人工智能机器学习神经网络面试第11页

神经网络压缩实验-Deep-compression

首发于个人博客，结合论文阅读笔记更佳实验准备基础网络搭建为了实现神经网络的deepcompression，首先要训练一个深度神经网络，为了方便实现，这里实现一个两层卷积+两层MLP的神经网络classnet

无用技术研究所·2025-02-08 11:06

SpringCloud面试题----Eureka的工作原理

Eureka的工作原理主要涉及服务注册、服务续约、服务拉取、服务下线和自我保护等几个关键机制，以下是详细介绍：服务注册当Eureka客户端（即服务提供者）启动时，它会向EurekaServer发送一个HTTPPOST请求，将自己的相关信息（如服务名称、IP地址、端口号、健康检查URL等）注册到EurekaServer上。EurekaServer接收到注册请求后，会将该服务实例的信息存储在自己的注册

指尖下的技术·2025-02-08 11:02

2023年java面试问题大全及答案大全

202年常见的Java面试问题和答案：Java中的基本数据类型有哪些？

m0_74823595·2025-02-08 11:31

【后端面试总结】ES的_template与_index_template技术详解

在Elasticsearch（简称ES）中，索引模板（IndexTemplate）和组件模板（ComponentTemplate）是两种用于预定义索引配置的强大工具。它们允许用户在索引创建时自动应用预设的设置、映射（Mappings）和别名（Aliases），从而简化索引管理过程。本文将详细介绍ES中的_template和_index_template的概念、用途、创建、查询、更新及删除等操作。一

ThisIsClark·2025-02-08 10:56

2015百度面试题：设计一个小程序来判断当前机器的字节序（大端&小端）

#define_CRT_SECURE_NO_WARNINGS1#includeintcheck_sys(){inta=1;char*p=(char*)&a;if(*p==1){return1;}else{return0;}}intmain(){intret=check_sys();if(ret==1){printf("小端\n");}else{printf("大端\n");}return0;}

醉城夜风~·2025-02-08 09:46

AI编程工具合集

)这里是一些知名和广泛使用的AI编程工具及其简要介绍：1.框架和库(FrameworksandLibraries)-TensorFlow:由谷歌开发的开源深度学习框架，支持多种平台，适合构建和训练复杂神经网络

109702008·2025-02-08 09:14

深度学习 - 神经网络的原理

##深度学习-神经网络的原理深度学习是机器学习的一个分支，其核心是模拟人脑神经网络的结构和功能，构建多层的神经网络模型，从数据中学习特征并进行预测或分类。**神经网络的基本原理：**1.

test猿·2025-02-08 09:43

C# 面试问题高级：047 - 什么是 LINQ ？

在现代软件开发中，处理和查询数据是一项常见的任务。C#提供了一种强大而简洁的方式来处理数据集合——LINQ（LanguageIntegratedQuery）。LINQ是一种集成到C#语言中的查询技术，它允许开发者以声明式的方式编写查询代码，从而简化了对数据集合的操作。什么是LINQ？定义LINQ（LanguageIntegratedQuery）是C#中的一种查询技术，它允许开发者以一种统一的方式查

caifox菜狐狸·2025-02-08 07:35

【AI原理解析】— Gemini模型

.安全性与编程能力安全性评估编程能力6.模型发布与应用发布时间应用方向7.性能评估8.数学基础8.1Transformer解码器基础8.1.1自注意力机制（Self-Attention）8.1.2前馈神经网络

coolkidlan·2025-02-08 06:49

DeepSeek-R1深度报告：基于Python强化学习的前沿长链推理模型揭秘与实战——兼谈SEO优化与实用经验分享

【DeepSeek-R1深度报告：基于Python强化学习的前沿长链推理模型揭秘与实战——兼谈SEO优化与实用经验分享】配合此文章使用，效果更佳：DeepSeek-R1深度报告——50道相关面试题——深刻理解相关概念

快撑死的鱼·2025-02-08 05:19

冯诺依曼计算机发展瓶颈,冯诺依曼瓶颈

计算速度的提高，必然会让人感觉到智能的提高，而人脑神经网络传递信号的速度，是否也有可能提高呢？所谓“冯诺依曼瓶颈”，是冯诺依曼架构本身带来的一些限制。

weixin_39747595·2025-02-08 05:14

MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks

以下是对这些核心内容的简要概述：MobileNetV2架构设计：提出了一种新的神经网络模块——倒残差结构（InvertedResiduals），其中的快捷连接位于瓶颈层之间。使用轻量级

TAICHIFEI·2025-02-08 03:38

【前端】【面试】【知识点总结】react知识点大纲

基础部分1.React简介React的定义与核心概念（声明式、组件化、单向数据流）React的应用场景与优势React的发展历程与生态系统2.环境搭建使用CreateReactApp快速搭建项目手动配置Webpack、Babel等构建工具开发环境和生产环境的配置差异3.JSXJSX的基本语法和规则JSX与HTML的区别在JSX中嵌入表达式4.组件函数组件和类组件的定义与使用组件的嵌套与组合组件的p

