九推

App拉新、推广

任推邦https://www.bilibili.com/video/BV1qD2qY4E7Du客直谈https://space.bilibili.com/1817283205
. . . . .·2025-03-10 18:36

蓝桥杯刷题周计划（第二周）

目录前言题目一题目代码题解分析题目二题目代码题解分析题目三题目代码题解分析题目四题目代码题解分析题目五题目代码题解分析题目六题目代码题解分析题目七题目代码题解分析题目八题目题解分析题目九题目代码题解分析题目十题目代码题解分析题目十一题目代码题解分析题目十二题目代码题解分析题目十三题目代码题解分析题目十四题目代码题解分析题目十五题目代码题解分析题目十六题目代码题解分析题目十七题目代码题解分析题目十八
EnigmaCoder·2025-03-10 15:47

Pytorch 第九回：卷积神经网络——ResNet模型

Pytorch第九回：卷积神经网络——ResNet模型本次开启深度学习第九回，基于Pytorch的ResNet卷积神经网络模型。这是分享的第四个卷积神经网络模型。
Start_Present·2025-03-10 09:05

DeepSeek 提示词样例

代码解释提示词样例输出三、代码生成提示词样例输出四、内容分类提示词样例输出五、结构化输出提示词样例输出六、角色扮演（自定义人设）提示词样例输出七、角色扮演（情景续写）提示词样例输出八、散文写作提示词样例输出九、
量仔搞靓化·2025-03-10 06:13

每日AIGC最新进展(41)：上海AI Lab提出新型DiT结构Lumina-Next、Adobe研究院提出图像与文本对齐方法AlignIT、新型多模态图像生成模型MUMU

Lumina-Next:MakingLumina-T2XStrongerandFasterwithNext-DiTLumina-Next是一种新型的生成模型，旨在通过改进的Next-DiT架构、上下文外推技术和快速采样技术
沉迷单车的追风少年·2025-03-10 01:06

python Dataframe操作

中四、Dataframe删除重复的行五、Dataframe删除列六、Dataframe重排索引七、给Dataframe增加一列，每次遍历给该新增列中的元素赋值八、将字典嵌套列表转换为Dataframe九、
whale fall·2025-03-09 21:31

2025-03-09 学习记录--C/C++-PTA 习题10-8 递归实现顺序输出整数

合抱之木，生于毫末；九层之台，起于累土；千里之行，始于足下。
小呀小萝卜儿·2025-03-09 20:49

2025-03-08 学习记录--C/C++-PTA 习题10-1 判断满足条件的三位数

合抱之木，生于毫末；九层之台，起于累土；千里之行，始于足下。
小呀小萝卜儿·2025-03-09 20:19

第九章：把函数当变量传递，匿名函数、闭包、panic/recover

funcmain(){sum,sub:=calc(5,6,add)fmt.Println(sum,sub)}//把函数当变量的形式传递过去funccalc(x,yint,opfunc(int,int)(int,int))(int,int){returnop(x,y)}funcadd(x,yint)(int,int){returnx+y,x-y}返回一个变量值：packagemainimport"f
小画家~·2025-03-09 13:23

搜广推校招面经三十九

小红书﹣图搜一、两个整数的汉明距离两个整数之间的汉明距离是指这两个数字对应二进制位相同位置不同的个数。换句话说，它就是将一个整数变成另一个整数所需要改变的二进制位的数量。例如，如果两个整数在它们的二进制表示中有三个位置上的比特不同，那么这两个整数的汉明距离就是3。计算两个整数的汉明距离可以通过以下步骤实现：首先对这两个整数进行异或（XOR）运算。异或运算是按位操作，当且仅当输入位不同时输出为1。因
Y1nhl·2025-03-09 13:53

【面经&八股】搜广推方向：面试记录（九）

【面经&八股】搜广推方向：面试记录（九）文章目录【面经&八股】搜广推方向：面试记录（九）1.自我介绍2.科研-项目经历问答3.实习经历问答4.八股5.编程题6.反问1.自我介绍。。。。。。
秋冬无暖阳°·2025-03-09 13:51

阿里淘天多模态大模型面经分享

部门与岗位淘天-搜推智能产品事业部-多模态大模型总结整体来说面试体验比较好，问的问题都不难，面试官也都不错，遇到一
大模型与自然语言处理·2025-03-09 12:46

搜广推校招面经三十八

字节推荐算法一、场景题：在抖音场景下为用户推荐广告词，吸引用户点击搜索，呈现广告这一流程的关键点以及可能遇到的困难。二、Transformer中对梯度消失或者梯度爆炸的处理在Transformer模型中，梯度消失和梯度爆炸是深度学习中常见的问题，尤其是在处理长序列数据时。为了克服这些问题，Transformer采用了一系列技术：2.1.残差连接（ResidualConnections）每个子层（包
Y1nhl·2025-03-09 12:45

