深度学习试题第6页

yolo模型coco数据集详解

深度学习文章目录深度学习前言前言instances_train2017.json和instances_val2017.json文件均分为五大部分，这五部分对应的关键字分别为info、licenses、images

工头阿乐·2025-03-19 02:38

机器学习之向量化

文章目录向量化是什么为什么要向量化提升计算效率简化代码与增强可读性适配模型需求怎么做向量化数据预处理特征提取特征选择向量构建机器学习与深度学习中向量化的区别数据特征提取方式机器学习深度学习模型结构与复杂度机器学习深度学习计算资源需求机器学习深度学习数据规模适应性机器学习深度学习向量化是什么向量化是把数据转化为向量形式进行表示与处理的过程

珠峰日记·2025-03-19 01:35

聊聊Python都能做些什么

Python简介二、Python都能做些什么1.Web开发2.数据分析和人工智能3.自动化运维和测试4.网络爬虫5.金融科技三、Python开源库都有哪些1.Web开发2.数据分析和科学计算3.机器学习和深度学习

·零落··2025-03-19 00:27

NLP高频面试题（四）——BN和LN的区别与联系，为什么attention要用LN

在深度学习模型中，Normalization是一种极为重要的技巧，BatchNormalization（BN）和LayerNormalization（LN）是其中最为常用的两种方法。

Chaos_Wang_·2025-03-19 00:24

鸿蒙30道高频面试题总结

1.什么是弹性布局？Flex容器，弹性布局分为单行布局和多行布局，单行内：当子元素尺寸总和大于Flex容器尺寸是，子元素会自动挤压。多行内：用wrap属性控制自动换行2.绝对定位和相对定位的区别？绝对定位：position，相对父组件左上角进行偏移，不占位置相对定位：offset，相对自身左上角进行便宜，占位置3.什么是层叠布局？Stack：实现位置的固定定位与层叠，后一个子元素覆盖前一个子元素通

zero_godv·2025-03-18 23:19

努力的搬砖人.·2025-03-18 23:48

Nginx面试题

以下是150道Nginx面试题及其详细回答，涵盖了Nginx的基础知识、配置与优化、负载均衡、安全与性能、高级特性等多个方面，每道题目都尽量详细且简单易懂：Nginx基础概念类1.什么是Nginx？

努力的搬砖人.·2025-03-18 22:43

JavaScript 高频面试题

文章目录JavaScript手写防抖和节流CommonJS和ES6模块的区别this指向问题，如何修改this指向引申1:模拟bind引申2：为什么多次绑定，只指向第一次绑定的obj对象?有没有解决办法？引申3:一般函数和箭头函数的区别数据类型有哪些引申1:如何判断数据类型new操作的原理引申1:什么是闭包？引申2:内存泄露和内存溢出引申3:作用域和作用域链？JS实现数组扁平化深拷贝与浅拷贝的区别

好运连连女士·2025-03-18 22:11

MySQL 5.7 vs MySQL 8.0 高频面试题解析

一、基础概念与核心差异1.默认字符集的变化问：MySQL5.7和8.0的默认字符集有何不同？为什么要修改？答：MySQL5.7默认字符集为latin1，可能导致中文乱码。MySQL8.0默认改为utf8mb4（支持4字节编码，如表情符号），且默认排序规则为utf8mb4_0900_ai_ci。意义：彻底解决字符编码问题，兼容国际化需求。2.用户认证方式的演进问：从5.7到8.0，用户密码认证方式有

dblens 数据库管理和开发工具·2025-03-18 22:40

努力的搬砖人.·2025-03-18 21:37

理解深度学习1-简介

深度神经网络是一类机器学习模型，将其应用到数据上的过程称为深度学习。目前，深度网络是最强大和最实用的机器学习模型之一，常见于日常生活中。我们常常用自然语言处理（Nat

shangjg3·2025-03-18 21:35

PMP冲刺每日一题(33)答案解析

PM简读馆·2025-03-18 20:56

PMP冲刺每日一题(33)

