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机器学习面试
强化学习原理与代码实战案例讲解
强化学习(ReinforcementLearning,RL)是
机器学习
的一个重要分支,它关注的是智能体(Agent)如何在环境中通过与环境交互来学习最优的行为策略。
AI天才研究院
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2025-02-18 05:53
AI大模型企业级应用开发实战
DeepSeek
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大数据AI人工智能大模型
计算科学
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深度学习
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机器学习
(1)人工神经网络 - 多层感知器类cv::ml::ANN_MLP
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述cv::ml::ANN_MLP是OpenCV库中的一部分,用于实现人工神经网络-多层感知器(ArtificialNeuralNetwork-Multi-LayerPerceptron,ANN-MLP)。它提供了一种方式来创建和训练多层感知器模型,以解决分类、回归等
村北头的码农
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2025-02-18 04:51
OpenCV
opencv
机器学习
人工智能
java
面试
题:多线程交替打印数字
面试
题:多线程交替打印数字代码概述这个Java程序使用了三个线程(t1,t2,t3)和三个信号量(first,second,third)来实现交替打印数字1、2、3的功能。
小猫猫猫◍˃ᵕ˂◍
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2025-02-18 04:50
java
python
开发语言
运用python制作一个完整的股票分析系统
这个系统将结合网络爬虫、数据分析、
机器学习
和可视化技术,帮助你实时监测不同类型股票的变化情况。1.系统功能概述数据采集:使用网络爬虫技术从财经网站采集股票数据。
大懒猫软件
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2025-02-18 04:46
python
开发语言
django
beautifulsoup
Google Cloud技术学习总结
GCP提供了广泛的服务,涵盖计算、存储、数据分析、
机器学习
和网络等领域。
谭俊杰Jerry
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2025-02-18 03:43
人工智能
DeepSeek R1蒸馏版模型部署的实战教程
对
机器学习
和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
herosunly
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2025-02-18 03:09
DeepSeek从入门到精通
deepseek
大模型
人工智能
实战教程
LeetCode 第 211 场周赛 (哈希表、字符串(取模、枚举)、排序+最长上升子序列和、筛法求约数+并查集)
《一线大厂Java
面试
题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码》,点击传送门,即可获取!
2401_84046816
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2025-02-18 03:37
程序员
leetcode
散列表
面试
MongoDB
面试
题答案解析
文章目录一、概念理解类1.什么是MongoDB?2.NoSQL数据库是什么意思?NoSQL与RDBMS有什么区别?为什么要使用和不使用NoSQL数据库?3.MySQL与MongoDB之间最基本的差别是什么?4.你怎么比较MongoDB、CouchDB及CouchBase?5.MongoDB成为最好的NoSQL数据库的原因是什么?6.journal回放在条目(entry)不完整时会遇到问题吗?7.分
HappyAcmen
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2025-02-18 02:29
java面试题集
mongodb
数据库
Java 后端
面试
必备:Java 中 == 和 equals 有什么区别
大家如果对Java后端
面试
题感兴趣可以关注一下
面试
题专栏引言在Java后端开发的
面试
中,“Java中==和equals有什么区别”是一个高频问题。
刘小炮吖i
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2025-02-18 01:17
Java后端开发面试题
面试
java
python-推导式
然后放入到一个新列表中3、求列表中所有大于2的偶数进行平方计算4、将一个嵌套列表转换成一个一维列表5、现在有一列表lst=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]要求出1/4/7和1/5/9元素6、
面试
题二
无铭-905
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2025-02-18 00:10
强化学习在连续动作空间的应用:DDPG与TD3
1.背景介绍1.1强化学习简介强化学习(ReinforcementLearning,简称RL)是一种
机器学习
方法,它通过让智能体(Agent)在环境(Environment)中与环境进行交互,学习如何根据观察到的状态
AI天才研究院
·
2025-02-18 00:02
计算
AI大模型应用入门实战与进阶
大数据
人工智能
语言模型
AI
LLM
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Python
架构设计
Agent
RPA
计算
AI大模型应用
书籍-《
机器学习
的秘密:它是如何工作的以及它对你的意义》
HowItWorksAndWhatItMeansForYou作者:TomKohn出版:WorldScientificPublishingCoPteLtd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
的秘密
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2025-02-18 00:37
机器学习深度学习人工智能
STAR法则是一种结构化的
面试
和自我评估工具,包括情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)四个要素。以下为你介绍它的运用方法并举例
STAR法则是一种结构化的
面试
和自我评估工具,包括情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)四个要素。
南北极之间
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2025-02-18 00:29
职场和发展
面试
沟通表达
面试
经典150题——最长公共前缀
面试
经典150题day20题目来源我的题解方法一横向遍历方法二纵向遍历方法三分治方法四字典树题目来源力扣每日一题;题序:14我的题解方法一横向遍历两两字符串找最长公共前缀时间复杂度:O(nL)。
菜菜的小彭
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2025-02-17 23:49
java
面试经典150题
面试
职场和发展
leetcode
算法
java
python 学习曲线函数_如何使用学习曲线来诊断你的LSTM模型的行为?(附代码)...
