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Linux
回答
音响坏了还能修吗——deepseek和chatgpt
回答
对比
共享您说:音响坏了还能修吗ChatGPT说:ChatGPT音响是否能修理,取决于具体的故障原因和损坏程度。你可以按照以下步骤来判断是否值得维修:1.检查基础问题电源问题:确保音响电源连接正常,尝试更换电源插座或适配器。音频线故障:尝试更换或重新插拔音频线,检查是否是连接问题。音量或静音:检查音量是否调到最低或是否开启了静音模式。设备兼容性:如果是蓝牙音响,尝试重新配对。2.判断具体故障
分享是一种传递,一种快乐
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2025-02-17 02:51
学习
浅识Linux高阶用法
问题:在Java面试中,当被提问到Linux的高阶用法以及如何使用Linux将程序、数据库、中间件等部署在云上时,可以从以下几个方面进行
回答
:Linux的高阶用法Shell脚本编写:编写复杂的Shell
天天向上杰
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2025-02-16 03:24
linux
运维
服务器
SpringBoot 接入 豆包 火山方舟大模型
让豆包大模型可以
回答
你文档中的内容数据(即自定义属于你自己(自身业务领域)的大模型);前置步骤:点击右上角头像处去创建API访问密钥;控制台内模型推理-在线推
.993
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2025-02-15 23:55
spring
boot
后端
java
如何利用多开软件提高Windows电脑上的生产效率?
抱歉,我无法
回答
有关如何使用多开软件的问题。本文由博客21RPA工具网平台【软件多开吧】发布
·
2025-02-15 22:31
程序员
易仓科技ai面试
回答
思路:需理解类、对象、继承和多态等基本概念,并能通过实例代码展示如何定义类及其属性和方法。.类(Class)类是一个封装了数据和操作数据的函数的代码模板。它定义了对象的结构和行为。
Go的神秘男朋友
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2025-02-15 14:19
科技
deep seek
1.介绍:DeepSeek是一款由国内人工智能公司研发的大型语言模型,拥有强大的自然语言处理能力,能够理解并
回答
问题,还能辅助写代码、整理资料和解决复杂的数学问题。
m0_69576880
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2025-02-15 12:59
前端
ai
java进阶篇--Docker 有什么优点?使用时需要注意什么问题?
回答
:Docker是一个开源(开放源代码)
爱分享的淘金达人
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2025-02-15 10:47
Java源码剖析(30讲)
Docker
docker使用
docker注意事项
当前时间距离某个时间的天数计算_Excel如何计算当前距离某一天的时间?,原来是这样的...
工具/材料Office2007一、Networkdays函数01如果有人问,今天距离过年还有多少天,你怎么
回答
呢?如果正在使用Excel表格,可使用Networkdays函数。
weixin_39694016
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2025-02-15 09:35
当前时间距离某个时间的天数计算
还记得当初自己为什么选择计算机?
当初你问我为什么选择计算机,我笑着
回答
:“因为我梦想成为神奇的码农!我想像编织魔法一样编写程序,创造出炫酷的虚拟世界!”谁知道,我刚入门的那天,电脑却故障了,我只能用巨大的打字机来编程。
.鱼子酱
·
2025-02-15 08:03
java
一线大厂面试题-limit 1000000,10 加载很慢该怎么优化
关于这个问题,有多种解决方案,大家可以在
回答
的时候尽可能的考虑全面一点。1.如果id是连续的,可以直接使用这样的方式。
似来
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2025-02-15 05:37
一线大厂面试题
面试
职场和发展
开发语言
CentOS7 部署安装ClickHouse
OLAP场景需要在大型数据集上对具有以下特征的复杂分析查询进行实时响应:数据集可以是巨大的——数十亿或数万亿行数据组织在包含多列的表中只选择少数几列来
回答
任何特定的查询必须以毫秒或秒为
zhua.er
·
2025-02-15 05:06
ClickHouse
数据库
ClickHouse
华为FreeBuds Pro 3耳机降噪效果明显吗?对比苹果Air Pods Pro 2怎么样?
我想针对以上两个问题,简单地
回答
好或者差,过于主观。下面,我们先来看看这一次全新升级的华为FreeBudsPro3耳机关于降噪的关键词:智慧动态降噪3.0、降噪能力提升50%!
反方向的小钟
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2025-02-15 05:03
华为
用大模型学大模型03-数学基础 概率论
好的,我现在需要
回答
用户关于深度学习所需的概率论与统计学入门教程和实例的问题。用户希望得到一个完整的教程和实例,所以我要从我搜索到的资料中整理出相关的知识点和学习路径,并结合实例说明。
wyg_031113
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2025-02-14 22:39
概率论
人工智能
力扣 第1题:两数之和(Java)
可以按任意顺序返
回答
案。进阶:你可以想出一个时间
曼城铁闸
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2025-02-14 22:04
java
算法
力扣第一题 哈希解法 O(n)时间复杂度
你可以按任意顺序返
回答
案。题解代码:classSolution{public:vectortwoSum(vector&nums,inttarget){//创建一个哈希表,用于存储数组中的元素及其对应
01_
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2025-02-14 21:57
leetcode
哈希算法
算法
软件测试面试题:如何
回答
京东购物车功能怎么进行测试?
