大模型面试第3页

[ComfyUI] AlekPetNodes 插件详解：节点与模型管理

引言AlekPetNodes是ComfyUI中的一款实用插件，提供了多种自定义节点，用于优化模型管理和提示词处理，特别是与ControlNet结合使用时，可以实现更强大的图像控制和翻译功能。

技术小甜甜·2025-03-25 18:51

使用LangChain和中文羊驼2.0搭建离线版的ChatPDF

本文的目标是搭建一个离线版本的ChatPDF（支持中英文），让你随心地与你想要阅读的PDF对话，借助大语言模型提升获取知识的效率。除此之外，你还可以：了解使用LangChain完整的流程。

大模型常客·2025-03-25 18:49

大模型算法岗面试题(含答案)

一、基础篇目前主流的开源模型体系有哪些？Transformer体系：由Google提出的Transformer模型及其变体，如BERT、GPT等。

X.Cristiano·2025-03-25 17:49

手把手教你学Simulink——通信领域的无线协议与通信场景应用：基于Simulink的蓝牙通信系统仿真建模示例

目录手把手教你学Simulink——基于Simulink的蓝牙通信系统仿真建模示例一、背景介绍二、所需工具和环境三、步骤详解步骤1：创建Simulink模型步骤2：设计随机比特生成模块步骤3：设计GFSK

小蘑菇二号·2025-03-25 17:48

NLP高频面试题（十三）——什么是大模型幻觉，如何解决大模型幻觉

深入理解大模型幻觉及其解决方案所谓大模型幻觉，是指LLM在生成文本时出现看似流畅合理但实际上却偏离事实甚至无中生有的内容。

Chaos_Wang_·2025-03-25 17:47

想做一期写给非算法同学的AI算法入门手册【一】【慢更】

海持Alvin·2025-03-25 17:16

【转载】大模型DeepSeek在数据治理中的典型应用场景及实现路径

原文地址：https://blog.csdn.net/qq_30776147/article/details/145792201一、数据治理核心痛点与DeepSeek的适配性**治理维度传统痛点DeepSeek优势数据分类人工标注效率低，非结构化数据难处理多模态语义理解，自动打标签隐私保护脱敏规则僵硬导致数据可用性下降上下文感知动态脱敏，保留语义完整性合规审查法律条款解读依赖专家，响应滞后千亿to

海持Alvin·2025-03-25 17:16

《深入浅出LLM基础篇》（四）：主流大模型介绍

GoAI·2025-03-25 17:14

零广告 | 纯本地 | 极简Windows桌面壁纸管理神器 —— 开发者的清爽编程伴侣

本工具完美解决三大痛点：✅彻底告别商业软件弹窗与隐私风险✅原生支持Windows系统壁纸智能轮换✅极简交互实现

灏瀚星空·2025-03-25 16:11

AI在个性化广告创意生成中的应用

接着阐述了核心概念及联系，详细讲解了核心算法原理与操作步骤，并通过数学模型和公式进行理论支持。通过项目实战展示了代码实现与分析，探讨了实际应用场景。还推荐了学习工具和资源，最后总结了未来

杭州大厂Java程序媛·2025-03-25 16:10

大规模语言模型在自动软件需求分析与验证中的应用

大规模语言模型在自动软件需求分析与验证中的应用关键词：大规模语言模型、软件需求分析、需求验证、自然语言处理、软件工程摘要：本文深入探讨了大规模语言模型在自动软件需求分析与验证中的应用。

杭州大厂Java程序媛·2025-03-25 16:40

Spring MVC请求与响应全解析：从参数绑定到异常处理

文章目录一、请求映射的艺术：RequestMapping深度解析1.多级路径配置2.六大核心属性3.RESTful风格实践二、参数绑定黑科技1.智能绑定机制基础类型绑定对象嵌套绑定集合类型绑定2.参数处理三剑客三

wertuiop_·2025-03-25 16:39

碰一碰发视频源码开发搭建流程解析

✨碰一碰一触即发，跨平台发布的5大核心优势✨1️⃣极简交互，秒级触达采用NFC近场通讯技术，实现"接触即发布"，用户免除扫码、跳转、手动输入等步骤。

V_HY14762·2025-03-25 15:05

DApp开发中的LP分红系统：流动性激励机制的范式革命与生态重构

Lovely_xwys·2025-03-25 15:35

python全栈-Redis从入门到开发

Redis从入门到开发文章目录NoSQL四大类Redis数据类型key键string字符串list列表set字典hash哈希zset有序字典bitmapsgeospatia(GEO)hyperloglogRedis