《LongShortTermMemoryNetworkswithPython》是澳大利亚
机器学习
专家JasonBrownlee的著作,里面详细介绍了LSTM模型的原理和使用。
weixin_39576066
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2025-02-17 23:49
python
学习曲线函数
华为初面 + 综合
面试
,附上
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题,share 给大家~
华为
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整体流程大致分为笔试,性格测试,
面试
,综合
面试
,回学校等结果。笔试来说,华为的难度较中等,选择题难度和网易腾讯差不多。
Java布道者
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2025-02-17 23:18
华为
面试
职场和发展
15、Python
面试
题解析:列表推导式-条件推导与嵌套推导
1.列表推导式简介列表推导式(ListComprehension)是Python中一种简洁的创建列表的方式。它允许我们通过一行代码生成列表,通常比传统的for循环更简洁、更易读。基本语法[表达式for元素in可迭代对象]表达式:对元素的处理逻辑。元素:从可迭代对象中取出的每个元素。可迭代对象:如列表、元组、字符串等。示例#生成0到9的平方列表squares=[x**2forxinrange(10)
千层冷面
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2025-02-17 23:16
python
python
开发语言
【漫话
机器学习
系列】041.信息丢失(dropout)
信息丢失(Dropout)Dropout是一种广泛应用于神经网络训练中的正则化技术,旨在减少过拟合(overfitting),提高模型的泛化能力。虽然"信息丢失"(dropout)这个术语在某些情况下可能引起误解,指的并非是数据的丢失,而是训练过程中故意“丢弃”神经网络中的部分神经元。这种做法可以避免模型过于依赖于某些特定的神经元,从而提高模型在新数据上的表现。Dropout的工作原理在神经网络的
IT古董
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2025-02-17 22:40
漫话机器学习系列专辑
机器学习
人工智能
深度学习
第二章:12.3 建立表现基准
背景介绍语音识别是一种常见的
机器学习
应用,用户通过语音输入代替键盘输入,系统需要将语音转换为文本。在这个过程中,算法的性能可以通过训练误差和交叉验证误差来评估。
望云山190
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2025-02-17 22:40
基准性能水平
人工智能
机器学习
第二章:12.4 学习曲线
学习曲线的基本概念学习曲线是展示
机器学习
模型性能如何随着训练数据量增加而变化的图表。它们可以帮助我们理解模型在不同数据量下的表现,以及模型是否过拟合或欠拟合。
望云山190
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2025-02-17 22:05
深度学习
机器学习
人工智能
C#
面试
问题高级:057 - 什么是过滤器 ?
1.过滤器的基本概念过滤器(Filters)是ASP.NETCore框架中的一种机制,用于在应用程序处理请求和响应的不同阶段执行自定义逻辑。它们可以用来实现诸如身份验证、授权、异常处理等功能,从而简化控制器代码并提高代码的可重用性。过滤器的主要作用是在特定的时间点对请求或响应进行干预,例如在执行动作之前或之后,或者在结果生成之前或之后。过滤器可以通过多种方式应用到应用程序中,包括全局应用、控制器级
caifox菜狐狸
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2025-02-17 21:25
C#
面试问题高级
c#
开发语言
设计模式
面试
过滤器
Filters
机器学习
相关基础
2.日常生活中的
机器学习
:①称为RGB(由红色,绿色,蓝色组成),这种是欠拟合欠拟合和过拟合区别:•欠拟合(Underfitting):模型在训练数据上表现不佳,无法很好地捕捉数据中的规律。通
星辰瑞云
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2025-02-17 20:55
机器学习
FastAPI:解锁高性能API开发的密钥,轻松构建现代Web服务
它以其高性能、易用性和可扩展性而闻名,适合开发者、数据科学家和
机器学习
工程师等多种岗位使用。以下是对FastAPI的详细介绍
醉心编码
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2025-02-17 20:48
人工智能基础
fastapi
前端
拷打,数据库面经!