【DuodooTEKr 】多度科技 以开源之力，驱动企业数字化转型

多度科技以「代码乘风起，一吟动九霄」的开源精神，打造自主产品「风吟九霄」系列，助力企业实现数据自主掌控与业务敏捷迭代。关于我们/AboutUs多度信息科技（南京）有限公司成立于
邹工转型手札·2025-03-09 10:00

【Spring】SpringBoot手写模拟Spring boot

视频参考：SpringMvc零配置本文出自csdn九师兄，防伪标志，本文由九师兄唯一发布。原地址：https://blog.csdn.ne
九师兄·2025-03-09 10:26

IDEA学习篇——Intellij IDEA 导入 eclipse web 项目详细操作

第九步：点击Artifac
2401_86640450·2025-03-09 01:11

大数据运维实战指南：零基础入门与核心技术解析（第一篇）

分布式存储系统运维与优化第四篇：资源调度框架YARN/K8s深度解析第五篇：实时计算框架Flink/Spark运维指南第六篇：大数据监控体系与自动化运维第七篇：云原生时代的大数据运维实践第八篇：数据安全与合规性管理第九篇
emmm形成中·2025-03-09 01:19

(Typora下)markdownd的使用说明

的使用说明事先说明一、标题这是一级标题这是二级标题二、段落1、换行2、分割线三、文字显示1、字体2、上下标四、列表1、无序列表2、有序列表3、任务列表五、区块显示六、代码显示1、行内代码2、代码块七、链接八、脚注九、
Murphy_lx·2025-03-09 00:41

LLMs：LLMs大语言模型评估的简介(两标+六性+九维，大模型排行榜多种)，两类基准—通用任务的基准(单任务【BLEU/ROUGE-MT-Bench/Chatbot Arena】、多任务【Super

LLMs：LLMs大语言模型评估的简介(两标(NLUGR指标/REBT)+六性(理解性+生成性{PPL}+多样性+泛化性+能耗性+可解释性)+九维(2大能力域【理解/生成】+3性【丰富性/多样性/适应性
一个处女座的程序猿·2025-03-08 19:54

移动WEB开发流式布局

目录一.移动端基础二.视口三.二倍图四.移动端开发选择五.移动端技术解决方案六.移动端开发之流式布局（百分比布局）七.移动端开发之flex布局八.rem单位九.媒体查询（@media）一.移动端基础1.
Lindsay_Jie·2025-03-08 19:21

深度学习篇---Opencv中的机器学习和深度学习

中的深度学习1.概述图像分类（如ResNet、MobileNet）目标检测（如YOLO、SSD）语义分割（如DeepLab）人脸检测（如OpenFace）2.使用步骤步骤1：加载模型步骤2：准备输入数据步骤3：推
Ronin-Lotus·2025-03-08 19:05

搜广推校招面经四十

字节-广告算法一、离线AUC涨了，但AB实验没涨，可能的原因？1.1.线上线下得样本空间不一致（SSB）线上模型使用的是实时获取的点击、曝光数据。线下使用的离线数据。这可能导致数据分布存在偏差。线上数据受曝光机制、冷启动、新品推荐等因素影响，与离线数据不完全匹配。线下数据存在采样偏差1.2.AUC这些指标无法衡量线上打分准确性。AUC毕竟只是衡量排序1.2.1.引申：PCOC（预估值/真实后验概率
Y1nhl·2025-03-08 14:22

Python基础教程 学习笔记 第九章 魔法方法，特性，迭代器

文章目录一，构造函数：\_\_init\_\_二，重写普通方法和特殊的构造函数拓展三，元素访问注意五，函数property5.1property特性5.2静态方法和类方法5.3\_\_getattr__、\_\_setattr__等方法注意六，迭代器iter6.1迭代器协议七，生成器7.1简单生成器7.2递归式生成器注意7.3通用生成器7.4生成器的方法拓展：7.5模拟生成器一，构造函数：__in
只想开始·2025-03-08 10:57

十代主板改win7_英特尔10代CPU完美装win7|新主板新CPU装win7 Bios设置

英特尔七代、八代和九代CPU都经常有用户问怎么装win7，就算是现在英特尔已经出到了十代CPU，还是会有用户问，怎么装win7，不得不说win7是个在Windows系统中最经典的系统之一，那么intel
weixin_39867125·2025-03-08 10:50

