深度学习试题

鸿蒙OS试题

44.want参数的entities匹配规则错误的是A.调用方传入的want参数的entities为空，待匹配应用组件的skills配置中的entities为空，则entities匹配成功。B.调用方传入的want参数的entities为空，待匹配应用组件的skills配置中的entities不为空，则entities匹配失败。C.调用方传入的want参数的entities不为空，待匹配应用组件的
星宇工作室·2024-08-27 20:03

基于深度学习的高效模型压缩

基于深度学习的高效模型压缩技术在确保模型性能的同时，显著减少了模型的存储需求和计算复杂度，从而使得深度学习模型能够更好地适应资源受限的环境（如移动设备、嵌入式系统）并加快推理速度。
SEU-WYL·2024-08-27 19:58

MyBatis整体架构分析：基础支持层、核心处理层和接口层

里面有大量batj面试题集锦，还有各种技术分享，如有好文章也欢迎投稿哦。MyBatis的整体架构分为三层，分别是基础支持层、核心处理层和接口层，如下图所示。
阿里Java程序员·2024-08-27 18:20

HCIE部分面试题，看到题目你能说出多少？

谢天谢地，HCIE的实验考过了！接下来就要全力进入备考面试阶段，这段时间我会持续更新一些我整理出来的知识点！关注我，不迷路！1、写出mux的架构，以及辅助vlan的用途，互访关系？架构：mux-vlan可以分为PrincipalVLAN（主vlan）和SubordinateVLAN（从vlan），从vlan分为groupvlan（互通型从vlan）和separatevlan（隔离型从vlan）。用
是肉肉肉肉呀·2024-08-27 18:17

运维面试官喜欢问的问题_机房运维面试题库及答案

3、网站各层面监控、统计的覆盖度，软件、硬件、运行状态，能监控的都需要监控统计，避免监控死角、并能实时了解应用的运转情况。4、通过创新思维解决运维效率问题；目前各公司大部份运维主要工作还是依赖人工操作干预，需要尽可能的解放双手。5、运维知识的积累与沉淀、文档的完备性，运维是一个经验性非常强的岗位，好的经验与陷阱都需积累下来，避免重复性范错。6、计划性和执行力；工作有计划，计划后想法设法达到目标，不
2301_78416732·2024-08-27 18:17

学会这4个复盘步骤，你也可以成为高手

当老师说要报名考试了，我才紧张起来，当时还有一半的题没看完，当机立断，我调整每天的时间安排，每次一下班就先看试题，一点都不马虎。全部题看完一遍后，还把错题和难记忆的题反复看了好几次。
_____I安然anr·2024-08-27 18:37

神经网络深度学习梯度下降算法优化

【神经网络与深度学习】以最通俗易懂的角度解读[梯度下降法及其优化算法]，这一篇就足够（很全很详细）_梯度下降在神经网络中的作用及概念-CSDN博客https://blog.51cto.com/u_15162069
海棠如醉·2024-08-27 15:00

PYTORCH 官方文档，开发文档，Python编程 人工智能 深度机器学习

PYTORCH文档PyTorchdocumentation—PyTorchmasterdocumentationPyTorch是一个使用GPU和CPU进行深度学习的优化张量库。
zhangfeng1133·2024-08-27 13:21

Python自动化测试Selenium面试题：什么是 PO 模式？

Python自动化测试Selenium面试题：什么是PO模式？是指把一个具体的页面转化为编程语言当中的一个对象，页面特性转化成对象属性，页面操作转化为对象方法。
面试题库test·2024-08-27 13:19

Python自动化测试Selenium面试题：举例一下你遇到过那些异常？

Python自动化测试Selenium面试题：举例一下你遇到过那些异常？
面试题库test·2024-08-27 13:19

react面试题八

一、如何优化React应用的性能？优化React应用的性能是一个多方面的过程，涵盖了从代码优化到应用架构调整等多个方面。以下是一些关键策略和技术，可以帮助你提升React应用的性能：1.代码拆分和懒加载代码拆分：将代码分割成更小的块，然后只加载当前路由或页面需要的代码块。这可以通过React.lazy和Suspense组件实现。懒加载：在需要时才加载组件或库，可以减少初始加载时间。2.优化组件使用
笃励·2024-08-27 12:42

