深度学习试题第11页

面试官：“你的车位被占了，怎么办？”90后小伙机智回答被录用

而这所谓的思维能力，就体现在各种各样奇葩的面试题上了。对于这些面试题，很多求职者嗤之以鼻，觉得都是扯淡。但是，存在即合理，既然招聘公司出了这样一个面试题，那么肯定有一定的原因，我们需要认真对待。

胡晓闲·2024-09-03 10:55

一文讲清楚，AI、AGI、AIGC与AIGC、NLP、LLM，ChatGPT等概念

AI并不局限于一种特定的技术，而是涵盖了多种技术手段，包括机器学习和深度学习等子领域。AI的应用

GPT-Hub·2024-09-03 10:07

深度学习100问28:什么是RNNLM(RNN语言模型）

嘿，你知道RNNLM是啥不？简单来说，它就像是一个语言小魔法师。想象一下，RNNLM是一个特别会猜词的小伙伴。它的任务呢，就是预测一个句子出现的概率，或者当你给它一些上文的时候，它能猜出下一个词会是啥。它是怎么做到的呢？它有一个像魔法盒子一样的结构，由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层就像是接收魔法信号的入口，把词的表示，比如一些特别的编码或者词向量给接收进来。隐藏层可神奇啦，它就像有个记忆小口袋

不断持续学习ing·2024-09-03 10:06

面试题（13）

中断（Interrupts）11.中断是嵌入式系统中重要的组成部分，这导致了很多编译开发商提供一种扩展—让标准C支持中断。具代表事实是，产生了一个新的关键字__interrupt。下面的代码就使用了__interrupt关键字去定义了一个中断服务子程序(ISR)，请评论一下这段代码的。__interruptdoublecompute_area(doubleradius){doublearea=PI

月夕花晨374·2024-09-03 09:29

嵌入式笔试题（2）

1.请简述一下MQTT协议MQTT协议是一种轻量级的、基于发布-订阅模式的通信协议，用于在物联网（IoT）和M2M（机器到机器）通信中进行消息传递。其全称为MessageQueuingTelemetryTransport，即消息队列遥测传输。MQTT协议的特点包括：1.轻量级：MQTT协议采用二进制消息格式，使用较小的协议头和消息体，以减少网络带宽和存储消耗。2.发布-订阅模式：MQTT采用发布-

月夕花晨374·2024-09-03 09:59

笔试题（2024/8/19）

一、简答题1.简述#ifdef、#else、#endif和#iFndef的作用#ifdef、#else、#endif和#ifndef是C/C++中的预处理指令，用于条件编译。它们的作用是根据条件来控制代码的编译过程。#ifdef（即“ifdefined”）指令用于检查一个宏是否已定义。如果该宏已被定义，则编译下面的代码块；否则，跳过该代码块。#else指令在与#ifdef配对使用时，表示如果前面的

月夕花晨374·2024-09-03 09:59

自动化动画生成——MagicAnimate

MagicAnimate的实现技术结合了多种先进的人工智能和计算机视觉技术，如计算机视觉和深度学习技术，为动画创作者提供了一个强大的工具平台，旨在简化和增强动画创作过程。

爱研究的小牛·2024-09-03 08:54

NeRF学习——NeRF初步认识

NeRFNeRF，全名为NeuralRadianceFields，是一种基于深度学习的三维场景隐式表示和渲染方法1NeRF的基本概念1.1辐射场表示场景NeRF的核心思想是通过神经网络训练出来的辐射场对场景进行隐式表示

PLUS_WAVE·2024-09-03 08:23

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱房源推荐系统房价预测系统房源数据分析房源可视化房源大数据大屏大数据毕业设计机器学习

创新点：1.支付宝沙箱支付2.支付邮箱通知(JavaMail)3.短信验证码修改密码4.知识图谱5.四种推荐算法(协同过滤基于用户、物品、SVD混合神经网络、MLP深度学习模型)6.线性回归算法预测房价

计算机毕业设计大全·2024-09-03 07:05

深度学习(二)