患得患失949·2025-02-08 03:37

【前端】【面试】【css】使用 * { padding: 0； margin: 0； } 和 normalize.css 来清除样式的差异

1.样式重置的精细度*{padding:0;margin:0;}特点：这是一种非常简单粗暴的方式，它会将页面中所有元素的内边距（padding）和外边距（margin）都设置为0。示例代码：*{padding:0;margin:0;}局限性：只能处理内边距和外边距，对于其他样式属性（如字体大小、行高、边框样式等）的默认值差异无法处理。例如，不同浏览器对表单元素的边框、背景颜色等可能有不同的默认设置

患得患失949·2025-02-08 03:37

Java类字节码详解深入浅出面试题用verbose工具查看字节码

目录出处参考图解案例编译指令字节码内容面试题deepseek字节码分析-publicintfoo();方法基础信息正常执行流程分析异常处理流程异常表结构场景1：捕获java.lang.Exception

朱道阳·2025-02-08 03:36

【神经网络搜索】NasBench301 使用代理模型构建Benchmark

【GiantPandaCV导语】本文介绍的是NAS中的一个benchmark-NASBench301,由automl.org组织发表，其核心思想是针对表格型基准存在的不足提出使用代理模型拟合架构与对应准确率。Paper:NAS-Bench-301andThecaseforsurrogatebenchmarksforNeuralArchitectureSearchCode:https://githu

*pprp*·2025-02-08 03:32

苍穹外卖项目面试介绍

项目介绍：本项目（苍穹外卖）是专门为餐饮企业（餐厅、饭店）定制的一款软件产品，包括后台管理系统和小程序端应用两部分。其中后台管理系统主要提供给餐饮企业内部员工使用，可以对餐厅的分类、菜品、套餐、订单、员工等进行管理维护，对餐厅的各类数据进行统计，同时也可进行来单语音播报功能。小程序端主要提供给消费者使用，可以在线浏览菜品、添加购物车、下单、支付、催单等。前端简要介绍：本项目是一个前后端分离的项目，

给我个面子中不·2025-02-08 02:26

华为OD机试 - 最大矩阵和、最大子矩阵（Java & Python& JS & C++ & C ）

算法大师·2025-02-08 01:23

pyannote 语音活动检测/说话者变化检测/语音重叠检测

这个项目是基于PyTorch的，与webrtcvad有着天壤之别,在嘈杂环境下解决语音活动检测还是得靠神经网络,而webrtcvad在嘈杂状态下是无法工作的，感兴趣的同学可以看一下，或许你们有更好的解决方案

wx:pjcoder·2025-02-08 00:44

基于Pytorch的猫狗分类的代码演练

前段时间在人工智能课上老师给我们介绍了一下卷积神经网络CNN，顺便在课上复现了猫狗分类的相关代码。

摸爬滚打的包菜·2025-02-07 23:09

从零学习pytorch——4.基础概念讲解及神经网络模块

从零学习pytorch——4.基础概念讲解及神经网络模块在PyTorch中，nn.Module是构建神经网络模型的基础类。

PyTorch 研习社·2025-02-07 22:05

【AI中数学-信息论-综合实例】缩小AI巨人：大模型神经网络的压缩与裁剪

第六章：信息论-综合实例第二节：缩小AI巨人：大模型神经网络的压缩与裁剪术在本节中，我们将探讨压缩和裁剪大规模神经网络模型的技术，使其更加高效，适用于实际应用。

云博士的AI课堂·2025-02-07 22:03

什么是java虚拟机简述其工作机制_Java虚拟机面试题总结

【出版社直供】设计与实现java虚拟机87.9元包邮(需用券)去购买>上次已经介绍了初识Java虚拟机和浅谈Java垃圾回收，今天来总结一下面试中经常遇到的有关Java虚拟机的面试题。

白富美妖姐·2025-02-07 21:27

毕业设计：基于卷积神经网络的鲜花花卉种类检测算法研究

目录前言课题背景和意义实现技术思路一、算法理论基础1.1卷积神经网络1.2目标检测算法二、数据集2.1数据集2.2数据扩充三、实验及结果分析3.1实验环境搭建3.2模型训练最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光

