深度学习试题

PyTorch深度学习模型训练流程的python实现：回归

回归的流程与分类基本一致，只需要把评估指标改动一下就行。回归输出的是损失曲线、R^2曲线、训练集预测值与真实值折线图、测试集预测值散点图与真实值折线图。输出效果如下：注意：预测值与真实值图像处理为按真实值排序，图中呈现的升序与数据集趋势无关。代码如下：fromfunctoolsimportpartialimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.prepr
moyao_miao·2024-08-26 11:21

C#.NET Core 笔试题 架构 优化 性能提升 2024 金九银十 最新 资深 八股文-CSDN博客

C#.NET基础笔试题架构优化性能提升2024金九银十最新资深八股文-CSDN博客C#.NET高级笔试题架构优化性能提升2024金九银十最新资深八股文-CSDN博客MySQL面试题2024金九银十最新C
云草桑·2024-08-26 10:16

2022-04-20

上午第一节上课，讲解上周末考试题目。其余时间时间蹉跎。中午赵月明来，还有魏冰冰及其董红霞，和妻子在名轩食府请他们吃饭，讲期货问题。270元。第一二节请假，第三、四制作课件。
生命叙事·2024-08-26 09:16

深度学习--Transformer和BERT区别详解

Transformer的概念、作用、原理及应用概念Transformer是一种基于注意力机制（AttentionMechanism）的神经网络架构，由Vaswani等人在2017年提出。与传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）不同，Transformer完全摒弃了循环和卷积结构，依赖于自注意力机制和并行化的处理方式，极大地提高了模型的训练效率和效果。作用Transformer的主要作
Ambition_LAO·2024-08-26 08:36

基于深度学习的环境数据分析

基于深度学习的环境数据分析利用深度学习技术处理和分析大量复杂的环境数据，以揭示隐藏的模式、趋势和关系，进而支持环境监测、管理和决策。
SEU-WYL·2024-08-26 08:05

字节跳动高频面试题-7.整数反转

解法都在代码里，不懂就留言或者私信这个题排在字节跳动半年榜的第64题，但是题目确实远非如此，我知道的最近一个月至少考过4次，还是必须掌握的classSolution{publicintreverse(intx){/**一位的整数，不管是整数还是负数，没有什么可反转的，反转了和自己也一样*/if(x>=-9&&x0;x=isPositive?-x:x;/**基本思路是按照每次取余然后乘在高位，然后往
鱼跃鹰飞·2024-08-26 07:29

小琳AI课堂：AIGC

首先，我们要明白，AIGC不仅仅是关于机器生成一些酷炫的图片或者文章，它融合了人工智能、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个学科的技术。
小琳ai·2024-08-26 07:59

小琳AI课堂：AI（人工智能）和AIGC（AI生成内容）的关系

AI的关键技术包括机器学习、深度学习和自然语
小琳ai·2024-08-26 07:58

基于深度学习的生产流程自动化

基于深度学习的生产流程自动化是一种将深度学习技术应用于工业生产流程中，以实现更高效、智能化和自适应的生产管理和控制的方式。
SEU-WYL·2024-08-26 07:58

深入解析 Linux 网络管理：带宽查询、防火墙配置与端口管理

专栏导航：码农阿豪系列专栏导航面试专栏：收集了java相关高频面试题，面试实战总结️Spring5系列专栏：整理了Spring5重要知识点与
码农阿豪@新空间代码工作室·2024-08-26 06:54

深度学习五种不同代码实现,神经网络,机器学习

第一种importnumpyasnpimporttensorflowastfmnist=tf.keras.datasets.mnistimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibmatplotlib.use("TkAgg")(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()x_train=x_train
学呗～那不然呢·2024-08-26 05:18

【秋招突围】2024届秋招笔试-小红书笔试题-第一套-三语言题解(Java/Cpp/Python)

大家好这里是清隆学长，一枚热爱算法的程序员✨本系计划跟新各公司春秋招的笔试题ACM银牌|多次AK大厂笔试｜编程一对一辅导感谢大家的订阅➕和喜欢清隆这边最近正在收集近一年互联网各厂的笔试题汇总，如果有需要的小伙伴可以关注
春秋招笔试突围·2024-08-26 04:12

Stable Diffusion快速安装及prompt的使用

StableDiffusion是一种基于深度学习的文本到图像生成技术，它可以生成高质量的图像。以下是一篇快速安装教程，适合初学者理解和操作。什么是StableDiffusion？
老童聊AI·2024-08-26 04:41

每天一个数据分析题（五百）- 关联规则

（Association）D.预测（Prediction）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 04:40

每天一个数据分析题（四百九十）- 主成分分析与因子分析

A.特征值B.特征向量C.协方差矩阵D.相关系数矩阵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 04:07