CuDNN（CUDADeepNeuralNetworklibrary）是NVIDIA为加速深度学习计算而开发的高性能GPU加速库，专门优化了深度神经网络（DNN）的常见操作，如卷积、池化、归一化和激活函数等

小泽爱刷题·2024-09-03 06:10

深度学习(一)

稀疏激活是ReLU函数的一个重要特性，它使得在前向传播和反向传播过程中，网络的计算变得更加高效。大多数神经元的激活值为0可以减少计算和存储开销，从而提高训练效率。sigmoid适用于常用于二分类任务的输出层，因为它能将输出值压缩到[0,1]之间，表示概率值。非零均值:输出值总是非零，这可能会导致训练过程中较慢的收敛。梯度消失问题:当输入值很大或很小时，梯度接近于0，导致训练过程中梯度更新变得缓慢。

小泽爱刷题·2024-09-03 06:39

人工智能&机器学习&深度学习

深度学习：一切运用了神经网络作为参数结构进行优化的机器学习算法。强化学习：不仅能利用现有数据，还可以通过对环境的探索获得新数据，并利用新数据循环往复地更新迭代现有模型的机器学习算法。

AA杂货铺111·2024-09-03 06:26

生成式AI：图像填充进入新纪元

这是一项基于深度学习的技术，它能够根据用户提供的的少量

百度_开发者中心·2024-09-03 04:59

生成式AI：创造性智能的新纪元

生成式AI是一种利用机器学习算法，特别是深度学习技术，来生成新的数据样本的人工智能。这些数据样本在统计上与训练数据相似，但又

Lill_bin·2024-09-03 04:58

【AIGC未来的发展方向】面向人工智能的第一步，一文告诉你人工智能是什么以及未来的方向分析

AI是一个广泛的概念，它包括很多不同的技术，例如机器学习、深度学习、自然语言处理等等。这些技术都具有不同的功能和应用。

洛神灬殇·2024-09-03 04:14

第 35 题：如何实现字符串反序？

abcdefg';letres=[...arr].reverse().join('');console.log(res);//gfedcba文章的内容/灵感都从下方内容中借鉴【持续维护/更新500+前端面试题

Noxus丶SJ·2024-09-03 04:07

网工面试题总结-38道

目录1.简述OSI【开放式系统互联参考模型】七层模型主要功能2.描述TCP和UDP协议的主要区别3.介绍TCP的三次握手机制？为什么TCP的三次握手需要三次？4.什么是DHCP？描述工作过程？5.什么是ARP？谈谈ARP协议的主要功能。6.什么是广播域？什么是冲突域？7.什么是NAT？有哪些NAT？8.简述IP数据包结构？并且对这些内容进行解析？9.RIP协议的防环机制有哪些？10.RIP协议的计

曾经我也很执着·2024-09-03 03:53

高级java每日一道面试题-2024年9月02日-基础篇-什么是脏读、不可重复读和幻读？

如果有遗漏,评论区告诉我进行补充面试官:什么是脏读、不可重复读和幻读？我回答:在数据库事务的并发控制中，脏读（DirtyRead）、不可重复读（Non-repeatableRead）和幻读（PhantomRead）是三种常见的并发问题，它们主要涉及到事务的隔离级别和一致性。了解这些问题有助于我们设计更健壮的数据库系统。1.脏读（DirtyRead）定义:脏读是指一个事务读取到了另一个事务尚未提交的

java我跟你拼了·2024-09-03 02:45

【前端面试】React深度学习（下）

render阶段：构建Fiber树Fiber节点是如何被创建并构建Fiber树的render阶段的工作可以分为“递”阶段和“归”阶段。“递”阶段会执行beginWork:根据传入的Fiber节点创建子Fiber节点，并将这两个Fiber节点连接起来。当遍历到叶子节点（即没有子组件的组件）时就会进入“归”阶段。“归”阶段会执行completeWorkbeginWorkcurrent：当前组件对应的F