数据库必会
面试
题1.请解释数据库中的MVCC(多版本并发控制)机制,并说明其在MySQLInnoDB中的具体实现方式?
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2025-02-17 20:27
go
Java实习生常规技术
面试
题每日十题Java基础(五)
目录1.启动一个线程是用run()还是start()?.?2.线程的基本状态以及状态之间的关系。3.Set和List的区别,List和Map的区别?4.同步方法、同步代码块区别?5.描述Java锁机制。6.Comparable和Comparator接口是干什么的?列出它们的区别7.Java集合类框架的最佳实践有哪些?8.HashMap和Hashtable的区别。
用户昵称23
·
2025-02-17 18:38
面试
阿里巴巴
java
开发语言
jvm
html
golang
AIGC开启人工智能新时代
它依托
机器学习
靖节先生
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2025-02-17 18:37
人工智能
推荐学习图像处理的入门书:《Python图像处理实战》
这本书的作者桑迪潘·戴伊是一位兴趣广泛的数据科学家,主要研究
机器学习
、深度学习、图像处理和计算机视觉。
天飓
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2025-02-17 18:35
学习感悟
学习
图像处理
python
【Golang
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题】每日 3 题(十)
✍个人博客:Pandaconda-CSDN博客专栏地址:http://t.csdnimg.cn/UWz06专栏简介:在这个专栏中,我将会分享Golang
面试
中常见的
面试
题给大家~❤️如果有收获的话,欢迎点赞收藏
Pandaconda
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2025-02-17 18:03
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Golang
面试专栏
golang
开发语言
后端
笔记
面试
go
职场和发展
【Golang
面试
题】每日 3 题(一)
✍个人博客:Pandaconda-CSDN博客专栏地址:http://t.csdnimg.cn/UWz06专栏简介:在这个专栏中,我将会分享Golang
面试
中常见的
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题给大家~❤️如果有收获的话,欢迎点赞收藏
Pandaconda
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2025-02-17 18:33
#
Golang
面试专栏
golang
开发语言
后端
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笔记
基础题
go
Hive JOIN过滤条件位置玄学:ON vs WHERE的量子纠缠
今天带你破解字节/阿里等大厂高频
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题:ON和WHERE后的过滤条件究竟有什么不同?
数据大包哥
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2025-02-17 18:02
大数据
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Hive
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大厂SQL面试指南
hive
hadoop
数据仓库
《六月集训》(第二十三天)——字典树
今天是六月集训第二十三天:字典树一、练习题目472.连接词
面试
题17.15.最长单词二、算法思路1、472.连接词:题目有点难。还在从基础看起,2、
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题17.15.最长单词:三、源码剖析//472
EchoRouRou
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2025-02-17 18:28
leetcode
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leetcoe
字典树
面试
经典150题——动态规划
文章目录1、爬楼梯1.1题目链接1.2题目描述1.3解题代码1.4解题思路2、打家劫舍2.1题目链接2.2题目描述2.3解题代码2.4解题思路3、单词拆分3.1题目链接3.2题目描述3.3解题代码3.4解题思路4、零钱兑换4.1题目链接4.2题目描述4.3解题代码4.4解题思路5、最长递增子序列5.1题目链接5.2题目描述5.3解题代码5.4解题思路1、爬楼梯1.1题目链接点击跳转到题目位置1.2
Ghost_firejef
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2025-02-17 17:26
面试经典150题
面试
职场和发展
动态规划
面试
经典150题——多维动态规划
文章目录1、三角形最小路径和1.1题目链接1.2题目描述1.3解题代码1.4解题思路2、最小路径和2.1题目链接2.2题目描述2.3解题代码2.4解题思路3、不同路径II3.1题目链接3.2题目描述3.3解题代码3.4解题思路4、最长回文子串4.1题目链接4.2题目描述4.3解题代码4.4解题思路5、交错字符串5.1题目链接5.2题目描述5.3解题代码5.4解题思路6、编辑距离6.1题目链接6.2
Ghost_firejef