最新iOS开发常见面试题总结二!（附答案）

1.iOS线程与进程的区别和联系?进程和线程都是由操作系统所体会的程序运行的基本单元，系统利用该基本单元实现系统对应用的并发性。程和线程的主要差别在于它们是不同的操作系统资源管理方式。进程有独立的地址空间，一个进程崩溃后，在保护模式下不会对其它进程产生影响，而线程只是一个进程中的不同执行路径。线程有自己的堆栈和局部变量，但线程之间没有单独的地址空间，一个线程死掉就等于整个进程死掉，所以多进程的程序
iOS鑫·2024-08-27 12:45

深度学习岩土工程+离散元PFC仿真应用=数字化智能岩土预测？噂都假嘟？

在深度学习与岩土工程融合的背景下，科研的边界持续扩展，创新成果不断涌现。
好好学仿真·2024-08-27 12:11

小程序面试题一

一、微信小程序有哪些基本文件类型？微信小程序的基本文件类型主要包括以下几种：WXML（WeiXinMarkupLanguage）：这是微信小程序的标记语言，类似于HTML，用于描述页面的结构。它构建了一套标签语言，结合微信小程序的基础组件、事件系统，可以构建出页面的结构。WXSS（WeiXinStyleSheets）：这是微信小程序的样式表文件，类似于CSS，用于描述WXML的组件样式。WXSS在
笃励·2024-08-27 12:09

基于华为昇腾910B和LLaMA Factory多卡微调的实战教程

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·2024-08-27 10:57

基于深度学习的手势识别系统

基于深度学习网络的手势识别系统完整源码+数据集+报告+PPT全套信息【python设计开发】基于深度学习的手势图像识别处理系统【包括】代码PPT报告2需求分析2.1要求（1）用Python语言实现程序设计
毕设宇航·2024-08-27 09:53

前端面试宝典【CSS篇】【8】

学习过程有任何技术上的问题都可与博主一对一交流学习通过本专栏你将学到那些内容：四十篇博客、上百道高频面试题html、css、js等
bdawn·2024-08-27 06:04

深度学习学习经验——强化学习（rl）

强化学习强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种机器学习方法，主要用于让智能体（agent）通过与环境的互动，逐步学习如何在不同情况下采取最佳行动，以最大化其获得的累积回报。与监督学习和无监督学习不同，强化学习并不依赖于已标注的数据集，而是通过智能体在环境中的探索和试错来学习最优策略。强化学习的主要特点：基于试错学习：强化学习中的智能体通过与环境的互动，不断尝试不同的行动
Linductor·2024-08-27 06:32

深度学习学习经验——什么是深度学习

什么是深度学习？深度学习是机器学习的一个子领域，它使用多层神经网络来自动从大量数据中学习和提取特征。深度学习尤其适合处理大规模的数据，如图像、语音和文本等。
Linductor·2024-08-27 06:02

24.8.26学习心得

验证数据集（ValidationSet）和测试数据集（TestSet）在机器学习和深度学习中都是非常重要的概念。它们各自有不同的用途和目的。
kkkkk021106·2024-08-27 06:01

深度学习--RNN以及RNN的延伸

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一类能够处理序列数据的神经网络，在自然语言处理、时间序列分析等任务中得到了广泛应用。RNN能够通过其内部的循环结构，捕捉到序列中前后项之间的关系。下面我将从原理、作用、应用及代码四个方面详细阐述RNN及其延伸。1.RNN的原理1.1RNN的基本结构RNN的基本结构与传统的前馈神经网络（如全连接网络）不同，它具备一种时间维度上的“
Ambition_LAO·2024-08-27 06:31

单个像素的威胁：微小的变化如何欺骗深度学习系统

深度学习（DL）是人工智能（AI）的基本组成部分。它的目标是使机器能够执行需要决策机制的任务，这些决策机制往往近似于人类推理。深度学习模型是许多先进应用的核心，例如医疗诊断和自动驾驶汽车。
FreeBuf-·2024-08-27 06:30