兆。·2025-03-25 15:35

Java 中调用语言模型（如 OpenAI、阿里云通义千问、Hugging Face 等）API 的详细步骤和示例代码，涵盖常见场景及注意事项

以下是Java中调用语言模型（如OpenAI、阿里云通义千问、HuggingFace等）API的详细步骤和示例代码，涵盖常见场景及注意事项：1.常见语言模型API选择(1)OpenAIAPI特点：支持GPT

爱的叹息·2025-03-25 15:04

生成式AI驱动的高分子材料研发与应用

近年来，生成式人工智能（如大语言模型）在材料科学领域掀起革命性浪潮，其核心能力（从海量数据中挖掘构效关系、实现分子逆向设计）正在颠覆传统材料研发模式。

keyan_889·2025-03-25 15:29

sherpa-onnx 安装和配置指南

sherpa-onnx安装和配置指南sherpa-onnxk2-fsa/sherpa-onnx:Sherpa-ONNX项目与ONNX格式模型的处理有关，可能涉及将语音识别或者其他领域的模型转换为ONNX

盛瑾蓬Seeds·2025-03-25 14:59

开源项目推荐：sherpa-onnx

甄登汉·2025-03-25 14:59

AI“黑话”词典：从“赋能”到“对齐”，这些术语你真的懂了吗？

无论是技术文档、产品发布会，还是职场汇报，总有一批“神秘术语”高频出现：“赋能”“对齐”“端到端”“大模型”……这些词看似高大上，实则让许多人云里雾里，甚至被戏称为“AI黑话”。

JXY_AI·2025-03-25 14:28

基于AI引擎的电子元器件选型实践：国产PIN-PIN替代方案全解析

引言：硬件设计的双重挑战在算力爆发与供应链重构的背景下，硬件工程师面临两大核心痛点：选型复杂度指数级上升：以某新能源BMS设计为例，单板器件数量突破1500+，兼容性验证耗时占比超40%供应链脆弱性加剧

ICGOODFIND1·2025-03-25 14:57

Android第六次面试总结（自定义 View与事件分发）

在Android中实现自定义View处理1万条数据的流畅滑动，需结合视图复用、按需绘制、硬件加速等核心技术。以下是具体实现方案：一、核心优化策略1.视图复用机制（类似RecyclerView）ViewHolder模式：将每个数据项的视图封装为ViewHolder，通过对象池复用视图实例。classItemViewHolder{ViewitemView;TextViewtextView;//其他子控

每次的天空·2025-03-25 14:56

Http协议常见面试题

1、常见的HttpMethod有哪些，使用场景分别是什么http1.0定义了三种：GET:向服务器获取资源，比如常见的查询请求POST:向服务器提交数据而发送的请求Head:和get类似，返回的响应中没有具体的内容，用于获取报头http1.1定义了六种：PUT：一般是用于更新请求，比如更新个人信息、商品信息全量更新PATCH：PUT方法的补充,更新指定资源的部分数据DELETE：用于删除指定的资源

2301_76231794·2025-03-25 14:56

Spring Boot核心原理《二》Spring Boot的核心拓展点

文章结构1.概述2.SpringBoot的核心拓展点1.1聊SpringBoot的3大拓展接口2.1.1Spring核心拓展接口回顾2.1.2SpringBoot的3大拓展接口2.2聊SpringBoot