贾明恣·2024-09-03 02:43

字节微软阿里腾讯快手面试题——349. 两个数组的交集

349.两个数组的交集给定两个数组nums1和nums2，返回它们的交集。输出结果中的每个元素一定是唯一的。我们可以不考虑输出结果的顺序。示例1：输入：nums1=[1,2,2,1],nums2=[2,2]输出：[2]示例2：输入：nums1=[4,9,5],nums2=[9,4,9,8,4]输出：[9,4]解释：[4,9]也是可通过的提示：1set1=newHashSet();Setset2=n

iygvh·2024-09-03 02:42

总结：IO进程

目录IO部分:进程部分：面试题1.标准IO和文件IO的区别是什么？2.什么是库，静态库和动态库的区别？3.什么是孤儿进程？什么是僵尸进程？4.什么是守护进程？创建步骤？5.进程和线程的区别？

嵌新程·2024-09-03 01:36

灵感枯竭？ChatGPT助你轻松完成开题报告！

ChatGPT，作为一款前沿的人工智能工具，将以其深度学习能力，成为您学术探索道路上的得力助手。搭建框架在学术写作中，一个坚实的理论框架是支撑整个研究的基石。

芙蓉姐姐陪你写论文·2024-09-03 01:35

Python深度学习（使用 LSTM 生成文本）--学习笔记（十八）

第8章生成式深度学习人工智能模拟人类思维过程的可能性，并不局限于被动性任务（比如目标识别）和大多数反应性任务（比如驾驶汽车），它还包括创造性活动。

呆萌的小透明·2024-09-03 00:30

【AIGC】ChatGPT 3.5/4.0 新手使用手册

《博客》：人工智能，深度学习，机器学习，python，自然语言处理，AIGC等分享。

@我们的天空·2024-09-03 00:59

深度学习-OpenCV运用（3）

文章目录一、简介二、OpenCV运用1.图片扩充2.图像阈值处理3.添加椒盐噪声三、总结一、简介深度学习（DeepLearning）与OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary

红米煮粥·2024-09-02 20:41

鸿蒙开发面试题（二）

一、请介绍鸿蒙开发中如何进行组件状态管理在鸿蒙应用开发中，组件状态管理是确保应用界面响应性和数据一致性的重要环节，主要有以下几种方式进行组件状态管理：AbilitySlice生命周期管理：HarmonyOS的UI组件是基于AbilitySlice的，每个AbilitySlice都有自己的生命周期。开发者可以重写AbilitySlice的生命周期回调方法，来处理与组件状态相关的变化全局数据管理：Ha

求求你不要下雨了啊·2024-09-02 18:55

C语言指针学习

2、null指针3、指针的运算4、数组指针一维数组指针二维数组指针5、指针数组6、二级指针7、指针作为形参8、函数指针9、指针函数10、函数指针数组11、回调函数13、总结14、测试题1、指针是什么？

July0923·2024-09-02 17:22

多媒体系统是指利用计算机技术和什么技术,四川自考07311《多媒体技术》全真模拟试题（一）...

1．下列应用中，不属于多媒体技术应用的是(B)A．计算机辅助教学B．电子邮件C．虚拟现实D．视频会议2.下列选项中，属于“表示媒体”的是(B)A．声音B．图像编码C．显示器D．磁盘3.USB2.0接口的最高传输速率是(B)A．50MB/sB．60MB/sC．70MB/sD．80MB/s4.DVD-ROM光驱的单倍速是(A)A．1350KB/sB．2700KB/sC．4050KB/sD．5400KB

guonilp·2024-09-02 17:21

灾难性遗忘问题（Catastrophic Forgetting，CF）是什么？

在深度学习和人工智能领域中，“灾难性遗忘”（CatastrophicForgetting）是指当神经网络在增量学习（IncrementalLearning）或持续学习（ContinualLearning

Chauvin912·2024-09-02 14:36

String 到底创建了多少个对象

之前有人在群里问了这么一个问题image如果你和我一样经常会关注面试题的话，会知道这其实是一个没有什么实际意义的面试题（虽然经常会有人问起，但在实际面试中好像已经没人会问这个了），甚至早在9年前，R大就已经写了一篇吐槽这个问题的长文来说明问题