PM简读馆·2025-03-18 20:55

【Java】已解决：`java.sql.SQLSyntaxErrorException: SQL`

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-03-18 20:24

AIGC带来数据革命：R语言如何成为数据科学家的秘密武器？

2.3机器学习与模型构建2.4数据可视化与报告生成三、R语言在AIGC中的具体案例3.1金融数据分析与预测3.2医疗数据分析与建模3.3社交媒体数据分析与情感分析四、R语言在AIGC中的未来展望4.1与深度学习框架的集成

程序边界·2025-03-18 19:22

PyTorch 深度学习实战（12）：Actor-Critic 算法与策略优化

在上一篇文章中，我们介绍了强化学习的基本概念，并使用深度Q网络（DQN）解决了CartPole问题。本文将深入探讨Actor-Critic算法，这是一种结合了策略梯度（PolicyGradient）和值函数（ValueFunction）的强化学习方法。我们将使用PyTorch实现Actor-Critic算法，并应用于经典的CartPole问题。一、Actor-Critic算法基础Actor-Cri

进取星辰·2025-03-18 19:17

PyTorch 深度学习实战（17）：Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) 算法与并行训练

在上一篇文章中，我们深入探讨了SoftActor-Critic(SAC)算法及其在平衡探索与利用方面的优势。本文将介绍强化学习领域的重要里程碑——AsynchronousAdvantageActor-Critic(A3C)算法，并展示如何利用PyTorch实现并行化训练来加速学习过程。一、A3C算法原理A3C算法由DeepMind于2016年提出，通过异步并行的多个智能体（Worker）与环境交互

进取星辰·2025-03-18 19:17

高薪程序员&面试题精讲系列131之Eureka如何实现高可用？自我保护机制是怎么回事？

一.面试题及剖析1.今日面试题你熟悉Eureka吗？服务治理是怎么回事？Eureka的服务治理包含哪些内容？自我保护机制是怎么回事？Eureka怎么实现高可用？Eureka挂了，服务间还能通信吗？

一一哥Sun·2025-03-18 18:12

高级java每日一道面试题-2025年3月05日-微服务篇[Eureka篇]-Eureka在微服务架构中的角色?

如果有遗漏,评论区告诉我进行补充面试官:Eureka在微服务架构中的角色?我回答:在微服务架构中，Eureka作为Netflix开源的服务发现组件，在解决服务间通信的寻址问题方面扮演着至关重要的角色。以下是结合提供的内容对Eureka在微服务架构中的角色进行的详细解析和综合概述：1.服务注册（ServiceRegistration）功能：服务提供者（Provider）启动时向EurekaServe

java我跟你拼了·2025-03-18 18:11

高级java每日一道面试题-2025年3月01日-微服务篇[SpringCloud篇]-SpringCloud和微服务之间是什么关系?

如果有遗漏,评论区告诉我进行补充面试官:SpringCloud和微服务之间是什么关系?我回答:在Java高级面试中讨论SpringCloud与微服务之间的关系时，理解两者如何相互作用以及SpringCloud如何支持微服务架构的具体实现是非常重要的。以下是结合提供的内容对这两者关系的详细解析和综合概述：微服务概述定义：微服务是一种将大型单体应用拆分为多个小型、独立运行的服务的设计风格。每个服务专注

java我跟你拼了·2025-03-18 18:11

(六)接口api测试

我思故我在6789·2025-03-18 18:10

高级java每日一道面试题-2025年3月04日-微服务篇[Eureka篇]-Eureka是什么？

如果有遗漏,评论区告诉我进行补充面试官:Eureka是什么？我回答:在Java高级面试中，关于Eureka的讨论通常会涵盖其基本概念、组件与架构、工作原理、高级特性以及与其他服务发现工具的比较等多个方面。以下是结合提供的内容对Eureka进行的详细解析和综合概述：一、Eureka的基本概念Eureka是Netflix开源的服务注册与发现组件，广泛应用于SpringCloud生态系统中，主要用于解决

java我跟你拼了·2025-03-18 18:08

Java面试常见的面试题(持续更新版)

