深度学习试题

C++经典机试题目

1.表达式求值-中缀转后缀#include#includeusingnamespacestd;intPriority(charoper){switch(oper){case'(':return0;case'+':case'-':return1;case'*':case'/':return2;}}intmid_to_post(conststring&ori){charc,t;stacksyms;sy
choutiaolin8504·2025-02-28 23:26

从本地部署到高效交互，深度学习任务这样搞就对了～

文章目录『概要』『干货分享』『技术细节』『DeepSeek概述』『工作站配置』『所实现的功能』『具体实现流程』『短板与前瞻』『总结』『概要』最近团队在搞深度学习相关的研究，遇到了个头大的问题：设备依赖太重
磕盐小宋的日常·2025-02-28 23:54

Anaconda配置tensorflow-gpu教程

最近在入门tensorflow深度学习，配置环境吃了不少苦头，写个完整的教程首先得在自己主机上装cuda（我之前就是主机上没装cuda,只在虚拟环境里面装了，结果jupyter里面怎么调都识别不到GPU
rubisco214·2025-02-28 22:19

PMP冲刺每日一题(11)答案解析

试题1标题：高层管理人员希望基于一个由敏捷团队正在开发的救生产品来预测公司的未来发展。高管们希望在下次股东大会上演示产品的特性和功能。敏捷管理专业人士应该怎么做?选项A：邀请股东参加每次站立会议。
PM简读馆·2025-02-28 20:35

PMP冲刺每日一题(18)答案解析

试题1标题：项目团队正在评估促销活动应外包还是应在内部进行，项目团队实施的是哪一个过程?
PM简读馆·2025-02-28 20:35

LSTM：解决梯度消失问题

1.背景介绍在深度学习领域，循环神经网络（RNN）是一种处理序列数据的强大工具。然而，RNN在处理长序列时面临着梯度消失的问题。
AI天才研究院·2025-02-28 19:57

基于深度学习的SSD口罩识别项目完整资料版（视频教程+课件+源码+数据）

基于深度学习的SSD口罩识别项目完整资料版，包含视频教程、PPT课件和源码.01项目介绍.mp402SSD算法原理回顾.mp403数据集收集.mp404自定义数据集.mp405生成anchors.mp406
AI方案2025·2025-02-28 18:54

55、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-16、使用LSTM解决RNN梯度消失和梯度爆炸的问题，重写莎士比亚风格文章。

importnumpyasnpclassTensor(object):def__init__(self,data,autograd=False,creators=None,creation_op=None,id=None):self.data=np.array(data)self.autograd=autogradself.grad=Noneif(idisNone):self.id=np.rand
小宇爱·2025-02-28 18:18

JAVA面试常见题_基础部分_mybatis面试题

1、什么是MyBatis？答：MyBatis是一个可以自定义SQL、存储过程和高级映射的持久层框架。2、讲下MyBatis的缓存答：MyBatis的缓存分为一级缓存和二级缓存,一级缓存放在session里面,默认就有,二级缓存放在它的命名空间里,默认是不打开的,使用二级缓存属性类需要实现Serializable序列化接口(可用来保存对象的状态),可在它的映射文件中配置3、Mybatis是如何进行分
茂茂在长安·2025-02-28 17:15

自然语言处理入门：从基础概念到实战项目

随着大数据和深度学习的发展，NLP技术在文本分类、机器翻译、问答系统、情感分析等领域得到了广泛应用。
范范0825·2025-02-28 14:22

消息队列（RocketMQ+Kafka）

消息丢失（ack确认机制，死信队列）消息堆积（增加消费者，增加消费能力，增加集群分担）高可用（集群，主从，多副本）高性能（集群，分区，多机部署，负载均衡）RocketMQ整体架构视频：小白debug的视频面试题
八千里路云和月laiker·2025-02-28 14:16

Python深度学习实践：使用TensorFlow构建图像分类器

摘要随着深度学习技术的飞速发展，图像识别已成为AI领域的热点应用之一。本篇文章将引导读者使用Python和Google的TensorFlow框架，从零开始构建一个简单的图像分类器。
Evaporator Core·2025-02-28 13:42

java常见面试题：什么是NIO（New IO）？NIO和IO有什么区别？

NIO（NewIO）是一种同步非阻塞的I/O模型，是I/O多路复用的基础，已经被越来越多地应用到大型应用服务器，成为解决高并发与大量连接、I/O处理问题的有效方式。NIO适用于处理大量并发连接和高性能的网络服务器开发，如聊天服务器、即时通讯服务器、游戏服务器等。这是因为NIO提供了非阻塞的网络I/O操作，可以在一个线程中同时处理多个连接，提高了服务器的并发性能。此外，NIO还适用于文件I/O和数据
广寒舞雪·2025-02-28 12:38