C语言基础02——控制语句。二分查找、随机数讲解、求自幂数、整数逆序、X图案打印、猜数字、公约数公倍数、素数

控制语句用于控制程序的执行流程，以实现程序的各种结构方式，他们由特定的语句定义符组成，C语言有九种控制语句。可以分为以下三类：-条件判断语句/分支语句：if语句、switch语句-循环执行语句：dow
蛋翼·2025-03-08 10:15

Java面试专业技能怎么写_Java面试——专业技能

实现一个拷贝文件的工具类使用字节流还是字符流四、介绍下线程池五、JSP和Servlet有哪些相同点和不同点六、简单介绍一下关系数据库三范式七、Mysql数据库的默认的最大连接数八、说一下Mysql和Oracle的分页九、
靳天羽·2025-03-08 06:04

华为OD机试 - 三阶积幻方（Python/JS/C/C++ 2024 E卷 100分）

一、题目描述九宫格是一款广为流传的游戏，起源于河图洛书
哪 吒·2025-03-08 05:28

九章云极DataCanvas公司与 GSMA共推 AI 普惠算力全球化发展

近日，全球移动通信系统协会（GSMA）大中华区总裁斯寒一行到访九章云极DataCanvas公司总部，双方围绕AI智算技术创新、算力生态建设及全球化合作展开深度交流，并达成多项战略合作共识。
·2025-03-07 17:20

第三十天：Scrapy 框架-分布式

介绍scrapy-redis框架二、分布式原理三、分布式爬虫的实现四、scrapy-redis框架的安装五、部署scrapy-redis六、给爬虫增加配置信息七、运行程序八、数据导入到mongodb中九、
穿梭的编织者·2025-03-07 14:48

美国AI圈破防了。。。

原创HaFung覺Cha2025年01月25日17:46福建这一个月以来刷推很明显的感觉到英文技术社区对中国AI产业的进步速度处于一种半震惊、半懵逼的状态...应激来源➡来自中国的开源MoE模型DeepSeek-V3
强化学习曾小健·2025-03-07 13:43

PMP–冲刺–十大领域易考点–题干关键词–名词解析

文章目录十大知识领域易考点一、整合管理二、范围管理三、进度管理四、成本管理五、质量管理六、资源管理七、沟通管理八、风险管理九、采购管理十、干系人管理十大知识领域易考点一、整合管理1、商业论证：题干关键词
fo安方·2025-03-07 11:52

华为OD-不限经验，急招，机考资料，面试攻略，不过改推，捞人

超星(学习通)-Java后端一面网易互娱40min（感觉是G了）一篇不太像面经的面经2023总结，前端大二上进小红书秋招面经第一波海康红外图像算法实习（微影）面经测试工程师社招-测试面试题大厂在职傻屌。TPlink图像算法工程师一二三面经深圳海康红外图像算法实习（微影）面经TPLink提前批面经（已OC）传统车辆转规控算法岗秋招记录腾讯TEG测试与质量管理全记录瑞幸Java开发校招一面腾讯金融科技
2301_79125642·2025-03-07 10:54

LLMs之Llama-3：基于Colab平台(免费T4-GPU)利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速训练5~30倍+减少50%的内存占用】)对llama-3

3-8b-Instruct-bnb-4bit模型采用alpaca数据集【instruction-input-output】实现CLI方式/GUI傻瓜可视化方式，进配置微调→参数行LoRA指令微调→模型推
一个处女座的程序猿·2025-03-07 09:41

禁忌搜索算法求解考虑二维装箱的车辆路径问题

熟悉CPLEX和gurobi求解器微信公众号：运筹优化与学习如有运筹优化相关建模或代码定制需求，可通过微信公众号联系我们前言之前和大家介绍了二维装箱问题、考虑二维装箱的车辆路径问题（2L-VRP），本篇推文算是前几篇推文的综合体
eternal1995·2025-03-07 06:38

【Py/Java/C++三种语言OD独家2024E卷真题】20天拿下华为OD笔试之【模拟】2024E-靠谱的车【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

、大厂真题绿色聊天软件戳od1441了解算法冲刺训练（备注【CSDN】否则不通过）文章目录相关推荐阅读题目描述与示例题目描述输入描述输出描述示例一输入输出示例二输入输出示例三输入输出解题思路从A进制到九进制从九进制到十进制代码
闭着眼睛学算法·2025-03-07 05:02

10、Java核心API系列(八)

九、并发与多线程1、Java并发API概述Java并发API是Java语言中用于多线程编程的核心工具包，主要位于java.util.concurrent和java.util.concurrent.locks
跟着汪老师学编程·2025-03-07 01:40