HaiLang_IT·2025-02-07 20:23

java高级工程师面试问题大全及答案大全，后台开发JAVA岗

前言随着k8s作为容器编排解决方案变得越来越流行，有些人开始拿Docker和k8s进行对比，不禁问道：Docker不香吗？k8s是kubernets的缩写，’8‘代表中间的八个字符。其实Docker和k8s并非直接的竞争对手，它俩相互依存。Docker是一个容器化平台，而k8s是Docker等容器平台的协调器。SpringSecurity观后感——手绘思维脑(供参考)SpringSecurity手

sddvfdfv323·2025-02-07 20:51

推荐5款提升面试成功率的AI工具：包含AI面试、AI写作、AI图像生成等

以“多面鹅”为核心的AI面试辅助工具，正是帮助我们应对这一挑战的重要伙伴。接下来，我将为大家推荐5款AI工具，助力你的求职之路。

offer收割机小鹅·2025-02-07 19:49

2024-JAVA-大数据-面试汇总_大数据java部门面试(1)

判断投票信息中的选举状态：就回答到这，后来下来百度了一下。。。32hive了解吗？Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能33.说说内部表和外部表的区别？内部表的数据是由Hive自身管理的，外部表的数据是由HDFS管理的；删除内部表会删除元数据和存储的数据；删除外部表只删除元数据不删除存储的数据34,你知道UDF吗？UDF就是H

2401_84141419·2025-02-07 19:15

顺丰大数据开发面试题及参考答案

Flink的提交过程是怎样的？Flink的提交过程通常包含以下步骤：代码编写与打包：开发人员首先使用Flink提供的API编写数据处理逻辑，包括定义数据源、转换操作和数据sink等。完成代码编写后，将项目打包成可执行的JAR文件，其中包含了所有依赖的库和资源。选择提交方式：Flink支持多种提交方式，如命令行提交、WebUI提交和通过客户端API提交。命令行提交适用于在终端中进行快速部署，用户可以

大模型大数据攻城狮·2025-02-07 19:15

vue高级面试题

以下是一些Vue高级面试题：一、Vue组件相关Vue组件通信有哪些方式？答案：Props和Events：父组件通过props向子组件传递数据，子组件通过$emit触发事件向父组件发送消息。

·2025-02-07 17:39

css|面试官：谈谈你对BFC的理解？

一、是什么我们在页面布局的时候，经常出现以下情况：这个元素高度怎么没了？这两栏布局怎么没法自适应？这两个元素的间距怎么有点奇怪的样子？…原因是元素之间相互的影响，导致了意料之外的情况，这里就涉及到BFC概念BFC（BlockFormattingContext），即块级格式化上下文，它是页面中的一块渲染区域，并且有一套属于自己的渲染规则：内部的盒子会在垂直方向上一个接一个的放置对于同一个BFC的俩个

学习记录wanxiaowan·2025-02-07 17:35

React基础内容（面试一）

React大厂常见的面试题目涉及多个方面，包括React的基本概念、组件、状态管理、生命周期、性能优化等。

GISer_Jinger·2025-02-07 17:04

torch库介绍

文章目录基本概念张量（Tensor）自动求导（AutomaticDifferentiation）：神经网络模块（nn.Module）优化器（Optimizer）：导入torch示例构建神经网络总结torch

codelyq·2025-02-07 15:22

MOE-conformer 流式多语种语音识别

MOE(MixtureofExperts)：MOE是一种通过专家混合来实现深度学习模型的方法，主要有以下特点：MOE由多个专家(Excpert)组成，每个专家是一个独立的神经网络(可以是MLP、CNN、

深度学习-视听觉·2025-02-07 14:16

100.5 AI量化面试题：在使用LSTM预测股票价格时，如何有效处理金融时间序列的非平稳性？

目录0.承前1.数据预处理1.1平稳性检验1.2数据转换2.特征工程2.1技术指标构建2.2时间特征提取3.LSTM模型设计3.1数据准备3.2模型架构4.训练与验证4.1时序交叉验证4.2滚动预测5.回答话术0.承前本文详细介绍使用LSTM处理金融时间序列时的关键技术点，包括数据预处理、特征工程、模型设计和验证方法。如果想更加全面清晰地了解金融资产组合模型进化论的体系架构，可参考：0.金融资产组

AI量金术师·2025-02-07 14:45

网络面试题：HTTPS为什么可以保证安全，怎么加密的？

网络面试题：HTTPS为什么可以保证安全，怎么加密的？https://www.bilibili.com/video/BV1w4411m7GL?