Fire Fish·2025-03-25 14:25

AI视频自动剪辑的核心原理

视频自动剪辑的核心原理是通过算法分析视频内容（画面、音频、元数据等），结合预设规则或机器学习模型，自动完成素材筛选、剪辑、转场等操作。

xinxiyinhe·2025-03-25 14:24

Java面试黄金宝典7

1.多线程如何避免死锁定义死锁指的是两个或多个线程在执行期间，因争夺资源而出现互相等待的状况，致使这些线程无法继续执行。为避免死锁，可从以下方面着手：按顺序加锁：多个线程对多个锁加锁时，要保证加锁顺序一致。例如线程A和线程B都需获取锁L1和L2，那么都要按先获取L1再获取L2的顺序操作。示例代码如下：java//定义两个锁Objectlock1=newObject();Objectlock2=ne

ylfhpy·2025-03-25 14:24

CSS3的弹性布局

引入弹性盒布局模型的目的是提供一种更加有效的方式来对一个容器中的子元素进行排列、对齐和分配空白空间。官网地址学习路径:CSS3弹性盒子-JavaScript中文网-JavaScript教程

人生的方向随自己而走·2025-03-25 14:51

信创国产系统与Windows系统的性能对比分析

在当前数字化转型的大背景下，信创国产系统逐渐崭露头角，与占据市场主导地位的Windows系统形成了对比。

·2025-03-25 14:25

红宝书第一讲：JavaScript 语法与数据类型详解

查看所有教程：红宝书学习大纲一、基本数据类型（原始类型）JavaScript的原始类型是最基础的数据单元，不可再拆分：数字（Number）包含整数、小数、特殊值NaN（非数字）、Infinity（无穷大）

·2025-03-25 13:23

金三银四真实面经分享

资源开销：线程栈固定（通常1MB以上），创建和销毁开销大；Goroutine初始栈仅2KB，可动态扩展，创建成本极

·2025-03-25 13:52

前端面试题100题：问答精选与简明解析

边框圆角（border-radius），阴影（box-shadow，text-shadow），渐变（linear-gradient，radial-gradient），弹性盒模型（flexbox），媒体查询

薛飞之·2025-03-25 13:50

书籍-《机器学习：从经典方法到深度网络、Transformer和扩散模型（第三版）》

3rdEdition作者：SergiosTheodoridis出版：AcademicPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《机器学习：从经典方法到深度网络、Transformer和扩散模型

·2025-03-25 13:51

计算机技术：重塑世界的无形之手

从最初的庞然大物到如今的微型芯片，计算机技术的发展历程就是一部人类文明进步的缩影。这项技术不仅改变了我们的生活方式，更重塑了人类的思维模式和社会结构。

·2025-03-25 13:20

如何避免AWS天价账单

原来两个月前他参照网络教程用SageMaker跑机器学习模型，却不知道闲置实例仍在持续计费。面对相当于全年学费的账单，这个00后工科生第一次感受到云计算的双刃剑威力。这绝非个例。

AWS官方合作商·2025-03-25 13:19

机器学习_正则化方法

它通过在损失函数中加入一个惩罚项，限制模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。常见的正则化方法包括L1正则化（Lasso）和L2正则化（Ridge），还有结合了两者优点的ElasticNet。

V文宝·2025-03-25 13:18

腾讯混元 T1 正式发布：混合架构重塑推理模型范式，解码速度提升 2 倍

在AI模型性能竞赛持续升温的背景下，腾讯于3月21日正式推出自研深度思考模型混元T1正式版，以行业首创的Hybrid-Mamba-Transformer融合架构，重新定义了大模型的推理效率与应用边界。

未来智慧谷·2025-03-25 13:48

WGAN对抗生成数据（matlab）代码

本程序基于Wasserstein生成对抗网络（WassersteinGenerativeAdversarialNetwork,WGAN）构建了数据生成模型。该模型引入了梯度惩罚（GradientPen

九亿AI算法优化工作室&·2025-03-25 13:46

面试常见问题_外企制造业项目管理面试常见问题及对策答复

各位知乎友，基于最近收到的很多的咨询，下面是基于过往面试的问题做了更新（斜体部分），基本上cover了所有的外企面试套路，在行业内从小小项目工程师混到负责亚洲的项目管理工作，下面是一些常见问题及答案，供各位参考

胡萝卜伞·2025-03-25 13:45

唯一在线客服系统 | 私有化部署+全渠道+AI智能客服解决方案

六大行业领先功能全渠道智能路由15+接入方式：网站/H5/APP嵌入|微信公众号/小程序|抖音私信/评论|企业微信|钉钉机器人多语言支持：自动识别访客语言，支持中英双语界面即时切换AI