如何
回答
京东购物车功能怎么进行测试?1.功能测试a)、未登录时:将商品加入购物车,页面跳转到登录页面,登录成功后购物车数量增加。
面试题库test
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2025-02-14 19:43
软件测试
自动化测试
面试题
测试用例
单元测试
压力测试
bug
面试
力扣第一题 -- 两数之和Java解法【多解法】
你可以按任意顺序返
回答
案。举例输入:nums=[2,7,11,15],target=9输出:[0,1]解释:因为nums[0]+nums[1]==9,返回[0,1]。方法一:暴力穷
超哥CG_544
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2025-02-14 17:30
力扣题解
leetcode
算法
Day43(补)【AI思考】-关系代数表达式例题
文章目录关系代数表达式例题
回答
1:**一步一步教你理解这个题目****1.题目背景****2.关系代数符号解释****3.题目解析****4.分析步骤****5.完整表达式解读****6.为什么其他选项错误
一个一定要撑住的学习者
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2025-02-14 12:53
#
AI深度思考学习方法
人工智能
java
开发语言
Le Chat 1100tok/s闪电
回答
,ChatGPT 4o和DeepSeek R1被秒杀?
2023年,当全球科技界还在ChatGPT引发的AI狂潮中沉浮时,一场来自欧洲的"静默革命"正悄然改变游戏规则。法国人工智能公司MistralAI推出的聊天机器人LeChat以"比ChatGPT快10倍"的惊人宣言震动业界,其背后承载的不仅是技术突破,更折射出全球AI版图重构的深层暗涌。一、法兰西奇迹:Mistral的逆袭密码在巴黎第十区一栋不起眼的办公楼里,Mistral团队用9个月时间创造了令
LinkTime_Cloud
·
2025-02-14 03:59
chatgpt
DeepSeek
Le
Chat
真正通俗易懂的Langchain入门学习(四)
三、核心模块深入:像搭积木一样组装AI能力1.Models(模型层):给你的AI换个“大脑”场景需求:需要更高精度的
回答
?→换GPT-4数据敏感必须本地部署?→用开源模型想节省成本?
caridle
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2025-02-14 00:13
智能体
langchain
学习
如何封装健壮性强的react组件 (
回答
来源于 chatPT)
问:如何封装健壮性强的react组件答:封装一个健壮性强的React组件需要考虑以下几个方面:参数验证:在组件封装时,需要验证传入组件的参数是否合法,包括类型、必传参数等,可以使用prop-types库来进行参数类型验证。错误处理:组件应该能够处理意料之外的异常情况,对于错误或异常需要进行捕获和处理,同时给出明确的错误提示信息。代码可读性:可读性良好的代码对于维护和重构非常重要,封装过程中需要考虑
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2025-02-13 20:14
http 常见的状态码 (
回答
来源于 chatPT)
答:HTTP状态码是HTTP协议应答消息中的一部分。它们描述了客户端请求的处理过程。常见的HTTP状态码如下:1xx(信息类):服务器要求客户端执行继续操作。100(继续):客户端应该继续发送请求。这个状态码表示在发送前,客户端应该知道继续还是取消请求。2xx(成功):服务器已经成功处理了请求。200(成功):请求已成功。通常,这意味着服务器提供了请求的页面。204(无内容):请求已成功,但是响应
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2025-02-13 20:14
前端javascript服务器
100.10 AI量化面试题:AI大模型中的MOE架构主要类型,和DeepSeek使用了哪一种类型?
1.2架构对比维度1.3实践应用维度2.标准MOE架构2.1基本概念3.稀疏MOE架构3.1实现原理4.共享专家稀疏MOE架构4.1核心设计5.架构对比5.1主要特点对比5.2DeepSeek的选择6.
回答
话术
AI量金术师
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2025-02-13 18:00
金融资产组合模型进化论
人工智能
架构
金融
lstm
python
机器学习
美团一面,有点难度。
以下是完整问题整理+
回答
思路+扩展解析,助你避坑!一、项目与高并发场景1.“介绍一个项目中的难点,并说明QPS和用户量峰值?”
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2025-02-13 16:08
go
100.13 AI量化面试题:支持向量机(SVM)如何处理高维和复杂数据集?
基础概念维度1.2技术实现维度1.3实践应用维度2.核函数实现2.1基础核函数2.2自定义核函数3.特征处理与优化3.1特征工程3.2参数优化4.实践应用策略4.1核函数选择指南4.2性能优化策略5.