晋级的程序员·2025-02-07 14:43

Java面试题--设计模式

答案以及所有23种设计模式详细介绍，请参考：https://blog.csdn.net/doymm2008/article/details/13288067设计模式的分类有哪些？工厂模式：概念：实现方法：普通工厂方法、静态工厂方法使用场景：有哪些问题单例模式：好处：单例模式的实现代码：最简单的，以及优化后的适配器模式：概念核心思想实现代码装饰模式：概念：实现代码：应用场景代理模式：概念：实现代码：

m0_74824687·2025-02-07 14:42

前端Vue必问面试题

1，Vue3.0为什么要使用proxy在Vue2中，0bject.defineProperty会改变原始数据，而Proxy是创建对象的虚拟表示，并提供set、get和deleteProperty等处理器，这些处理器可在访问或修改原始对象上的属性时进行拦截，有以下特点∶不需用使用Vue.$set或Vue.$delete触发响应式。全方位的数组变化检测，消除了Vue2无效的边界情况。支持Map，Set

·2025-02-07 13:23

ReLU激活函数的定义

ReLU（RectifiedLinearUnit，修正线性单元）是一种非常流行的激活函数，广泛应用于深度学习模型中，尤其是在卷积神经网络（CNN）中。

人工智能专属驿站·2025-02-07 13:34

RAG和KAG：AI知识增强的两大“利器”

一文读懂RAG和KAG：AI知识增强的两大“利器”阅读时长：15分钟发布时间：2025-02-07近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎

·2025-02-07 13:53

深度整理总结MySQL——索引工作原理

B+树索引数据结构前言什么样的索引数据结构是好的搜索速度要求支持范围查找寻求适合查找的算法寻求合适的数据结构二叉查找树自平衡二叉树B树B+树数据结构B+与B树比较总结前言相信你在面试时，通常会被问到“什么是索引

左灯右行的爱情·2025-02-07 12:56

牛客网面试必刷TOP101-07动态规划BM69 把数字翻译成字符串

描述有一种将字母编码成数字的方式：'a'->1,'b->2',...,'z->26'。现在给一串数字，返回有多少种可能的译码结果数据范围：字符串长度满足01，'b'->2,...,'z'->26。2.现在给一串数字，返回有多少种可能的译码结果。3.数据范围：字符串长度满足n大于0小于等于904.进阶：空间复杂度O(n),时间复杂度O(n)二、解题思路1.思路：对于普通数组1-9，译码方式只有一种，

bingw0114·2025-02-07 10:15

面试必考问题：Android APP耗电最全解析和优化指南

目录1AndroidAPP耗电原因分析1.1后台应用持续运行1.2高CPU使用率1.3网络使用不当1.4错误代码实现2Android不同版本的耗电优化功能2.1JobSchedulingAPI与BatteryHistorian2.2JobSchedulingAPI的深入解析2.3BatteryHistorian的实际应用2.4结合JobSchedulingAPI与BatteryHistorian进

大模型大数据攻城狮·2025-02-07 08:34

C# 面试问题高级：044 - 什么 Mock 对象？

在软件开发过程中，尤其是单元测试阶段，Mock对象（MockObject）是一种非常重要的工具。Mock对象用于模拟真实对象的行为，以便在测试环境中验证被测代码的正确性而不依赖于外部系统或复杂的依赖关系。通过使用Mock对象，开发者可以隔离待测试的代码，确保测试结果的准确性和可靠性。什么是Mock对象？定义Mock对象是一种用于替代真实对象的对象，它通常用于单元测试中，以模拟复杂或难以控制的真实对

caifox菜狐狸·2025-02-07 08:03

Java 开发中的 NoSuchMethodError 经验分享

专栏导航：码农阿豪系列专栏导航面试专栏：收集了java相关高频面试题，面试实战总结️Spring5系列专栏：整理了Spring5重要知识点与

码农阿豪@新空间代码工作室·2025-02-07 07:59

Java面试场景题分享

但是，面试官可能进一步追问：“如果有网络延迟或者锁竞争的情况下，库存会不会出现不一致”你如何设计请

你也想高人一等啊？·2025-02-07 06:51

Java实战经验分享

1.项目优化与性能提升面试问题：聊聊你印象最深刻的项目，或者做了哪些优化你在项目中如何解决缓存穿透问题？

你也想高人一等啊？·2025-02-07 06:19

【牛客刷题系列】贪心算法相关面试题总结

Li-eng·2025-02-07 05:09

Python中的GRU模型

为了解决这些问题，研究人员提出了另一种递归神经网络模型：门控循环单元（GRU）。GRU模型和LSTM模型类似，都可以用于处理序列数据，例如自然语言处理和视频分析。两个模型的区别在于

NoABug·2025-02-07 04:37

ElasticSearch业务场景与面试题

以下是几个常见的Elasticsearch业务场景解决方案及面试题解析（含Java示例）：一、业务场景解决方案场景1：商品搜索与过滤需求：电商平台需要支持多条件搜索（关键词、价格区间、分类、品牌）并按相关性排序

星星点点洲·2025-02-07 04:31

Java中有关锁的面试题（部分）

Java中关于锁的面试题经常涉及锁的类型、锁的机制、锁的优化以及锁的底层原理。以下是一些高频面试题，并附带详细解答，希望能帮助你准备面试！1.Java有哪些锁？它们的区别是什么？

WeiLai1112·2025-02-07 03:26

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