Spring Cloud Consul面试题

以下是一些关于SpringCloudConsul的面试题及答案：
丁爸·2024-08-26 03:01

人工智能开源库有哪些

TensorFlow：由Google开发的深度学习库，提供了丰富的工具和API，支持CPU和GPU计算。PyTorch：由Facebook开发的深度学习框架，提供动态图和静态图两种模式，并且易于使用。
openwin_top·2024-08-26 02:59

javascript常见笔试题：首字母大写

代码（对，就这么简单）：varstr='youcanyouup,nocannoBB';varstr1=str.replace(/\b[a-z]/g,function(keyword){returnkeyword.toUpperCase();})console.log("首字母大写："+str1);效果：效果如上代码解析：主要考察正则表达式和字符串函数，实现思路如下：1、使用正则表达式匹配首字母；2
之幸甘木·2024-08-26 02:20

C++基础面试题 | C++的左值和右值是什么？有什么区别和应用？

回答重点什么是左值？什么是右值？左值:可以出现在赋值运算符的左边，并且可以被取地址，通常是有名字的变量。右值:不能出现在赋值运算符的左边，不可以被取地址，表示一个具体的数据值，通常是常量、临时变量。区分左值和右值的核心在于有没有持久的地址左值:可以取地址并且有名字的东西就是左值。右值:不能取地址的没有名字的东西就是右值。示例：inta=b+c;这里a是左值，因为它有变量名，可以取地址，可以放到等号
笑川 孙·2024-08-26 01:52

C++基础面试题 | C和C++的区别？

人生如逆旅，我亦是行人。-《临江仙·送钱穆父》(苏轼)2024.8.23回答重点：C++可以认为是C语言的超集，绝大部分C语言代码可以使用C++运行在设计思想上：面向过程vs面向对象C是一种面向过程的编程语言，它侧重于函数和过程。C++是一种支持多种编程范式的语言，包括面向过程、面向对象和泛型编程。它引入了类和对象的概念。类和对象：C没有类和对象的概念，而C++提供了类（class）和结构体（st
笑川 孙·2024-08-26 01:51

leetcode-面试题55 - I. 二叉树的深度

//面试题55-I.二叉树的深度//输入一棵二叉树的根节点，求该树的深度。从根节点到叶节点依次经过的节点（含根、叶节点）形成树的一条路径，最长路径的长度为树的深度。
qianzi_wei·2024-08-26 00:46

c语言试题及答案

1.一个C程序的组成部分可以是（）。A)一个主函数和一至若干个其他函数B)一至若干个主函数C)一个主程序和一至若干个其他函数D)一个主程序和一至若干个子程序2.一个C程序的执行是从()。(A)本程序的main函数开始,到main函数结束(B)本程序文件的第一个函数开始,到本程序文件的最后一个函数结束(C)本程序的main函数开始,到本程序文件的最后一个函数结束(D)本程序文件的第一个函数开始，到本
平头哥在等你·2024-08-25 23:11

深度学习多GPU训练原理

详细参考《动手学深度学习》P233，8.4节多GPU计算。数据并行的方法把一个batch的所有数据平均分配到每块GPU的显存里，把模型参数在每个GPU显存上拷贝一份。
浦东新村轱天乐·2024-08-25 22:31

TensorFlow库详解：Python中的深度学习框架

TensorFlow是一个开源的深度学习框架，由GoogleBrain团队开发，并于2015年正式发布。TensorFlow被广泛应用于各种深度学习任务，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。
Ambition_LAO·2024-08-25 21:28

深度学习--自监督学习

自监督学习是一种无需大量人工标注的数据驱动方法，在生成模型中应用广泛。自监督学习通过利用数据中的固有结构或属性创建“伪标签”，使模型在没有人工标签的情况下进行学习。这种方法既提高了模型的训练效率，又降低了对标注数据的依赖。概念自监督学习：自监督学习是一种半监督学习的形式，模型通过从未标注的数据中创建自己的监督信号来进行学习。常见的方法包括通过预测数据的一部分来学习（例如，给定图像的部分，预测其余部
Ambition_LAO·2024-08-25 21:28

深度学习--复制机制

复制机制（CopyMechanism）是自然语言处理（NLP）中特别是在文本生成任务中（如机器翻译、摘要生成等）使用的一种技术。它允许模型在生成输出时不仅仅依赖于其词汇表中的单词，还可以从输入文本中“复制”单词到输出文本中。这种机制非常有用，尤其是在处理未见过的词汇或专有名词时。1.概念复制机制的基本思想是，在生成每个输出单词时，模型不仅从其词汇表中选择一个词，还可能直接从输入序列中复制一个词。这
Ambition_LAO·2024-08-25 21:28

