingMode 支持的...

import java.util.Scanner; import java.math.BigDecimal; import java.math.RoundingMode; // 注意类名必须为 Main, 不要有任何 package xxx 信息 public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Scanner(System.in); double k = scanner.nextDouble(); double c = k - 273.15; double f = c * 1....

import java.util.Scanner; // 注意类名必须为 Main, 不要有任何 package xxx 信息 public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner in = new Scanner(System.in); // 注意 hasNext 和 hasNextLine 的区别 while (in.hasNextInt()) { // 注意 while 处理多个 case int a = in.nextInt(); String strN =String.format("%04...

import java.util.Scanner; // 注意类名必须为 Main, 不要有任何 package xxx 信息 public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner in = new Scanner(System.in); // 注意 hasNext 和 hasNextLine 的区别 while (in.hasNextInt()) { // 注意 while 处理多个 case int a = in.nextInt(); int b = (int )Math.sqrt(a); System.o...

import java.util.Scanner; // 注意类名必须为 Main, 不要有任何 package xxx 信息 public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner in = new Scanner(System.in); // 注意 hasNext 和 hasNextLine 的区别 while (in.hasNextInt()) { // 注意 while 处理多个 case int a = in.nextInt(); int c = (Math.abs(a)/10)%10; System....

import java.util.Scanner; // 注意类名必须为 Main, 不要有任何 package xxx 信息 public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner in = new Scanner(System.in); // 注意 hasNext 和 hasNextLine 的区别 while (in.hasNextInt()) { // 注意 while 处理多个 case int a = in.nextInt(); int c =Math.abs(a)%10; System.out.pr...

import java.util.Scanner; // 注意类名必须为 Main, 不要有任何 package xxx 信息 public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner in = new Scanner(System.in); // 注意 hasNext 和 hasNextLine 的区别 while (in.hasNextInt()) { // 注意 while 处理多个 case int a = in.nextInt(); int b = in.nextInt(); int quotient =...

import java.util.Scanner;// 注意类名必须为 Main, 不要有任何 package xxx 信息public class Main {public static void main(String[] args) {Scanner in = new Scanner(System.in); int a = in.nextInt(); System.out.println(a); int b = in.nextInt(); System.out.println(b); double c = in.nextFloat(); System.out.printf("%...

开口就是成功，上台就是进步，其实大家都是一样，关键是看谁先走出来，干出来，事情没有成功之前，每个人都是一样的；实习是否能学到东西，本质上取决于实习的性质、个人的主动性以及目标导向。有人觉得“只是为了简历好看”，有人认为“能找到工作方向”，这两种观点其实反映了实习体验的不同可能性——它既可以是“走过场”的形式，也能成为职业探索的关键跳板。以下从几个维度具体分析：#牛客AI配图神器#一、实习能学到什么？取决于“实习内容”和“个人投入”硬技能：行业基础能力的积累不同实习岗位能接触到的具体技能差异很大：比如互联网运营岗可能学到数据分析工具（Excel、SQL）、活动策划逻辑；媒体编辑岗可能掌握选题策划...

实习时“不懂就问”是非常好的习惯，但过程中确实可能遇到各种具体问题，这些问题既可能来自工作内容本身，也可能涉及沟通方式、职场规则等。以下是很多实习生可能遇到的典型场景和问题，附一些应对思路供参考：一、“不敢问”的心理障碍这是最常见的问题，根源往往是怕麻烦别人、怕被认为“能力差”，具体表现为：担心问题太基础：比如“这个软件怎么导出文件？”“公司的报销流程是啥？”，总觉得“别人都懂，只有我不会”，怕被嘲笑。害怕打断别人工作：看到前辈忙得焦头烂额，话到嘴边又咽回去，结果自己卡了半天。担心重复提问：之前问过类似的问题，忘了答案，不好意思再问，怕对方觉得“没用心记”。应对思路：基础问题可以先自己查（比如...

最近在看关于Mysql 的相关知识，也和现在面试的小伙伴们做了一些采访，问到了一些相关的面试题，说实话，现在面试问的是越来越复杂了，很多时候也不从基础问了，直接项目走起，然后深挖项目中的一些问题，接着就是数据库中的相关问题，今天和大家一起聊一下关于 Mysql 几个经常问，但是却让人很蒙圈的面试题。#牛客AI配图神器#一、索引覆盖在面试的时候，面试官很多会提问道优化SQL，至于怎么优化，了不起就不用再继续赘述这个问题，我们往下延伸，你了解索引覆盖么？索引覆盖（Covering Index）或称为覆盖索引，是数据库中的一种优化手段。当我们执行一个SQL查询时，如果只需要查询某几个字段的值，并且这...

现在的程序员就是舒服，站在巨人的肩膀上，只要积极拥抱AI，使用起来真的得心应手；最近使用了一个自助式编程工具，很棒，详细给大家唠唠，希望给研发小伙伴，带来便利；提前AI编程，你都接触过那些？你最希望AI编程能给你带来什么便利，到时评论区可以聊聊，交流一下；接来有请今天的主角：JAVAAI该工工具智能引导功能生成源码项目，该工具只需通过五个简单步骤即可从理解需求到生成完整的工程级源代码。以下是每个步骤的详细指南和一些功能点。理解需求​目标： 明确项目或产品的核心需求，并将这些需求智能拆解为可执行的任务项。功能点：自动化需求分析：输入您的产品描述或需求文档，系统将自动识别关键需求。智能拆解：根据预...

“如果再选一次，我会先学一门艺术 / 哲学选修课，避免成为‘只会敲代码的工具人’，跨学科思维在职场太重要了。”计算机类（软件工程、人工智能等）劝学理由：就业面广：互联网、金融、医疗等行业需求大，薪资水平常年居首（应届生起薪 10-15k 较常见）。技术迭代红利：AI、大数据、元宇宙等领域持续爆发，适合喜欢逻辑思维和创新的学生。劝退理由：学习强度大：编程、算法、项目实战贯穿大学，期末周常 “肝到凌晨”，脱发风险高。行业内卷严重：35 岁危机、996 工作制客观存在，需持续学习新技术避免被淘汰。建议：适合数理逻辑强、能接受高强度工作的学生，优先选985/211 院校或专业强校（如北邮、杭电），校企合作项目多，实习机会更丰富。

以下是为 AI测试工程师（中高级，年薪50W+） 设计的一套面试题，涵盖 AI基础知识、测试方法论、自动化测试、性能测试、工程能力、质量体系建设与软技能 等维度。适合用于评估候选人的综合技术能力与项目落地经验。🧠 一、AI基础与模型理解1. 模型评估Q：你如何评估一个图像分类模型的性能？请列举至少3种指标，并说明其适用场景。A参考：准确率、召回率、F1值、混淆矩阵、ROC曲线、AUC值等；适用于不平衡数据时使用F1/AUC。2. 过拟合处理Q：在训练NLP模型时发现验证集loss不下降甚至上升，但训练集loss持续下降，你会怎么分析这个问题？有哪些可能的解决方案？A参考：过拟合 → 增加正则...