深度学习面试

Langchain-Chatchat本地部署的解决方案

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·2024-08-30 22:13

【C++ 面试 - 内存管理】每日 3 题（三）

✍个人博客：Pandaconda-CSDN博客专栏地址：http://t.csdnimg.cn/fYaBd专栏简介：在这个专栏中，我将会分享C++面试中常见的面试题给大家~❤️如果有收获的话，欢迎点赞收藏
Pandaconda·2024-08-30 21:10

面试经典150题——整数转罗马数字

面试经典150题day18题目来源我的题解方法一模拟方法二不使用额外空间的方法题目来源力扣每日一题；题序：12我的题解方法一模拟俗称狗屎代码哈哈哈哈时间复杂度：O(K)。
菜菜的小彭·2024-08-30 20:03

redis面试（二十六）总结

其他相关的一些面试问题，之前也发过相关文章，这些文章基本可以应对大部分的面试问题。
木小同·2024-08-30 20:30

自动驾驶-机器人-slam-定位面经和面试知识系列07之C++STL面试题（03）

这个博客系列会分为C++STL-面经、常考公式推导和SLAM面经面试题等三个系列进行更新，基本涵盖了自己秋招历程被问过的面试内容（除了实习和学校项目相关的具体细节）。
lonely-stone·2024-08-30 20:29

自动驾驶-机器人-slam-定位面经和面试知识系列03之C++STL面试题（01）

这个博客系列会分为C++STL-面经、常考公式推导和SLAM面经面试题等三个系列进行更新，基本涵盖了自己秋招历程被问过的面试内容（除了实习和学校项目相关的具体细节）。
lonely-stone·2024-08-30 20:29

自动驾驶-机器人-slam-定位面经和面试知识系列04之高频面试题（02）

这个博客系列会分为C++STL-面经、常考公式推导和SLAM面经面试题等三个系列进行更新，基本涵盖了自己秋招历程被问过的面试内容（除了实习和学校项目相关的具体细节）。
lonely-stone·2024-08-30 20:29

深度学习100问23:什么是前馈型神经网络

嘿，前馈型神经网络就像一个神奇的小工厂哟！一、定义及原理这个小工厂呀，有个特别的工作方式。数据就像是原材料，从输入层这个“大门”进入工厂。然后呢，这些数据一路向前，经过一个又一个隐藏层，就好像经过不同的加工车间。每个车间都对数据进行一番特别的处理和改造。最后，数据到达输出层这个“成品出口”，变成了我们想要的结果。在这个过程中，数据只能一个劲儿地往前跑，可不能绕回来，就像一条单行道。比如说，如果我们
不断持续学习ing·2024-08-30 19:57

python 数据挖掘与机器学习

同时，伴随着深度学习的快速发展，人工智能技术在各个领域中的应用越来越广泛。
科研的力量·2024-08-30 19:57

大模型是如何炼成的：揭秘深度学习训练的秘密与优化技巧

本文将通过具体案例，带你走进深度学习训练的世界，一探究竟，并分享一些大模型训练过程中的优化技巧。一、数据收集与预处理数据收集：大模型的训练需要海量的数据。
AI大模型_学习君·2024-08-30 19:25

上帝对你的厚待——一张出租车名片

小女孩是学金融的，也不是什么名牌大学，所以找工作的过程并不简单，几经碰壁后，终于被一家小公司面试上了。
Ann苳杭杭·2024-08-30 18:53

面试游戏公司运维工程师的经验分享----未完待续

好久没更新博文了，无论心态还是生活，都变得有些懒散，呵呵，，发下牢骚，以下正文:生活总要有点激情，前几天在猎聘网站刷新了下简历，有几个猎头联系了豪鹫，我挑了其中一家游戏公司过去面试，面试过程1个半小时左右
weixin_34110749·2024-08-30 18:53

被动消费时代——记2020双11，我做电商运营的第二个双11

0为什么要写这篇文章这是我入职这家小公司的第二年，去年考研失败跌跌撞撞来到这个地方，入职之前包括面试我都不知道我是来做电商的，来了就直接上手，很快也适应了下来，去年的双11的站内推广、活动设置都是我第一次上操盘
春熙路小马哥·2024-08-30 18:59

面试难题：Redis分布式锁的原理和实现

对同一个资源进行操作，单一的缓存读取没问题了，但是存在并发的时候怎么办呢，为了避免数据不一致，我们需要在操作共享资源之前进行加锁操作。我们在开发很多业务场景会使用到锁，例如库存控制，抽奖，秒杀等。一般我们会使用内存锁的方式来保证线性的执行。但现在大多站点都会使用分布式部署，那多台服务器间的就必须使用同一个目标来判断锁。分布式与单机情况下最大的不同在于其不是多线程而是多进程。图1：分布式站点使用内存
Java爱好狂.·2024-08-30 18:46

做大模型 千万别买苹果笔记本电脑

以下是一些主要原因：1.GPU不适合深度学习AppleSiliconGPU限制：Apple自家芯片（如M1和M2）的GPU架构与传统的NVIDIAGPU（通常是深度学习和大模型训练的首选）不同。
路人与大师·2024-08-30 16:06