一丶基础知识1.面向对象(工作时间不是很长的出现频率)什么是面向对象?什么是面向过程?面向过程:例子:我要洗衣服把衣服放进洗衣机→加入洗衣液→关上洗衣机门→按下启动按钮面向对象:例子:我要洗衣服对象有我洗衣机我要做的事:把衣服放进去加入洗衣液关门按启动按钮洗衣机要做的事:清洗以上可以看出,面向过程比较高效比较直接,面向对象更易于扩展丶维护和复用封装明确标识出允许外部使用的所有成员函数和数据项,内部

Java进阶八股文·2025-03-18 16:29

李开复：AI 2.0 时代的机遇

人工智能，深度学习，Transformer，大模型，通用人工智能，AI2.0，应用场景，未来趋势1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，从语音识别、图像识别到自然语言处理等领域取得了突破性进展。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-18 15:52

iOS底层原理总结 - 探寻OC对象的本质

面试题部分，通过对面试题的分析探索问题的本质内容。面试题：一个NSObject对象占用多少内存？探寻OC对象的本质，我们平时编写的Objective-C代码，底层实现其实都是C\C++代码。

qq_34666585·2025-03-18 15:20

C#学习笔记（3）：调用YOLOv8

最近做的项目需要C#编写上位机程序，同时也要使用yolo进行深度学习检测。

playerofIE·2025-03-18 15:50

Java~二叉树进阶练习题：根据先序遍历和中序遍历构建二叉树与根据后序遍历和中序遍历构建二叉树

《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！先序遍历中第一个一定是根结点。

Java墨言·2025-03-18 14:47

YOLOv8 的简介及C#中如何简单应用YOLOv8

YOLOv8是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列中的最新版本，是一种用于目标检测和图像分割的深度学习模型。YOLO模型以其快速和准确的目标检测性能而著称，广泛应用于实时应用程序中。

码上有潜·2025-03-18 14:46

JVM、MySQL常见面试题(尽力局)

JVM篇一.谈一谈JDK、JRE、JVM分别是什么，有什么联系？1.JDK是Java工具包，里面包含了JRE、Javac编译器等。2.JRE是java运行环境，里面包含了JVM、JavaSE标准库类等。3.JVM是Java虚拟机，运行编译后的.class的文件，调用系统API运行。JDK=JRE+Javac编译器JRE=JVM+JavaSE标准库二.JVM运行时数据区由哪几部分构成，分别有什么作用

多敲代码防脱发·2025-03-18 14:44

llama.cpp 和 LLM（大语言模型）

llama.cpp和LLM（大语言模型）的介绍，以及两者的关联与区别：1.LLM（LargeLanguageModel，大语言模型）定义：LLM是基于深度学习技术（如Transformer架构）构建的超大参数量的自然语言处理模型

这个懒人·2025-03-18 14:12

百度Java面试题前200页都在这里了

基本概念操作系统中heap和stack的区别什么是基于注解的切面实现什么是对象/关系映射集成模块什么是Java的反射机制什么是ACIDBS与CS的联系与区别Cookie和Session的区别fail-fast与fail-safe机制有什么区别get和post请求的区别Interface与abstract类的区别IOC的优点是什么IO和NIO的区别，NIO优点Java8/Java7为我们提供了什么新

Java烟雨·2025-03-18 13:04

万字面试题助力春招（待补充）

JavaSE面试题1.JDKJRE区别JDKjavadevelop’skitjava开发工具包，包含了JRE和常见开发工具javacJRE包含了JVM和核心类库2.equals==区别首先equals（