GNN的理解难点：一种不同于传统神经网络的复杂性

图神经网络（GNN）已经成为深度学习领域的一颗新星，它在处理图形数据方面显示出了巨大的潜力和优势。然而，许多研究者和开发者发现GNN比传统的神经网络更难以理解和掌握。
小桥流水---人工智能·2024-08-25 21:27

两两交换链表中的节点 19.删除链表的倒数第N个节点 面试题 02.07. 链表相交 142.环形链表II

24.两两交换链表中的节点用虚拟头结点，这样会方便很多。本题链表操作就比较复杂了，建议大家先看视频，视频里我讲解了注意事项，为什么需要temp保存临时节点。题目链接/文章讲解/视频讲解：https://programmercarl.com/0024.%E4%B8%A4%E4%B8%A4%E4%BA%A4%E6%8D%A2%E9%93%BE%E8%A1%A8%E4%B8%AD%E7%9A%84%E8
风之彼端·2024-08-25 21:24

计算机网络原理试卷2017年4月

考生答题注意事项：1．本卷所有试题必须在答题卡上作答。答在试卷上无效，试卷空白处和背面均可作草稿纸。2．第一部分为选择题。必须对应试卷上的题号使用2B铅笔将“答题卡”的相应代码涂黑。
鹿屿二向箔·2024-08-25 20:19

2018年4月操作系统试卷

考生答题注意事项：1．本卷所有试题必须在答题卡上作答。答在试卷上无效，试卷空白处和背面均可作草稿纸。2．第一部分为选择题。必须对应试卷上的题号使用28铅笔将“答题卡”的相应代码涂黑。
鹿屿二向箔·2024-08-25 20:19

2018年10月操作系统

考生答题注意事项：1．本卷所有试题必须在答题卡上作答。答在试卷上无效，试卷空白处和背面均可作草稿纸。2．第一部分为选择题。必须对应试卷上的题号使用2B铅笔将“答题卡”的相应代码涂黑。
鹿屿二向箔·2024-08-25 19:46

尚硅谷--尚品汇项目笔记

文章目录项目核心一、项目准备二、脚手架目录作用三、项目的其他配置四、路由的分析1、路由组件的搭建2、配置路由3、路由组件和非路由组件区别：4、路由的跳转5、路由传参6、路由传递参数相关面试题7、路由传参方式
菲阿菲·2024-08-25 18:09

【秋招笔试】8.12蔚来秋招-三语言题解

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春秋招笔试突围·2024-08-25 18:37

【秋招笔试】8.18大疆秋招(第一套)-后端岗

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春秋招笔试突围·2024-08-25 18:36

Java笔试面试题AI答之线程（20）

文章目录115.简述什么是并发容器的实现？并发容器的定义并发容器的实现方式常见的并发容器总结116.简述多线程同步和互斥有几种实现方法，都是什么？用户模式内核模式总结117.简述什么是竞争条件？你怎样发现和解决竞争？竞争条件简述发现和解决竞争条件的方法发现竞争条件解决竞争条件118.简述为什么使用Executor框架比使用应用创建和管理线程好？1.性能优化和资源利用2.简化线程管理3.提高应用程序
工程师老罗·2024-08-25 17:03

Java笔试面试题之多线程常见考点总结

Java多线程面试题涵盖了Java多线程编程的多个重要方面，主要考察面试者对Java并发编程的理解和应用能力。
工程师老罗·2024-08-25 17:03

Java笔试面试题之多线程补充考点总结

常见考点虽然总结涵盖了文档中的大部分考点，但仍然存在一些未在总结中明确提到的具体考点。以下是一些补充的考点：特定API的使用：Semaphore的使用及其在多线程环境下的作用。CyclicBarrier和CountDownLatch的详细使用场景及区别（虽然这一点在总结中有提及，但具体使用示例或深入细节可能未包含）。高级并发控制：ReadWriteLock和StampedLock的深入比较和具体使
工程师老罗·2024-08-25 17:03

Java笔试面试题之多线程偏门考点总结

以下一些偏门的Java多线程面试题考点：特定API的深入使用：Semaphore的具体应用场景和实现原理。文档中提到了Semaphore是什么，但没有深入探讨其在实际开发中的使用案例和细节。
工程师老罗·2024-08-25 17:03

Java笔试面试题AI答之线程（6）

文章目录31.详细阐述volatile？一、volatile的基本作用二、volatile的局限性三、volatile的实现原理四、使用volatile的注意事项32.乐观锁一定就是好的吗？乐观锁的优点乐观锁的缺点结论33.什么是ReentrantLock？1.基本概念2.主要特点3.使用方法4.应用场景5.注意事项34.ReentrantLock是如何实现可重入性的？1.AQS的同步状态（sta
工程师老罗·2024-08-25 17:03

js 常见面试题

今天不想写别的了，我想写一些面试题，提一提基础1为什么js的定时器会出现误差很多人遇到这个不知道，回答这个问题的一个方向，也不知道这个为题在考察一些什么这个问题其实是考的js的为什么会出现同步和异步异步的执行首先回答一下
怠惰小白程序员·2024-08-25 17:32