面试题23：链表中环的入口节点

题目：如果一个链表中包含环，如何找出环的入口节点？思路：设置两个指针P1和P2，P2比P1每次多走一步，这样最后碰撞的时候为k。此时再设置两个节点N1和N2，N1在碰撞处，N2在起点，同时移动，N1和N2会在环入口处碰撞。解决方案：publicclassQuestion23{staticclassListNode{intvalue;ListNodenext;publicListNode(intva
scott_alpha·2024-08-27 03:47

每天一个数据分析题（四百九十六）- 决策树模型

A.AdjustedR2B.F-measureC.AUCD.Precision&Recall数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习
跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-26 23:25

揭秘Sora：深度学习与自然语言处理驱动的智能视频生成与互动

Sora-探索AI视频模型的无限可能随着人工智能技术的飞速发展，AI视频模型已成为科技领域的新热点。而在这个浪潮中，OpenAI推出的首个AI视频模型Sora，以其卓越的性能和前瞻性的技术，引领着AI视频领域的创新发展。让我们将一起探讨Sora的技术特点、应用场景以及对未来创作方式的深远影响。方向一：技术解析技术架构：Sora的技术架构主要包括视频处理模块和智能生成模块。视频处理模块负责视频内容的
疾风终究没有归途·2024-08-26 22:50

react面试题五

一、请解释React中的高阶组件（HOC）和Hooks。在React中，高阶组件（High-OrderComponents,HOCs）和Hooks是两种强大的特性，它们用于重用组件逻辑。尽管它们的目的相似，但它们在实现和使用方式上有所不同。高阶组件（HOCs）高阶组件是一个函数，这个函数接收一个组件并返回一个新的组件。这个新的组件可以包含原组件的所有功能，并且还可以添加额外的功能或修改原组件的行为
笃励·2024-08-26 22:20

关于html语义化 以下哪个说法是正确呢,前端面试题2019年网易工程师面试题及答案解析...

一、单选题(共19题，每题5分)1.CSS盒子模型中()是透明的，这部分可以显示背景()A、paddingB、marginC、borderD、content参考答案：A答案解析：-**Margin(外边距)**-清除边框外的区域，外边距是透明的。-**Border(边框)**-围绕在内边距和内容外的边框。-**Padding(内边距)**-清除内容周围的区域，内边距是透明的。-**Content(
水阔山长·2024-08-26 22:49

2024Android面试题与答案(2)

Framework内核解析面试题汇总Android中多进程通信的方式有哪些？描述下Binder机制原理？（东方头条）为什么Android要采用Binder作为IPC机制？
it灰太狼·2024-08-26 22:17

Java笔试面试题AI答之集合（5）

文章目录25.简述HashMap和HashTable有何不同？26.ArrayList和Vector有何异同点？相同点不同点27.Array和ArrayList有何区别？什么时候更适合用Array？主要区别何时更适合使用Array总结28.解释Java并发集合类是什么？29.简述Vector,ArrayList,LinkedList的区别？1.底层实现2.性能3.线程安全4.扩容机制5.构造方法3
工程师老罗·2024-08-26 22:45

Java笔试面试题AI答之线程（4）

文章目录19.Java编写多线程程序的时候你会遵循哪些最佳实践？1.使用线程池2.使用Callable和Future3.保证变量可见性4.保证线程安全5.避免死锁6.安全地终止线程7.使用并发容器8.使用ThreadLocal避免共享变量9.合理使用原子类10.编写可测试的代码20.解释在多线程环境下，SimpleDateFormat是线程安全的吗？21.说明哪些Java集合类是线程安全的？22.
工程师老罗·2024-08-26 22:45

2024年Android高级面试题总结（附答案解析）

9.简述jvm中默认的classLoader与功能10.switch语句后的控制表达式只能是short、char、int、long整数类型和枚举类型，不能是float，double和boolean类型。String类型是java7开始支持11.重写的特性12.!=和==，当用于基本类型时候，是比较值是否相同；当用于引用类型的时候，是比较对象是否相同，比较内存地址13.null可以被强制类型转换成任
2401_84519907·2024-08-26 22:15