AI中的核心概念解读：深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理

然而，对于刚接触AI的初学者或非专业人士来说，理解其中的核心概念，特别是深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理之间的区别，可能显得有些复杂。
wypdao·2024-08-30 16:31

Java面试八股文(2023最新)--Spring面试题

目录1.什么是Spring框架？2.Spring，SpringMVC，SpringBoot之间的关系？3.使用Spring框架的好处是什么？4.核心容器(ApplicationContext)应用上下文模块5.BeanFactory-BeanFactory实现举例6.IOC是什么？7.IOC有什么用？优点是什么？8.什么是AOP？9.为什么叫面向切面编程？10.什么是SpringBeans？11.
月月崽·2024-08-30 15:00

基于SpringBoot的流浪猫狗救援网站

文章目录项目介绍主要功能截图：部分代码展示设计总结项目获取方式作者主页：超级无敌暴龙战士塔塔开简介：Java领域优质创作者、简历模板、学习资料、面试题库【关注我，都给你】文末获取源码联系项目介绍基于SpringBoot
超级无敌暴龙战士塔塔开·2024-08-30 15:29

昇思25天学习打卡

@[TOC]《昇思25天学习打卡营第02天|lulul》张量Tensor张量tensor是在机器学习和深度学习中广泛应用的数据概念，张量是多维数组的泛化，能够表示标量（0维张量）、向量（1维张量）、矩阵
十分钟ll·2024-08-30 15:28

基于yolov8的脑肿瘤检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

在脑肿瘤检测中，YOLOv8通过深度学习技术，自动从脑部图像中提取特征，并学习目标的特征表示和位置信息。系统采用模块化设
FL1623863129·2024-08-30 15:57

活着的意义，生命的价值。

图片发自App前些日子，一个已经离开派出所的同事回来了，他跟我说他考公务员进面试了，我在心生羡慕嫉妒恨的同时嘴上却说着恭喜，我问他报考的岗位，他说：“岗位无所谓，我考公务员只是为了去个更好的地
醉了甘棠·2024-08-30 15:36

深度学习赋能数据分析，联蔚盘云引领业务革新

一、引言随着大数据时代的到来，深度学习技术正逐渐成为企业数据分析的新引擎。联蔚盘云凭借其在深度学习领域的深厚积累，为企业提供高效、精准的数据分析解决方案，助力企业实现业务革新与增长。
联蔚盘云·2024-08-30 14:20

应届生如何找到第一份工作，这里有7个小技巧需要你关注一下

1.一份能让面试官有话可聊的简历好的简历基本等于985211院校+几份对标该岗位的大厂实习，说实话我是面试官我也偏爱这样的学生，这可太
亲爱的阿灯·2024-08-30 13:34

动手学深度学习（pytorch）学习记录20-自定义层[学习记录]

在深度学习中，自定义层是指开发者根据特定需求编写的神经网络层，而不是使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）提供的现成层。自定义层可以让模型更加灵活，以适应特定的任务或数据集。
walfar·2024-08-30 13:13

动手学深度学习（pytorch）学习记录21-读写文件(模型与参数)[学习记录]

目录加载和保存张量加载和保存模型参数保存模型的好处众多，涵盖了从开发到部署的整个机器学习生命周期。节省资源：训练模型可能需要大量的时间和计算资源。保存模型可以避免重复训练，从而节省时间和计算资源。快速部署：一旦模型被训练并保存，它可以迅速部署到生产环境中，加速产品上市时间。版本控制：保存不同版本的模型有助于跟踪模型的迭代过程，便于比较和回滚到之前的版本。离线使用：保存的模型可以在没有网络连接的情况
walfar·2024-08-30 12:42

2024React前端面试题

1.Diff算法Diff算法比较过程第一步：patch函数中对新老节点进行比较如果新节点不存在就销毁老节点如果老节点不存在，直接创建新的节点当两个节点是相同节点的时候，进入patctVnode的过程，比较两个节点的内部第二步：patchVnode函数比较两个虚拟节点内部如果两个虚拟节点完全相同，返回当前vnode的children不是textNode，再分成三种情况-有新children，没有旧c
司宁·2024-08-30 12:41

面试题——为什么vite打包速度比webpack快

vite采用了不同的开发模式,相较于webpack的先打包再启动服务器,vite则是直接启动,在请求模块时再进行实时编译,在大型项目中,这种按需动态编译的模式极大地缩短了时间vite充分利用了现代浏览器对ESModules的支持,将开发环境下的模块文件直接作为浏览器要执行的文件ESModules通过使用export和import语句在浏览器端导入和导出模块,主流浏览器(除IE外)均支持ESModu
想看看风景·2024-08-30 12:10

PyTorch深度学习实战（26）—— PyTorch与Multi-GPU

当拥有多块GPU时，可以利用分布式计算（DistributedComputation）与并行计算（ParallelComputation）的方式加速网络的训练过程。在这里，分布式是指有多个GPU在多台服务器上，并行指一台服务器上的多个GPU。在工作环境中，使用这两种方式加速模型训练是非常重要的技能。本文将介绍PyTorch中分布式与并行的常见方法，读者需要注意这二者的区别，并关注它们在使用时的注意
shangjg3·2024-08-30 12:10