洞庭湖上的麻雀·2024-09-02 14:10

深度学习应用 - 大规模深度学习篇

其中，深度学习作为AI领域的璀璨明珠，凭借其强大的数据处理能力和特征学习能力，正引领着一场前所未有的智能革命。大规模深度学习，作为深度学习技术的前沿阵地，更是将这一技术的潜力发挥到了极致。

绎岚科技·2024-09-02 12:54

CCF201512_1

问题描述试题编号：201512-1试题名称：数位之和时间限制：1.0s内存限制：256.0MB问题描述：问题描述给定一个十进制整数n，输出n的各位数字之和。输入格式输入一个整数n。

th新港·2024-09-02 10:41

百度飞浆目标检测PPYOLOE模型在PC端、Jetson上的部署（python）

部署目标检测模型前，需要配置好paddlepaddle的环境：开始使用_飞桨-源于产业实践的开源深度学习平台(paddlepaddle.org.cn)PC端和Jetson板卡端的部署方法相同，如下（直接放置部署和测试代码

代码能跑就可以·2024-09-02 10:09

AI学习指南深度学习篇-门控循环单元的调参和优化

AI学习指南深度学习篇：门控循环单元的调参和优化引言神经网络在处理序列数据（如文本、时间序列等）方面展现出了强大的能力。

俞兆鹏·2024-09-02 09:05

【华为OD机试真题E卷】522、寻找符合要求的最长子串、满足条件的最长子串的长度 II | 机试真题+思路参考+代码解析（E卷复用）（C++、Java、Py）

C++语言思路C++代码Java语言思路Java代码Python语言思路Python代码作者：KJ.JK订阅本专栏后即可解锁在线OJ刷题权限个人博客首页：KJ.JK专栏介绍：2024年最新的华为OD机试题目总结

KJ.JK·2024-09-02 08:30

基于yolov8的玉米病害检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的玉米病害检测系统是一款利用前沿深度学习技术开发的智能农业工具。该系统以YOLOv8为核心算法，通过大量玉米病害图片的训练，能够精准识别玉米害虫病害。

FL1623863129·2024-09-02 08:58

牛客网试题+答案分析+大牛面试经验（9）

（1）对线性表采用折半查找，该线性表必须_______。A、元素按值有序排列B、采用顺序结构C、元素按值有序排列，并且采用顺序存储结构D、元素按值有序排列，并且采用链式存储结构答案：C(2)有个长度为12的无重复有序表，按折半查找法进行查找，在表内各元素等概率情况下，查找成功所需的平均比较（三元比较）的次数为（）A、35/12B、37/12C、39/12D、43/12答案：B解析：此题按照一颗完全

N1314N·2024-09-02 07:50

Open3D mesh 拉普拉斯laplacian滤波

应用场景二、代码实现2.1关键函数参数详解返回值2.2完整代码三、实现效果3.1加入噪点的mesh3.2迭代10次3.3迭代100次Open3D点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址：Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总

白葵新·2024-09-02 05:38

Windows下快速安装Open3D-0.18.0(python版本)详细教程

Open3D简介1.1主要用途1.2应用领域二、安装Open3D2.1激活环境2.2安装open3d2.3测试安装是否成功三、测试代码3.1代码3.2显示效果Open3D专栏算法目录Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总

白葵新·2024-09-02 05:38

学习收获（第27周）

王府凤·2024-09-02 05:07

实施面试题目

（仅供参考）一、网络知识1.请分别写出网线水晶头568A和568B接法，并解释其用法。568A通常用于交叉线，即一端使用568A标准，一端使用568B标准，适用于电脑与电脑（同种设备）之间的直接连接。568B更常见于直连线，两端都使用568B标准，适合电脑与交换机、路由器等设备间的连接。2.解释一下路由器、交换机、集线器、二层交换机、三层交换机的区别。路由器(Router)：路由器工作路由器工作在