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2025-02-17 17:26
面试经典150题
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动态规划
面试
经典150题——数学
文章目录1、回文数1.1题目链接1.2题目描述1.3解题代码1.4解题思路2、加一2.1题目链接2.2题目描述2.3解题代码2.4解题思路3、阶乘后的零3.1题目链接3.2题目描述3.3解题代码3.4解题思路4、x的平方根4.1题目链接4.2题目描述4.3解题代码4.4解题思路5、Pow(x,n)5.1题目链接5.2题目描述5.3解题代码5.4解题思路6、直线上最多的点数6.1题目链接6.2题目描
Ghost_firejef
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2025-02-17 17:56
面试经典150题
面试
职场和发展
使用 OpenCV 和 Python 对图像进行卡通化
这是
机器学习
令人兴奋和激动的应用程序之一。在构建此应用
无水先生
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2025-02-17 17:52
AI原理和python实现
人工智能综合
opencv
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前端
面试
题常考汇总1
JS部分1.解释JavaScript中的闭包,并举例说明其应用场景闭包是指函数能够记住并访问它的词法作用域,即使这个函数在词法作用域之外执行。应用场景:数据隐藏:通过闭包,可以创建私有变量,只通过特定的函数来访问和修改这些变量。回调函数和事件处理:闭包常用于设置回调函数,因为回调函数需要访问其外部函数的变量。functioncreateCounter(){letcount=0;returnfunc
RayFars
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2025-02-17 17:51
前端
JavaSE基础及
面试
JavaSE整理总结结构:问题(问题关键字)回答问题关键字可以取消,以后目录和题目结构要认真组织。Java的知识体系包含哪些内容?拓展拓展如何打开远程桌面连接?通过“运行”对话框打开:按下Windows键+R,打开“运行”对话框。输入“mstsc”并按回车,这将打开远程桌面连接窗口。VisualStudio中的多行注释快捷键是什么?ctrl+shift+/二进制-1的原码、补码、反码分别是什么?-
浩哲Zhe
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2025-02-17 17:20
Java知识体系构建
java
RPC框架Dubbo深入分析
《一线大厂Java
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题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码》,点击传送门,即可获取!
radcb55226
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2025-02-17 16:17
程序员
rpc
dubbo
网络协议
机器学习
:朴素贝叶斯
概率1.1定义概率表示随机事件发生可能性大小的一个数值,随机事件指在相同条件下,可能出现也可能不出现的事件。例如:抛硬币:当我们抛硬币时,可以正面朝上也可以反面朝上,正面或反面朝上的可能性被称为概率。理想状态下正反概率都是0.5。掷骰子:掷一个六面的骰子,每个点出现的概率是1/6,因为每个面出现的机会是均等的。抽取商品:一批商品包含良品和次品,随机抽取一件,抽取良品或次品是一个随机事件,经过大量实
小源学AI
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2025-02-17 16:46
人工智能
机器学习
人工智能
朴素贝叶斯
AQS 核心原理与高频
面试
题详解
前言AQS(AbstractQueuedSynchronizer)是Java并发包(java.util.concurrent)中的核心基础类,它提供了一个框架来实现阻塞锁和相关的同步器(如信号量、CountDownLatch等)。AQS内部使用了一个FIFO的双向队列来管理线程,这个队列存储的是等待获取同步状态的线程节点。一、AQS的核心原理1.AQS的作用是什么?AQS是一个用于构建锁和同步器的
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2025-02-17 15:40
java
人工智能的发展领域之GPU加速计算的应用概述、架构介绍与教学过程
该平台提供多种NVIDIAGPU选择,适用于
机器学习
、人
m0_74824592
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2025-02-17 15:00
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学习路线
阿里巴巴
人工智能
架构
机器学习
- 学习线性模型的重要性
作为初学者,要高效学习
机器学习
以及其中的线性模型,可以遵循以下几个步骤和建议:(一)、
机器学习
的整体学习策略打好数学基础线性代数:理解向量、矩阵、线性变换等,这些是理解模型表示(如y=w^Tx+b)和算法优化的基础
谦亨有终
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2025-02-17 14:29
跟着AI向前走
机器学习
学习
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【
机器学习
】多元线性回归