深度学习进阶：构建多层神经网络

1.多层神经网络的结构在实际应用中，深度学习模型通常包含多个隐藏层，这种结构被称为深度神经网络（DNN）。多层神经网络能够学习更
孤寂大仙v·2025-02-28 12:37

HIVE 面试题总结

Hive依赖于HDFS存储数据，Hive将HQL转换成MapReduce执行，所以说Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，实质就是一款基于HDFS的MapReduce计算框架，对存储在HDFS中的数据进行分析和管理。一、Hive架构用户接口：CLI（hiveshell）、JDBC/ODBC(java访问hive)、WEBUI（浏览器访问hive）元数据：元数据包括：表名、表所属的数据库（默
小余真旺财·2025-02-28 11:00

Hive 面试题

什么是Hive?Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。Hive的意义（最初研发的原因）?降低程序员使用Hadoop的难度，降低学习成本Hive的内部组成模块，作用
昨夜为你摘星·2025-02-28 11:59

Python面向对象面试题及参考答案

目录什么是面向对象编程？Python中的类和对象是什么？什么是继承？Python如何实现继承？什么是多态？Python如何实现多态？Python中的类属性和实例属性有什么区别？类属性和实例属性的访问优先级规则是什么？Python中的实例方法、类方法和静态方法有什么区别？静态方法、类方法、实例方法的参数传递差异是什么？什么是构造函数（init）？解释__init__方法与__new__方法的区别Py
大模型大数据攻城狮·2025-02-28 11:58

web前端常见面试题

html文件开头DOCTYPE作用DOCTYPE（文档类型）是HTML文档的开头，它指定了HTML文档使用的HTML版本及文档类型，告诉浏览器以哪种规范来解析HTML文档。它的作用有以下几个方面：声明HTML版本：DOCTYPE声明可以让浏览器知道使用哪个HTML版本来解析当前文档，从而根据规范来处理文档中的元素和属性。帮助浏览器正确解析文档：DOCTYPE声明可以确保浏览器以标准模式渲染页面，而
JackieDYH·2025-02-28 10:55

pytorch基础-layernormal 与 batchnormal

nn.LayerNorm（层归一化）和nn.BatchNorm（批量归一化）是深度学习中常用的两种归一化方法，都有助于提高模型的训练效率和稳定性，但它们在归一化维度、应用场景、计算方式等方面存在明显区别
yuweififi·2025-02-28 10:49

通过TensorFlow实现简单深度学习模型（2）

前文我们已经实现了对每批数据的训练，下面继续实现一轮完整的训练。完整的训练循环一轮训练就是对训练数据的每个批量都重复上述训练步骤，而完整的训练循环就是重复多轮训练。deffit(model,images,labels,epochs,batch_size=128):forepoch_counterinrange(epochs):print(f"Epoch{epoch_counter}")batch_
yyc_audio·2025-02-28 10:47

c语言概率产生字母,智邮普创c语言面试题 ---- 字母概率(示例代码)

题目描述小明最近对概率问题很感兴趣。一天，小明和小红一起玩一个概率游戏，首先小明给出一个字母和一个单词，然后由小红计算这个字母在这个单词中出现的概率。字母不区分大小写。例如，给定的字母是a，单词是apple，那么概率是0.20000。输入输入包含多组测试数据。每组数据包含一个字母和一个单词。单词的长度不超过200。输出对于每一个输入，输出对应的概率，结果保留5位小数。样例输入aapplecCand
飞跃思考·2025-02-28 10:46

c语言字母概率,C/C++知识点之智邮普创c语言面试题 ---- 字母概率

本文主要向大家介绍了C/C++知识点之智邮普创c语言面试题----字母概率，通过具体的内容向大家展示，希望对大家学习C/C++知识点有所帮助。题目描述小明最近对概率问题很感兴趣。
OK up·2025-02-28 10:46

说说 Spring MVC 的执行流程？

高频面试题：说说SpringMVC的执行流程？大家好，我是浮生，一个工作了十四年的java程序员！昨天，一个工作2年的粉丝在面试的时候，面试官要求他说SpringMVC的执行流程。
浮生带你学Java·2025-02-28 09:45