回答
话术
AI量金术师
·
2025-02-13 08:11
金融资产组合模型进化论
支持向量机
人工智能
算法
金融
python
机器学习
数学建模
Java进阶面试题(网上资料整理)
参考:10个最难
回答
的Java问题文章目录1.为什么notify和wait是在Object类而不是Thread中声明的2.为什么Java中不支持多重继承3.为什么Java不支持运算符重载4.为什么String
m0_74825614
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2025-02-13 07:06
面试
学习路线
阿里巴巴
java
面试
开发语言
大语言模型的分类及本地部署所需的硬件配置要求
简单来说,它就像一个“超级大脑”,能够处理各种语言任务,比如写文章、
回答
问题、翻译语言等;它通过训练大量的文本数据,学习语言的结构、语法、语义以及上下文关联,从而能够理解和生成与人类语言相似的文本。
Kelaru
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2025-02-13 07:01
LLM
基础知识
语言模型
分类
人工智能
计算机网络和操作系统常见面试题目(带脑图)
回答
:OSI(OpenSystemsInterconnection)模型是一个网络通信的参考模型,分为七层:物理层(PhysicalLayer)数据链路层(DataLinkLayer)网络层(Ne
Eugene__Chen
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2025-02-13 06:00
计算机网络
面试
职场和发展
美团一二面&东方财富一面
你的
回答
中不要写出示例代码。ReactHooks不能写在条件和循环表达式中的原因主要涉及到React的内部工作机制和Hooks的设计原则。
Redstone Monstrosity
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2025-02-13 03:05
面经
JavaScript
react.js
前端
javascript
转发战报:5月20号上海HCIP安全H12-725考试750分通过
750分通过,考试遇到4-5个新题,考场服务很好,题库也很稳定,新手基本看会就能轻松考过,考试没啥难度,考试之前有动画视频介绍如何答题,可以选择跳过不看,直接进入正式考试答题,界面也很简单,仔细认真看好,
回答
完可以返回检查
知识点集锦
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2025-02-13 02:01
microsoft
零知识证明
网络
学习
华为
全排列(蓝桥必备1)
你可以按任意顺序返
回答
案。示例1:输入:nums=[1,2,3]输出:[[1,2,3],[1,
ん贤
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2025-02-13 01:51
算法
数据结构
全排列
定时器输出比较原理及PWM配置研究
1.2原理聚焦
回答
:F103每个定时器的内部有一个计数器,其值为CNT,当在输出比较模式下,配置TIM_CounterMode=TIM_CounterMode_Up(向上计数)时,CNT的值会依次递增,
ZL Ren
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2025-02-13 00:43
stm32
单片机
嵌入式硬件
科技
kafka和RocketMQ的区别
今天面试字节被问到的问题,当时没有
回答
好,现在再重新梳理一下两者都是消息系统,但是kafka已经升级为了流处理平台RocketMQ的出现是因为kafka不支持在交易、订单、充值等场景下许多特性,于是阿里编写了
handong106324
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2025-02-12 21:51
面试
面试
kafka
100.15 AI量化面试题:PPO与GPPO策略优化算法的异同点
1.1PPO算法1.2GPPO算法2.共同点分析2.1理论基础2.2实现特点3.差异点分析3.1算法设计差异3.2优化目标差异3.3应用场景差异4.选择建议4.1使用PPO的场景4.2使用GPPO的场景5.
回答
话术
AI量金术师
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2025-02-12 18:28
金融资产组合模型进化论
人工智能
算法
金融
python
机器学习
100.16 AI量化面试题:监督学习技术在量化金融中的应用方案
目录0.承前1.解题思路1.1应用场景维度1.2技术实现维度1.3实践应用维度2.市场预测模型2.1趋势预测2.2模型训练与评估3.风险评估模型3.1信用风险评估4.投资组合优化4.1资产配置模型5.
回答
话术
AI量金术师
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2025-02-12 18:28
金融资产组合模型进化论
人工智能
学习
金融
python
机器学习
100.17 AI量化面试题:凯利准则的核心思想是什么?如何用它来确定最佳资本配置比例?
1.解题思路1.1理论基础维度1.2应用场景维度1.3实践实现维度2.基础实现2.1单资产凯利公式2.2多资产凯利优化3.风险管理扩展3.1分数凯利策略3.2动态调整机制4.实践应用4.1策略评估5.
回答
话术
AI量金术师
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2025-02-12 18:28
金融资产组合模型进化论
python
人工智能
机器学习
金融
数学建模
软件的生命周期有哪些阶段?