Java笔试面试题AI答之线程（14）

文章目录79.如何降低锁的竞争？1.优化查询语句和索引2.使用合适的锁类型3.控制事务长度4.减小锁的范围5.使用并发容器和工具6.锁分解7.使用读写锁8.考虑使用无锁数据结构9.分布式锁10.锁超时机制11.并发编程框架80.请列举Java中常见的同步机制？1.synchronized关键字2.volatile关键字3.Lock接口4.读写锁（ReadWriteLock）5.并发集合和同步工具类
工程师老罗·2024-08-25 17:02

Spring面试题二

1、Spring框架中的Bean的作用域singleton：Spring只会为该bean对象创建唯一实例，Spring中的bean默认都是单例prototype：每次获取bean，Spring会创建一个新的实例requset：每一次HTTP请求，Spring会创建一个新的bean实例session：不同的HTTP会话，Spring会创建不同的的bean实例#通过XML方式设置bean的作用域//通
我看势不妙·2024-08-25 16:54

Keras深度学习框架实战（2）：估计模型训练所需的样本量

1、模型训练样本量评估概述1.1样本量评估的意义预估模型需要的样本量对于机器学习项目的成功至关重要，以下是几个主要原因：防止过拟合与欠拟合：过拟合：当模型在训练数据上表现极好，但在未见过的测试数据上表现糟糕时，就发生了过拟合。这通常是因为模型过于复杂，而训练数据不足以支持其学习数据的真实模式。通过预估足够的样本量，我们可以减少过拟合的风险。欠拟合：与过拟合相反，欠拟合是模型未能捕捉到数据中的关键模
MUKAMO·2024-08-25 15:52

15道Spring Cloud Consul精选面试题

《SpringCloudConsul面试题精选》1.什么是Consul，它在微服务架构中扮演什么角色？-Consul是一个开源工具，提供服务发现、配置和协调服务。
liyy614·2024-08-25 15:18

推荐一款好用的刷题工具

为了帮助正在准备求职季的开发者提升备战效率，阿里云特别推出“通义灵码陪你备战求职季”活动，精心挑选百道历史校招技术面试/笔试题，借助通义灵码智能问答、代码智能生成、代码优化等核心功能，帮助开发者更加准确地了解程序员职业所需的核心技能
阿里云云原生·2024-08-25 14:11

深度学习100问10-什么是CBOW模型

CBOW（ContinuousBagofWords）模型是一种用于训练词向量的方法。想象一下，CBOW就像是一个猜词游戏。它从一个文本中选取一个词作为目标词，然后把这个目标词周围的几个词当成线索。CBOW的任务就是根据这些线索来猜出目标词是什么。为了完成这个任务，CBOW会先把这些线索词（周围的词）都转换成向量，然后把这些向量加起来或者求平均，得到一个综合的向量表示。接着，CBOW会用这个综合向量
不断持续学习ing·2024-08-25 13:10

深度学习（十一）：YOLOv9之最新的目标检测器解读

YOLOv91.YOLOv9:物体检测技术的飞跃发展1.1YOLOv9简介1.2YOLOv9的核心创新1.2.1信息瓶颈:神经网络在抽取相关性时的理论边界1.2.2可逆函数:保留完整的信息流1.2.3对轻型模型的影响：解决信息丢失1.2.4可编程梯度信息(PGI)：解决信息瓶颈1.2.5通用高效层聚合网络（GELAN）：实现更高的参数利用率和计算效率1.2.6结论：合作与创新2.代码1.YOLOv
从零开始的奋豆·2024-08-25 13:39

BCEWithLogitsLoss

 BCEWithLogitsLoss是PyTorch深度学习框架中的一个损失函数，用于二元分类问题。
hero_hilog·2024-08-25 13:39

[C++进阶]二叉树进阶的一些面试题(二)

144.二叉树的前序遍历这题很简单,递归代码:/***Definitionforabinarytreenode.*structTreeNode{*intval;*TreeNode*left;*TreeNode*right;*TreeNode():val(0),left(nullptr),right(nullptr){}*TreeNode(intx):val(x),left(nullptr),rig
Dream_Snowar·2024-08-25 13:38

Spring Cloud Consul精选面试题及答案

SpringCloudConsul面试题及答案：1.什么是SpringCloudConsul？
AI逍遥子·2024-08-25 11:28
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