2024年BCSP-X小学低年级组初赛测试题（模拟题解析）

一、单项选择（共15题，每题2分，共计30分，每题有且仅有一个正确选项）以下是题目和解析的完整格式:不可以作为c++中的变量名的是（）。A.I以下loveChinaB.I_loveChinaC.I_love_ChinaD.i_loveChina正确答案：A.I以下loveChina解析：在C++中，变量名命名需要遵循一定的规则。变量名可以由字母、数字和下划线组成，但是第一个字符不能是数字。此外，变
天秀信奥编程培训·2025-02-28 09:10

【2000NOIP普及组】T4.单词接龙 试题解析

【2000NOIP普及组】T4.单词接龙试题解析时间限制:1000ms内存限制:65536KB【题目描述】单词接龙是一个与我们经常玩的成语接龙相类似的游戏，现在我们己知一组单词，且给定一个开头的字母，要求出以这个字母开头的最长的
宏阳李老师·2025-02-28 09:10

阿里巴巴DIN模型原理与Python实现

阿里巴巴的DeepInterestNetwork(DIN)是一种用于点击率预测（CTR）的深度学习模型，特别针对电商场景中用户兴趣多样化和动态变化的特性设计。
eso1983·2025-02-28 09:08

月之暗面改进并开源了 Muon 优化算法，对行业有哪些影响？

互联网各领域资料分享专区(不定期更新)：Sheet正文月之暗面团队改进并开源的Muon优化算法在深度学习和大模型训练领域引发了广泛关注，其核心创新在于显著降低算力需求（相比AdamW减少48%的FLOPs
互联网之路.·2025-02-28 05:11

Spring Boot 动态配置数据源全解析

亲爱的小伙伴们，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻，那不妨给我一个小小的关注吧。
♢.＊·2025-02-28 05:39

深入解析：如何编写 Mapper 文件

亲爱的小伙伴们，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻，那不妨给我一个小小的关注吧。
♢.＊·2025-02-28 05:39

Spring Boot 中 @Transactional 注解全面解析

亲爱的小伙伴们，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻，那不妨给我一个小小的关注吧。
♢.＊·2025-02-28 04:03

深度学习模型优化与医疗诊断应用突破

内容概要近年来，深度学习技术的迭代演进正在重塑医疗诊断领域的实践范式。随着PyTorch与TensorFlow等开源框架的持续优化，模型开发效率显著提升，为医疗场景下的复杂数据处理提供了技术基座。
智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

Redis分布式存储案例面试题

问：1~2亿条数据需要缓存，请问如何设计这个存储案例？答：单机单台肯定是不可能的，肯定是分布式存储。问：用redis如何落地？答：1、哈希取余分区（小厂回答）2、一致性哈希算法分区（中厂回答）3、哈希槽分区（大厂回答，推荐回答）1、哈希取余分区2亿条记录就是2亿个(k,v)，我们单机不行必须要分布式多机，假设有3台机器构成一个集群，用户每次读写操作都是根据公式：hash(key)%N个机器台数，计
哎呀哎呀诶·2025-02-28 02:10

Redis分布式缓存面试题

为什么使用分布式缓存？1.提升性能降低延迟：将数据缓存在离应用更近的地方，减少数据访问时间。减轻数据库压力：缓存频繁访问的数据，减少对后端数据库的请求，提升系统响应速度。2.扩展性水平扩展：通过增加节点，分布式缓存可以轻松扩展，处理更大规模的数据和请求。负载均衡：数据分布在不同节点上，避免单点瓶颈，提升系统整体吞吐量。3.高可用性容错能力：即使某个节点故障，其他节点仍能继续提供服务，确保系统稳定运
hxj..·2025-02-28 01:38

阿里云服务器的作用

阿里云服务器网来详细说下使用阿里云服务器常见的玩法以及企业或个人用户常见的使用场景：玩转阿里云服务器使用阿里云服务器最常见的应用就是用来搭建网站，例如个人博客、企业网站等；除了搭建网站还可以利用阿里云GPU服务器搭建机器学习和深度学习等
腾云服务器·2025-02-28 00:59

阿里云 人工智能与机器学习

以下是阿里云在人工智能和机器学习方面的主要产品与服务：1.云上机器学习平台—PaaS服务PAI(PlatformforAI)PAI是阿里云推出的人工智能平台，提供一系列机器学习与深度学习工具和
HaoHao_010·2025-02-28 00:25

2014年上半年系统集成项目管理工程师真题解析（上午+下午）

2014年上半年系统集成项目管理工程师（上午+下午）上午试题1、根据《计算机信息系统集成企业资质等级评定条件（2012年修定版）》的规定，对于申请二级资质的企业来说，近三年的系统集成收入总额占营业收入总额的比例不低于
BoltBear·2025-02-28 00:53

