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打算报名银行招聘考试的小伙伴们,大家好!最近大家关于银行招聘的各种留言咨询越来越多了,例如常熟农商银行招聘2022信息,常熟农商银行招聘笔试考什么?常熟农商银行招聘考试重点等等问题,既然这个话题如此热门,为了可以帮助大家解决这一系列的困惑,今天上岸鸭小编就着重带大家了解一下常熟农商银行招聘流程多久?一般来说,每年的2月份银行会在自己的官网发布校园招聘公告,这意味着银行一年一度的春招正式拉开帷幕,银行春招的一般流程是:发布公告——网申——宣讲会——笔试——面试——体检——签约。网申的时候,首先要留意应届毕业生、中华英才网、智联招聘等各大求职网站,关注上面的招聘信息,银行的招聘信息一般会在此类网站的首页上发布。许多银行会在全国大城市的高校组织校园宣讲会。宣讲会中,银行会通过展示自己的企业文化、产品业务、发展前景、优势等来吸引优秀大学生报考。关于考试内容,考得最多的是行测方面的内容,特别是数学方面的内容考得最多,还会考到一些银行基础方面。有时可能还会考到金融知识等等的专业知识,一般都不多。银行也会根据考生的毕业院校、英语水平、学习成绩、大学经历、相关证书、报考地区、形象仪表等对考生进行筛选,符合条件的考生才能获得笔试资格。银行招聘资料免费领取

稀疏矩阵定义以及存储格式(COO,CSR,CSC)

百度百科:在矩阵中,若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目,并且非0元素分布没有规律时,则称该矩阵为稀疏矩阵;与之相反,若非0元素数目占大多数时,则称该矩阵为稠密矩阵。定义非零元素的总数比上矩阵所有元素的总数为矩阵的稠密度。 简单来说,稀疏矩阵就是绝大部分都是0的矩阵 ,只包含很少的非零值. 比如, 上述稀疏矩阵非零元素有9个,26个零值.稀疏性是74%. 稀疏矩阵因为绝大部分都是0元素,如果我们仍然按照普通方式存储,无疑会 浪费很多空间 ;同时如果进行运算时,0元素对最终结果也没有帮助, 增加了许多无效计算 . 因此,我们需要设计出新的存储方式,或者说数据结构来存储稀疏矩阵.比较常见的有: 对于稀疏矩阵的存储,为了达到压缩的目的(节省存储空间),只存储非0元素值,但是也要保留非零元素的位置,方便恢复.所以,我们存储时不仅存储非零元素值,同时存储其坐标位置(row,column). 针对这两者的存储,会出现不同的设计方案.这里主要介绍COO,CSR和CSC存储格式. 我们使用三个数组row,column和data分别用来存储非零元素坐标的row_index,col_index,以及数值.比如: NNO:The number of nonzero.矩阵非零元素个数. 三个数组的长度都是NNO.data[i]在原稀疏矩阵中的坐标为(row[i],col[i]]). 可以发现,这种存储方式中,row数组和column数组中有一定的重复元素.我们是否可以针对这个冗余特性进一步进行压缩?之后出现CSR,CSC,分别是对row数组和column数组进行了压缩. 对COO稀疏矩阵存储格式的三个数组中的row数组进行压缩.其他两个数组保持不变;三个数组分别是row_ptr,columns和data.其中columns和data数组长度均为NNO(矩阵的非零元素个数). 如何对COO的row进行压缩? row_ptr存储的是每行的第一个非零元素距离稀疏矩阵第一个元素的偏移位置; 由row_ptr我们可以知道每行非零元素在data中的index范围.第i行的非零元素为data[row_ptr[i]:row_ptr[i+1]],对data数组的切片,不包含data[row_ptr[i+1]];同时第i行非零元素的col坐标分别为columns[row_ptr[i]:row_ptr[i+1]];对data和columns的访问相似,index是相同的. 如上图中,第0行非零元素在data中是data[0:2],就是1,7;列坐标为columns[0:2],就是0,1,第1行非零元素为data[2:4],有两个元素2和8,列坐标分别为columns[2:4],1和2. 方便进行行操作. 和CSR类似.只不过对列进行压缩,row和data保持不变. 方便进行列操作.

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  (一)普通高等院校全日制大学本科及以上学历,经济学、金融学、财务管理、会计学、计算机、法学及其它相近专业的毕业生;(二)年龄不超过26周岁(1987年1月1日以后出生);硕士研究生不超过28周岁(1985年1月1日以后出生);(三)具有良好的道德操守,遵纪守法、诚实守信;(四)身体健康,无色盲、色弱等(以体检报告为准)不适宜金融系统工作的;(五)江苏籍毕业生或具有江苏省常住户口。

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