~Yogi·2025-03-18 13:02

构建未来智能：在Mojo模型中自定义模型架构的艺术

构建未来智能：在Mojo模型中自定义模型架构的艺术在深度学习的世界里，模型架构的设计往往决定了算法的性能和适用性。

2401_85761003·2025-03-18 12:29

【后端开发面试题】每日 3 题（十五）

Pandaconda-CSDN博客专栏地址：https://blog.csdn.net/newin2020/category_12903849.html专栏简介：在这个专栏中，我将会分享后端开发面试中常见的面试题给大家

Pandaconda 的测开之路·2025-03-18 11:51

【测试开发面试题】每日 3 题（十六）

Pandaconda-CSDN博客专栏地址：https://blog.csdn.net/newin2020/category_12903869.html专栏简介：在这个专栏中，我将会分享测试开发面试中常见的面试题给大家

Pandaconda 的测开之路·2025-03-18 11:50

【后端开发面试题】每日 3 题（八）

Pandaconda-CSDN博客专栏地址：https://blog.csdn.net/newin2020/category_12903849.html专栏简介：在这个专栏中，我将会分享后端开发面试中常见的面试题给大家

Pandaconda 的测开之路·2025-03-18 11:50

2024年HarmonyOS鸿蒙最新鸿蒙应用开发当前支持的颜色枚举值(2)，2024年最新社招面试题目

深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上鸿蒙开发知识点，真正体系化！由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新需要这份系统化的资料的朋

2401_84850323·2025-03-18 10:39

大模型与自然语言理解（NLU）：差异与联系

1.定义与目标大模型:通常指拥有庞大参数规模（数十亿甚至数千亿）的深度学习模型，例如GPT-3、LaMDA等。它们通过海量文本数据进行训练，旨在学习语言的统计规律，并能够生成流畅、连贯的文本。

技术流 Gavin·2025-03-18 09:59

PyTorch 生态概览：为什么选择动态计算图框架？

一、PyTorch的核心价值PyTorch作为深度学习框架的后起之秀，通过动态计算图技术革新了传统的静态图模式。

小诸葛IT课堂·2025-03-18 07:12

学习pytorch

学习PyTorch是一个很好的选择，尤其是如果你对深度学习和机器学习感兴趣。以下是一个详细的学习计划，可以帮助你系统地掌握PyTorch的基本概念和应用。

阿什么名字不会重复呢·2025-03-18 07:08

B/S vs C/S架构：技术选型与实战对比

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·2025-03-18 06:33

AI驱动的代码重构与优化技术

AI驱动的代码重构与优化技术，是指利用人工智能，特别是机器学习和深度学习的算法，对软件代码进行自动分析和改进的技术。

AI天才研究院·2025-03-18 05:55

神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝

目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）3.1随机剪枝weight3.2L1范数剪枝bias4.总结最先进的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。

程序先锋·2025-03-18 04:41

深度学习模型压缩：非结构化剪枝与结构化剪枝的定义与对比

****在深度学习中，模型压缩是优化模型性能、降低存储和计算成本的重要技术之一。其中，剪枝（Pruning）是最常用的方法之一。

从零开始学习人工智能·2025-03-18 03:37

玛丽莲萌·2025-03-18 02:27

【芯片验证】面试题·对深度为60的数组进行复杂约束的技巧

朋友发给我的芯片验证笔试题，觉得很有意思，和大家分享一下。

尼德兰的喵·2025-03-18 01:46

从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略

正在不断更新中文章目录从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略1.

一键难忘·2025-03-18 00:13

PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝

目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）4.总结目前大部分最先进的（SOTA）深度学习技术虽然效果好，但由于其模型参数量和计算量过高，难以用于实际部署。

小风_·2025-03-18 00:41

优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解

标题：优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解在深度学习领域，模型剪枝是一种提高模型效率和性能的技术。

代码之光_1980·2025-03-18 00:38

Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术

在深度学习中，过拟合是一个常见的问题，尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的数据上表现不佳，即泛化能力差。

冰蓝蓝·2025-03-17 23:37

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