张小胡·2024-09-02 03:27

Ulord深度学习3：区块链应用场景解析

Ulord深度学习第三课对区块链的应用场景做了剖析，让我们对区块链有了更形象的了解。

luckfang·2024-09-02 03:16

Java 面试题：HTTP缓存：强制缓存和协商缓存--xunznux

文章目录HTTP缓存强制缓存协商缓存总结以下是整理后的关于HTTP缓存的内容，修正了错误并补充了缺失的知识点：HTTP缓存HTTP缓存是一种在客户端或代理服务器本地存储资源副本的机制，旨在提高访问效率和减少带宽消耗。当客户端再次请求已经缓存的资源时，会优先检查本地缓存是否有效。如果存在有效缓存，直接使用本地缓存数据，而无需再次通过网络获取服务器的响应。这就是HTTP缓存的基本原理。HTTP缓存主要

xunznux·2024-09-02 03:25

java面试题：线程、线程池、锁常见的15道面试题【面试时必须能说出来】

序号链接地址1java面试题：Redis常见面试题（实际面试有被问到）2java面试题：Spring核心面试题（必须理解背诵）3java面试题：集合常见面试题4java面试题：MQ、RabbitMQ面试题

91科技·2024-09-02 03:52

Java 面试题：TCP重传机制与拥塞控制 --xunznux

文章目录TCP重传机制1.超时重传（TimeoutRetransmission）2.快速重传（FastRetransmission）3.选择性确认（SelectiveAcknowledgment,SACK）4.D-SACK(DuplicatesAcK)5.总结TCP的拥塞控制机制1.**慢启动（SlowStart）**2.**拥塞避免（CongestionAvoidance）**拥塞发生超时重传:

xunznux·2024-09-02 02:20

关于jmeter的一些面试题及回答

1、说明jmeter的工作原理jmeter就像一个虚拟用户模拟器，你创建一个测试计划，指定这些虚拟用户（线程）要做什么，比如你要访问网站的不同页面，jmeter会按照你设定的规则，让这些虚拟用户同时发起请求，然后记录下这些请求的响应时间和结果，最后，你可以通过查看这些数据来分析网站在不同负载下的表现，找出潜在的性能问题2、在哪里可以使用函数和变量任何测试组件的任何字段3、解释下什么是采样器和线程组

ruanxinyan12345·2024-09-02 02:16

深度学习100问29:rnn语言模型与传统的语言模型有何不同

嘿，你知道RNNLM和传统语言模型有啥不一样吗？传统语言模型就像个记性不太好的小伙伴。比如那种n-gram语言模型，它只能记住前面几个词，再多就不行啦，就像脑袋里的小抽屉只能装那么点东西。但RNNLM可不一样，它就像有个超级强大的记忆宝盒。通过循环连接的隐藏层，它能记住老长老长一段历史信息呢，说不定能想起好久好久以前出现的词。就好像它有个神奇的小本本，把看到过的词都记下来，随时能翻出来用。传统语言

不断持续学习ing·2024-09-02 01:10

windows系统huggingface连接不上的解决方案

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·2024-09-02 00:34

深度学习100问43:什么是过拟合

嘿，咱来聊聊过拟合是什么。想象一下，有个机器学习的模型就像一个学生在准备考试。如果这个模型对训练数据就像学生把课本上的题目背得超级熟，在训练数据上表现得那叫一个棒，就像学生在做课本上的题时成绩超高。但是呢，一旦碰到新的、从来没见过的数据，就傻眼了，表现得一塌糊涂。这时候就可以说这个模型过拟合啦。为啥会过拟合呢？一方面可能是这个模型太复杂了，就像学生学得太“死”，记住了训练数据里的一些小噪声和特别的

不断持续学习ing·2024-09-01 23:28

深度学习中的梯度消失和梯度爆炸问题

在深度学习领域，随着模型层数的增加，我们常常会遇到两个棘手的问题：梯度消失（VanishingGradients）和梯度爆炸（ExplodingGradients）。

码上飞扬·2024-09-01 23:57

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