程序员老狼·2025-03-25 13:44

【三.大模型实战应用篇】【3.智能学员辅导系统：docx文档处理技巧】

作为某教育科技公司的首席架构师，最近我带着团队啃下了一块硬骨头——给我们的智能辅导系统加上文档处理能力。这个过程中踩过的坑、掉过的头发，足够写一本《Word文档历险记》。今天就带大家深入这个看似简单实则暗藏玄机的领域，看看如何用代码驯服.docx这头"温顺的野兽"。一、为什么要跟Word文档死磕？去年我们上线智能辅导系统时，发现80%的学员都会上传Word格式的作业。有位中学老师的话让我印象深刻：

再见孙悟空_·2025-03-25 13:44

flume面试题整理

flume1.什么是flumeflume是一个分布式的基于流式架构的海量日志采集聚合传输的系统有高可用性和高可靠性2.flume由什么组成的？*Agent*：一个jvm进程以event（事件）为基本单元对数据进行传输由source、channel、sink组成source：收集数据以event为单元进行封装发送给channel常见的source有：1）netcattcpsource:用来监听端口数

狂飙婴儿车·2025-03-25 12:12

混合云环境下非结构化数据管理策略

然而，随着非结构化数据的爆炸式增长，如何在混合云环境中有效管理这些数据成为了企业面临的一大挑战。

CaritoB·2025-03-25 12:10

Go最全Golang AI框架：探索人工智能与Go语言的结合，Golang开发面试问题回答技巧

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化的资料的朋友，可以添加戳这里获取一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！

2401_84904597·2025-03-25 12:39

DeepSeek+LLMAnything本地Docker网络版部署+本地知识库搭建

通过本地部署AnythingLLM来建立本地知识库，同时配置为调用本地部署的的DeepSeek模型，这样可以把DeepSeek模型的模型能力和本地知识库功能集成到一起使用；支持多用户使用及用户权限管理；

AI+程序员在路上·2025-03-25 12:07

神经网络解决非线性二分类

具体步骤包含生成数据集、定义神经网络模型、训练模型、测试模型以及可视化决策边界。

欣然～·2025-03-25 12:37

C++开发面试之——C++11新特性20问

1、C++11有哪些新特性？C++新特性主要包括包含语法改进和标准库扩充两个方面，主要包括以下11点：一、语法的改进统一的初始化方法---------使用初始化列表进行初始化（适用性被增加，现可以用于任何类型对象的初始化）成员变量默认初始化auto关键字用于定义变量，编译器可以自动判断的类型（前提：定义一个变量时对其进行初始化）decltype求表达式的类型智能指针shared_ptr空指针nul

小夕Coding·2025-03-25 12:07

html+css语言例题,前端HTML+CSS笔试题面试题

前言前端的面试和学习都是不可或缺的事情，在这里收集一些高频面试题，供自己现在和以后查阅和查缺补漏的同时，也希望对小伙伴有所帮助。HTML1、HTML语义化的理解1、用正确的标签做正确的事情！

周咕嘟·2025-03-25 12:06

有哪些有效的算法和模型

炒股自动化：申请官方API接口，散户也可以python炒股自动化（0），申请券商API接口python炒股自动化（1），量化交易接口区别Python炒股自动化（2）：获取股票实时数据和历史数据Python炒股自动化（3）：分析取回的实时数据和历史数据Python炒股自动化（4）：通过接口向交易所发送订单Python炒股自动化（5）：通过接口查询订单，查询账户资产股票量化，Python炒股，CSDN

财云量化·2025-03-25 12:06

Python预测股票市场的未来价格及成交量（最最最基础版）

什么LSTM（当时模型误差训练出来只有5%的错误率，确实不错了）RNN，我在写的时候，直接炸裂，根本不会啊！直接上最基础的线性回归算法，对训练集和测试集的数据进行比

DHC丶·2025-03-25 11:33

AutoGluon快速上手

我叫不三不四，很高兴见到大家，欢迎一起学习交流和进步今天来讲一讲机器学习包AutoGluon简介：AutoGluon提供了多种模型来处理不同类型的数据和任务，是由亚马逊AWS团队开发的一款开源AutoML

不三不四୭·2025-03-25 11:03

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