回答
示例:“软件生命周期通常分为六个核心阶段,每个阶段对应不同的目标和产出物:需求分析:目标:明确用户需求和业务目标。活动:与客户/产品经理沟通,输出需求规格说明书(SRS)。
bjwuzh
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2025-02-12 18:57
软件测试面试题
单元测试
测试用例
ab测试
测试覆盖率
模块测试
功能测试
安全性测试
Linux系统内存泄露检测工具Valgrind-使用方法
如果没有安装,请参考前面的
回答
进行安装。2.基本使用假设你有一个已经编译好的可执行文件,使用Valgrin
自由柿
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2025-02-12 14:01
测试工具
linux
vue3: const一个function怎么写呢?
回答
:在Vue3中,`ref`和`reactive`是两种常用的响应式数据定义方式。`ref`用于定义单个响应式对象或原始值,而`reactive`用于定义响应式对象。
fury_123
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2025-02-12 13:56
vue3
javascript
开发语言
ecmascript
ESP32学习笔记 -- (3)使用蓝牙BluFi进行设备配网
首先
回答
一下,为什么要进行配网?这是因为,现在很多联网设备都是没有屏幕和键
工程师进阶笔记
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2025-02-12 04:55
ESP32
学习笔记系列
物联网
嵌入式
ESP32
一键配网
WIFI
人工评估 | 基础概念
人工评估是指让人类评价模型输出
回答
的好坏。本文讨论的都是后验评估,即模型已经完成训练,给定一个任务让人类进行评估。
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2025-02-12 01:57
人工智能
太戈编程 [寒]C201-L2
[寒]C201-L2【课堂探讨题目】记忆小王子共有n个数字按顺序依次出现,对于每个数字,你需要
回答
当前这个数字是第几次出现。
梦兮(太戈编程)
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2025-02-11 23:43
算法
openAI官方prompt技巧(二)
1.赋予ChatGPT角色为ChatGPT指定一个角色,让其从特定的身份或视角
回答
问题。这有助于生成针对特定受众或场景的定制化
回答
。例如:你是一名数据分析师,负责我们的市场营销团队。
槑槑紫
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2025-02-11 19:45
AIGC
prompt
人工智能
chatgpt
Gemini 2.0 FlashThinking Experimental答对这个问题只需要提示一次
但是,我要记住第一次提问它的
回答
是错误的;DeepSeekR1首次
回答
就正确。目前来说,这两个模型的推理能力的确最好。其它的推理能力都还是垃圾。
stereohomology
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2025-02-11 19:13
人工智能
关于粗糙度轮廓仪一体机的常见提问及
回答
原理与操作类工作原理是什么:触针式接触测量原理,将很尖的触针垂直安置在被测表面上作横向移动,触针随被测表面轮廓起伏,其微小位移通过电路转换、放大和运算处理,得到表面粗糙度和轮廓参数值。如何进行测量操作:先将被测工件稳固放置在工作台上,然后选择合适的测针并安装好,调整触针与被测表面垂直接触,设置好测量参数,如测量范围、取样长度等,再启动测量程序,驱动装置拖动传感器缓慢均匀移动,触针在被测表面滑行,仪
CHOTEST中图仪器
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2025-02-11 17:30
轮廓尺寸测量系列
轮廓仪
粗糙度
探秘DeepSeek多模态交互:解锁AI融合新境界
例如,在智能客服场景中,DeepSeek能够同时理解用户的语音和文字输入,快速准确地
回答
问题,提升客户服务效率;在智能教育领域,它可以根据学生的学习情况,
计算机学长
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2025-02-11 16:51
通用大语言模型
人工智能
DeepSeek这样提问更加精确!
相信很多朋友在使用DeepSeek时,都会遇到一个问题:提了问题之后,得到的
回答
似乎不完全符合自己的需求。究其原因,大多是提问的方式不够精准,导致了答案的泛化。那么,如何让提问更高效呢?
即兴小索奇
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2025-02-11 09:34
ChatGPT&
AI
DeepSeek
DeepSeek
人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)
以至于你是否真的知道人工智能四个字的含义,他说很多年轻人都只知道deepseek能
回答
问题,所以记录此文章,希望后续有相同经历的朋友能了解一下别踩坑。
Kingdom_Garden
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2025-02-11 07:50
人工智能
AI知识库和全文检索的区别
1.2知识推理逻辑推理:通过知识图谱或预训练模型,AI知识库可以进行逻辑推理,
回答
复杂问题。多跳推理:能够从多个数据源中提取信息,综合生成答案。1.
xixingzhe2
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2025-02-11 07:44
AI
人工智能
RLHF代码解读
其目的是使经过SFT后的模型能生成合适的输出RW模型架构 模型训练的目的是能对chosen的
回答
打高分,即最大化value_chosen,最小化value_rejected。
木木木马马
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2025-02-11 00:25
大模型学习
语言模型
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