Java笔试面试题AI答之集合（4）

文章目录19.简述Java集合框架机制与原理？1.集合框架的组成2.核心接口3.集合框架的原理3.1底层数据结构3.2操作原理4.集合框架的优势20.简述集合框架中的泛型有什么作用和优点？作用优点21.Java集合框架的基础接口有哪些？22.解释Collection不从Cloneable和Serializable接口继承？1.设计的灵活性2.接口的通用性3.实际的实现方式结论23.解释为何Map接
工程师老罗·2024-08-26 22:14

springboot面试题——简化提纯版-备战春招，秋招

0、说一下springboot的优缺点1）优点快速构建项目。对主流开发框架的无配置集成。项目可独立运行，无须外部依赖Servlet容器。提供运行时的应用监控。极大地提高了开发、部署效率。与云计算的天然集成。2）缺点版本迭代速度很快，一些模块改动很大。由于不用自己做配置，报错时很难定位。网上现成的解决方案比较少。1、springboot的常用注解及作用1：@SpringBootApplication
光明_吖吼·2024-08-26 21:38

JAVA基础面试题总结（十三）——JVM（中）

堆空间的基本结构JDK7以及之前的版本，堆空间包括以下部分：新生代内存(YoungGeneration)老生代(OldGeneration)永久代(PermanentGeneration)JDK8版本之后PermGen(永久)已被Metaspace(元空间)取代，元空间使用的是直接内存。内存分配与回收原则1、对象优先在Eden区分配大多数情况下，对象在新生代中Eden区分配。当Eden区没有足够空
城南vision·2024-08-26 21:07

javaScript基础面试题 ---闭包

闭包1、闭包是什么？2、闭包可以解决什么问题？3、闭包的缺点1、闭包是什么？闭包是一个函数加上到创建这个函数的作用域的链接，就是一个作用域可以访问到另一个作用域的变量，闭包‘关闭’了函数的自由变量functionfun(){vara=10;console.log(a)}fun()函数都有垃圾回收机制，上面的这个函数，在运行完之后变量a就被回收了，但是下面的函数：functionfun(){vara
临在❀·2024-08-26 20:02

javaScript基础面试题 --- 原型链

1、原型可以解决什么问题对象共享属性和共享方法2、谁有原型？函数有prototype对象有__proto__3、查找顺序：当查询一个对象的属性时，JavaScript会首先检查对象自身是否有这个属性。如果对象本身没有该属性，那么JS会查找该对象的原型。如果原型上也没有这个属性，则继续查找原型的原型，如此类推，直至原型链的顶端（null）。如果沿着原型链都没有找到该属性，那么返回undefined。
临在❀·2024-08-26 20:02

javaScript基础面试题 --- JS继承有哪些

方法一：extends方法在构造函数constructor中写super()，必须的classParent{constructor(){this.age=18}}classChildextendsParent{constructor(){super();this.name='张三';}}leto1=newChild();console.log(o1,o1.name,o1.age)方式二：原型链继承
临在❀·2024-08-26 20:02

JS面试题--DOM操作相关

（1）在DOM中操作中怎么创建、添加、删除、移除、替换、插入和查找节点①通过以下代码创建节点createDocumentFragment()//创建一个DOM片段createElement();//创建一个具体的元素createTextNode();//创建一个文本节点②添加、移除、替换、插入节点appendChild();removeChild();replaceChild();insertBe
这碗花里只有粥·2024-08-26 20:31

Java笔试面试题AI答之集合（6）

文章目录31.简述JavaSet有哪些实现类？32.简述Java哪些集合类是线程安全的?33.简述ConcurrentHashMap和HashTable有什么区别？1.线程安全机制2.支持null键和值3.迭代器和分割器4.性能和扩展性5.初始化和默认参数总结34.简述HasmMap和HashSet的区别？一、存储方式二、唯一性三、排序四、访问速度五、功能六、适用场景31.简述JavaSet有哪些
工程师老罗·2024-08-26 20:01