在实际应用中,许多问题都包含多个特征(输入变量),而不仅仅是单个输入变量。多元线性回归是线性回归的扩展,它能够处理多个输入特征并建立它们与目标变量的线性关系。本教程将系统性推演多元线性回归,包括向量化处理、特征放缩、梯度下降的收敛性和学习率选择等,并使用numpy实现。最后,我们会通过sklearn快速实现多元线性回归模型。多元线性回归模型简介多元线性回归的模型公式为:y=X⋅w+by=X\cdo
T0uken
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2025-02-17 14:26
Python全栈开发
1024程序员节
机器学习
算法
线性回归
Java基础
面试
题day02——数据类型
1.八种基本的数据类型?Java支持的数据类型分为两类:基本数据类型和引用数据类型基本数据类型:数值型:整数类型byte、short、int、long浮点类型float、double字符型:char布尔型:boolean2.long和int可以互转吗?可以;由于long类型的范围比int类型大,因此将int转换为long是安全的,而将long转换为int可能会导致数据丢失或者溢出。将int转换为l
华农第一蒟蒻
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2025-02-17 14:56
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java
开发语言
【第15章:量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子
机器学习
的发展背景】
想象一下,你正在用ChatGPT生成一篇小说,突然它卡在"主角穿越虫洞"的情节上——这不是因为想象力枯竭,而是传统计算机的晶体管已经烧到冒烟。当前AI大模型的参数规模每4个月翻一番,但摩尔定律的终结让经典计算机的算力增长首次跟不上AI的进化速度。这时候,量子计算带着它的"超能力"登场了:1台50量子位的量子计算机,处理某些问题的速度可达超级计算机的1亿倍。这场算力革命,正在改写深度学习的游戏规则。
再见孙悟空_
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2025-02-17 14:24
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【
深度学习・探索智能核心奥秘】
机器翻译
自然语言处理
计算机视觉
量子计算
人工智能
深度学习
机器学习
【深度解析】ICLR:人工智能领域的顶级学术会议 | 顶会与SCI期刊的区别全攻略
【深度解析】ICLR:人工智能领域的顶级学术会议|顶会与SCI期刊的区别全攻略简介在人工智能和
机器学习
领域,ICLR(InternationalConferenceonLearningRepresentations
X_taiyang18
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2025-02-17 13:44
人工智能
使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强
在过去的五年里,研究方向已从传统的
机器学习
(ML)和深度学习(DL)方法转向利用大语言模型(LLMs),包括多模态方法,用于数据增强,以提高泛化能力,并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。
数行天下
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2025-02-17 12:42
人工智能
语言模型
深度学习
人工智能
自然语言处理
《深入浅出LLM基础篇》(三):大模型结构分类
AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《
机器学习
|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料,配有全面而有深度的专栏内容,包括不限于前沿论文解读
GoAI
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2025-02-17 12:39
深入浅出LLM
深入浅出AI
自然语言处理NLP
大模型
LLM
人工智能
transformer
chatgpt
前端
面试
题2(vue3)
1.Vue3中的CompositionAPI是什么?与OptionsAPI的区别是什么?答案:CompositionAPI是Vue3引入的一种新的编程模型,它允许开发者以更灵活和模块化的方式组织代码。与传统的OptionsAPI相比,CompositionAPI通过setup()函数集中管理组件的状态和行为,使得逻辑复用和代码组织变得更加容易。OptionsAPI:在Vue2中广泛使用,通过dat
GIS-CL
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2025-02-17 11:59
前端面试题
前端
vue.js
JAVA
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题
1.简述什么是值传递和引用传递?值传递:方法调用时,实际参数把它的值传递给对应的形式参数,方法执行中形式参数值的改变不影响实际参数的值。引用传递:也称为传地址。方法调用时,实际参数的引用(地址,而不是参数的值)被传递给方法中相对应的形式参数,在方法执行中,对形式参数的操作实际上就是对实际参数的操作,方法执行中形式参数值的改变将会影响实际参数的值。2.简述什么是迭代器是Java集合框架中的一种机制,
qq_40055200
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2025-02-17 10:57
java
开发语言
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