实时数据推送：Spring Boot 中两种 SSE 实战方案

本文将介绍两种基于SpringBoot实现SSE的方案，并结合代码示例，帮助你快速掌握实时数据推
微特尔普拉斯·2025-03-07 00:29

Windows系统编程（九）进程通信

进程通信进程是操作系统分配资源和调度的独立单位，由进程内核对象和进程内存地址空间构成。不同的进程内存地址空间相互隔离，因此一个进程无法直接访问另一个进程的内存数据。当进程间需要数据共享或任务协作时，就必须使用进程通信。进程通信是指在不同进程之间的数据传输。简单的说进程通信就是多进程共享一份内存空间。接下来我们讲解几种不同方式的进程通信文件映射文件映射：通过创建一个文件映射对象，将文件的部分或全部内
ぃ扶摇ぅ·2025-03-06 21:13

Python学习第九天

序列化和反序列概念在Python中，序列化是将对象转换为可存储或传输的格式（如字节流或字符串），而反序列化则是将序列化后的数据重新转换为对象（官网序列化）。序列化：就是将不能存储的对象转为可存储的对象（封存pickling）。发序列化：序列化的对象返回成原来的对象（解封unpickling）。方式序列化和反序列化有下面五种方式pickle模块官网概念：pickle模块实现了对一个Python对象结
Leo来编程·2025-03-06 19:52

C++17 新增特性总结: 模板编程和标准库方面

从而简化了模板类的使用.在此之前,必须显式指定所有模板参数类型.CTAD支持多种初始化方式,并且可以用于函数模板,类模板和通用库.容器元素类型的推导:例如,std::vectorv1{1,2,3};自动推
arong-xu·2025-03-06 19:46

网络安全入门必知的攻击方法

本文围绕网络安全领域的九大典型攻击类型（SQL注入、DDoS攻击、XSS、CSRF、暴力破解、网络钓鱼、近源攻击、供应链攻击、物理攻击），分析其技术实现路径，并提出相应的防护建议。
·2025-03-06 18:03

重生之我要当云原生大师（五）控制对文件的访问

九、
小刘爱喇石( ˝ᗢ̈˝ )·2025-03-06 07:35

信息搜集方法总结

域名和IP信息搜集（一）判断是否使用CDN（二）存在CND时查找真实IP（三）WHOIS信息查询（四）备案信息查询（五）给定IP反查其他信息（六）收集子域名信息（七）SRC活动查询权重（八）C段探测（九）
Mr.95·2025-03-06 04:09

2025-03-01 学习记录--C/C++-PTA 7-35 有理数均值

合抱之木，生于毫末；九层之台，起于累土；千里之行，始于足下。
小呀小萝卜儿·2025-03-06 03:07

华为OD机试 - 九宫格按键输入 - 逻辑分析（Python/JS/C/C++ 2024 B卷 200分）

一、题目描述九宫格按键输入，输出显示内容，有英文和数字两个模式，默认是数字模
哪 吒·2025-03-06 03:59

华为OD机试 - 九宫格游戏（Python/JS/C/C++ 2024 E卷 100分）

一、题目描述九宫格是一款广为流传的游戏，起源于河图洛书
哪 吒·2025-03-06 02:57

【每日八股】MySQL篇（九）：优化

目录慢查询的原因？MySQL磁盘I/O很高有什么优化的方法？总结慢查询的原因？索引不足：如果查询的表没有合适的索引，MySQL需要遍历整个表才能找到匹配的记录，这会导致查询变慢。可以通过添加索引来优化查询性能。数据库设计问题：如果数据库设计不合理，例如表过于庞大、列过多等，查询时可能需要耗费大量时间。这时可以通过优化数据库设计来解决问题。数据库服务器负载过高：如果MySQL服务器上同时运行了太多的
YGGP·2025-03-06 02:26

搜广推校招面经三十六

快手推荐算法一、有10亿个数据量如何快速做召回在推荐系统的召回阶段，面对海量数据（如10亿条记录），需要快速筛选出与目标用户相关的候选物品集合。由于数据规模巨大，直接对所有数据进行计算是不现实的，因此需要设计高效的召回策略。1.1.核心挑战数据规模大:10亿级别的数据无法直接加载到内存中。实时性要求高:召回过程通常需要在毫秒级完成。稀疏性问题:用户行为数据通常是稀疏的，导致相似性计算复杂度增加。多
Y1nhl·2025-03-06 02:54

机器学习校招面经二

见【搜广推校招面经四】AUC是评估分类模型性能的重要指标，用于衡量模型在不同阈值下区分正负样本的能力。
Y1nhl·2025-03-06 01:46

搜广推校招面经二十八

蚂蚁推荐算法一、介绍损失函数、为什么分类和回归的损失函数不能共用损失函数的介绍见【搜广推校招面经十八】1.1.分类和回归损失函数不能共用的原因分类和回归任务的目标不同，因此它们的损失函数设计也存在本质区别
Y1nhl·2025-03-06 01:15
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