大模型微调方法总结：LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning、Prompt-tuning

随着深度学习技术的不断发展，大型预训练模型已成为许多任务的重要工具。然而，微调（finetuning）这些大模型以适应特定任务是一个复杂且计算密集型的过程。
百度_开发者中心·2024-08-26 19:14

Prompt-Tuning：大模型微调技术

随着深度学习技术的不断发展，大模型（如GPT、BERT等）在各种自然语言处理（NLP）任务中取得了显著的成功。然而，训练和部署大模型需要大量的计算资源和时间，这限制了其在一些资源有限场景中的应用。
百度_开发者中心·2024-08-26 19:14

深度学习学习经验——变换器（Transformer）

变换器（Transformer）变换器（Transformer）是一种用于处理序列数据的深度学习模型，与循环神经网络（RNN）不同，它不依赖于顺序处理数据，而是依靠一种称为注意力机制（AttentionMechanism
Linductor·2024-08-26 19:44

打手机检测算法源码样本展示打手机检测算法实际应用场景介绍

以下是关于打手机检测算法源码及其实际应用的详细阐述：1.算法实现-深度学习框架：打手机检测算法通常采用卷积神经网络(CNN)等深度学习模型，这些模型能够从图像或视频中提取使用手机时的视觉特征。
LNTON羚通·2024-08-26 17:04

2022-2023学年英语周报高一课标版第17期答案及试题（第十七期）

阅读理解：A3-year-oldboycalledCaseywho进入查看：2022-2023学年英语周报高一课标版第17期答案及试题（第十七期）A3-year-oldboycalledCaseywhowaslostinthewoodsfortwodaysisnowsafeathomewithhisfamily.Buthetoldhisrescuersthathewasnotaloneinther
macbooks·2024-08-26 16:26

什么是LLM，主要用途有哪些，在应用中有哪些优势和局限性？

2.技术突破：深度学习架构：LLM基于先进的深度学习技
好好学习的不知名程序员·2024-08-26 16:59

面向对象+线程+集合类面试题(Java)

面向对象编程OOPJava是一个支持并发，基于类和面向对象的计算机汇编语言，面向对象软件开发的优点是:代码开发模块化，易于维护和修改代码复用增强代码的可靠性和灵活性增强代码的可理解性面向对象编程有很多重要的特性,比如:封装，继承，多态和抽象。封装封装给对象提供了隐藏内部特性和行为的能力。对象提供一些能被其他对象访问的方法来改变它内部的数据。在Java当中，有3种修饰符:public，private
励志秃头码代码·2024-08-26 16:56

关于给予与接受的一点分享

今天，果然（果然是上认识的一名心理咨询师，也是一家身心灵机构的导师）分享了一个测试题。
niuniuui·2024-08-26 16:59

python深度学习框架——TensorFlow

TensorFlow，由Google开发的开源机器学习库，以其强大的功能和灵活性，在深度学习、计算机视觉和自然语言处理等领域发挥着重要作用。本文将深入探讨TensorFlow中的一些常用函数及其参数。
零 度°·2024-08-26 14:13

计算机毕业设计Hadoop+Spark知识图谱体育赛事推荐系统 体育赛事热度预测系统 体育赛事数据分析 体育赛事可视化 体育赛事大数据 机器学习 大数据毕业设计 大数据毕设 机器学习 人工智能

vue.js、element-ui、echarts后端：springboot、mybatis大数据：spark、hadoop数据库：mysql关系型数据库、neo4j图数据库算法：协同过滤推荐算法、MLP深度学习模型
计算机毕业设计大全·2024-08-26 13:43

MyBatis框架常见面试题

1、#{}和${}区别${}是Properties文件中的变量占位符，可以用于标签属性值和sql内部，属于静态文本替换，比如:${driver}会被静态替换为com.mysql.jdbc.Driver#{}是sql的参数占位符，MyBatis会将sql中的#{}替换为?号，在sql执行前会使用PrepareStatement的参数设置方法，按序给sql的？号占位符设置参数值。#{item.name
Zero摄氏度·2024-08-26 12:00
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