AI探索笔记：浅谈人工智能算法分类

这张图片通过三个同心圆展示了人工智能、机器学习和深度学习之间的包含关系，其中人工智能是最广泛的范畴，机器学习是其子集，专注于数据驱动的算法改进，而深度学习则是机器学习中利用多层神经网络进行学习的特定方法
安意诚Matrix·2025-02-28 00:52

设计模式面试题汇总

目录设计模式面试题汇总一、设计模式基础二、具体设计模式（一）创建型模式（二）结构型模式（三）行为型模式一、设计模式基础什么是设计模式？为什么使用设计模式？
阿贾克斯的黎明·2025-02-27 23:17

VQ-Diffusion 深度解析与实战指南

深度解析与实战指南VQ-Diffusion项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vqd/VQ-Diffusion1.项目介绍VQ-Diffusion是一个用于文本到图像合成的深度学习模型
晏灵昀Odette·2025-02-27 23:45

web前端开发面试题

1.一些开放性题目1.自我介绍：除了基本个人信息以外，面试官更想听的是你与众不同的地方和你的优势。2.项目介绍3.如何看待前端开发？4.平时是如何学习前端开发的？5.未来三到五年的规划是怎样的？position的值，relative和absolute分别是相对于谁进行定位的？§absolute:生成绝对定位的元素，相对于最近一级的定位不是static的父元素来进行定位。§fixed（老IE不支持）
书亦何欢*·2025-02-27 23:44

【模块】AKConv卷积模块

论文《AKConv:ConvolutionalKernelwithArbitrarySampledShapesandArbitraryNumberofParameters》1、作用AKConv旨在解决深度学习中标准卷积操作的两个固有限制
dearr__·2025-02-27 22:10

DCMNet一种用于目标检测的轻量级骨干结构模型详解及代码复现

模型背景在深度学习技术快速发展的背景下，目标检测领域取得了显著进展。
清风AI·2025-02-27 21:03

Java spring面试题及答案（1~11题）

1、SpringMVC的工作原理？●用户向服务器发送请求，请求被springMVC前端控制器DispatchServlet捕获；●DispatcherServle对请求URL进行解析，得到请求资源标识符（URL），然后根据该URL调用HandlerMapping将请求映射到处理器HandlerExcutionChain；●DispatchServlet根据获得Handler选择一个合适的Handl
蒙娜丽莎的Java·2025-02-27 20:48

注意力机制（Attention Mechanism）详细分类与介绍

注意力机制（AttentionMechanism）是近年来在深度学习中非常流行的一种技术，特别是在自然语言处理（NLP）、计算机视觉等任务中，具有显著的效果。
Jason_Orton·2025-02-27 20:46

图神经网络：拓扑数据分析的新时代

随着图数据的广泛应用，图神经网络（GraphNeuralNetwork,GNN）作为一种强大的深度学习工具，逐渐成为机器学习领域中的一颗新星。
Jason_Orton·2025-02-27 19:44

智算中心的核心硬件是什么？

当前主流的AI加速计算芯片包括：1、GPU（图形处理器）GPU是智算中心的算力担当，其强大的并行计算能力使其在深度学习领域大放异彩。GPU芯片
Imagination官方博客·2025-02-27 19:42

AI之DeepSeek

DeepSeek是一个开源的基于深度学习的搜索引擎，用于在大规模数据中进行高效的内容检索和相似度搜索。
james二次元·2025-02-27 18:01

[AI] [ComfyUI]理解ComyUI的基本原理及其图像生成技术

ComyUI作为一种图像生成框架，其背后的核心技术基于潜在空间的概念，并通过各种深度学习模块实现高效的图像生成与本地部署。
技术小甜甜·2025-02-27 17:27

HTML专题之语义化

前言石匠敲击石头的第3次有一道经典的前端面试题：如何理解HTML语义化？如果让我自己回答，我会说语义化会让HTML代码更利于维护，并且有利于SEO的优化。
·2025-02-27 17:39

深度学习重要论文阅读笔记 ResNet （2025.2.26）

文章目录问题背景数据预处理神经网络模型模型性能知识点积累英语单词积累问题背景随着神经网络变得更深（层数变多），模型的训练过程也会变得更加困难。当神经网络的深度增加，就会出现梯度消失和梯度下降现象，妨碍模型的收敛。不过，这种情况可以通过归一化的模型初始化和中间的归一化层基本解决。但是，尽管在增加了归一化技术的情况下很深的神经网络可以收敛，又出现了另外一个问题，即随着模型深度的增加，模型的准确率反而下
北岛寒沫·2025-02-27 16:50
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