【前端面试题】前端工程化、Webpack、Vite、Git项目管理相关问题

目录关于前端工程化关于Webpack关于Vite关于Git项目管理综合性问题关于前端工程化1.前端工程化的定义和好处问题：什么是前端工程化？它的主要好处是什么？答案：前端工程化是指在前端开发中应用系统化、自动化和标准化的方法，包括模块化、组件化、自动化构建、测试等，以提高开发效率和代码质量。主要好处包括提升开发效率、增强代码可维护性、提高代码质量和团队协作效率。2.前端项目的目录结构问题：你通常如
快乐点吧·2024-08-30 12:39

《深度学习走向核心素养小学数学》读书第四期

逻辑推理：让学生学会“用数学的思维想”义务教育数学课程标准的核心词还提到运算能力和推理能力，这都属于逻辑推理。数学内部的发展依赖的就是逻辑推理。逻辑推理是指从一些事实和命题出发，依据规则推出其他命题的思维过程。它主要包括两类：一类是从特殊到一般的推理，推理形式主要有归纳、类比；一类是从一般到特殊的推理，推理形式主要有演绎。演绎推理是从大范围内成立的命题推断小范围内命题也成立，只能用来验证知识，不能
Lethe不迷糊·2024-08-30 12:52

【面试题】2024前端面试真题_中国电信前端面试(1)

字节跳动一面（过了）手写代码实现一个reactmemo效果，react.meno第二个参数是什么pureComponent手写代码实现一个有状态的倒计时浏览器强缓存，cacle-control有哪些字段浏览器缓存原理微信原生小程序性能指标有没有看过qiankun的底层原理webpack5缓存有哪几种方式强缓存和协商缓存的状态码是多少HTTP2.0相当于1.X有哪些优势webpack是利用什么机制分
2401_84437604·2024-08-30 12:05

前端面试题-Vite的打包速度为什么比Webpack快?

今天继续为大家分享一道面试题大家都知道,Vite和Webpack是前端开发中用来构建项目的两个框架,Webpack是针对Vue2的,而Vite则是为vue3量身定制的,他们有哪些区别呢?
爱学英语的程序媛·2024-08-30 12:04

Python入门阶段---------容易错的点

列表中添加新元素3.列表中append()和extend()的区别三、字符串中的切片四、字典中键值对1.字典中的键也分类型2.字典中的查总结前言本文总结了Python入门中容易混乱的知识点，大家可以在笔试前或者面试前用来回顾回顾
记得多吃点·2024-08-30 11:30

Android高级面试题汇总——Android篇（1）

（一）Android基础知识点1、四大组件是什么Activity，Service，ContentProvider，BroadcastReceiver2、四大组件的生命周期和简单用法Activity的生命周期：onCreate()->onStart()->onResume()->onPause()->onStop()->onRestart()->onDestroy()用法：创建一个Intent对象，
oO樱花祭LI·2024-08-30 10:56

自然语言处理（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系

（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系1.自然语言处理(NLP)的概述NLP的主要任务包括：2.机器学习(ML)的概述机器学习的主要类型包括：3.NLP与机器学习的关系1.机器学习驱动NLP任务2.深度学习与
听忆.·2024-08-30 10:51

4.16

2.红星面试领尖推送一个，不符合要求，直接回绝。3.圣蒂斯堡面试一个应聘，在哈尔滨居然做了六年光明实木家具。38岁，本科，人比较和善，爱笑，服务意识不错。对实木销售比较喜欢。计划后天上岗。
威海乐居家居于胜虎·2024-08-30 09:02

【深度学习】embedding的简单理解

文章目录一、简单理解二、其他通俗理解一、简单理解特征嵌入，将数据转换（降维）为固定大小的特征表示（矢量），以便于处理和计算（如求距离）。例如，针对用于说话者识别的语音信号训练的模型可以允许您将语音片段转换为数字向量，使得来自相同说话者的另一片段与原始向量具有小的距离（例如，欧几里德距离）。embedding的主要目的是对（稀疏）特征进行降维，它降维的方式可以类比为一个全连接层（没有激活函数），通过
旅途中的宽~·2024-08-30 09:47

企业级负载均衡LVS集群———KeepAlived高可用性集群、LVS（IPVS）+KeepAlived+Httpd、LVS（IPVS）+KeepAlived+Vsftpd

文章目录一、KeepAlived1、KeepAlived的定义2、KeepAlived的工作原理3、Keepalived高可用故障切换转移原理4、Keepalived运行机制5、面试中Keepalived
草莓啾啾啾·2024-08-30 09:46

力扣231题详解：2的幂的多种解法与模拟面试问答

通过学习本篇文章，读者将掌握如何判断一个整数是否为2的幂，并了解相关的复杂度分析和模拟面试问答。每种方法都将配以详细的解释，以便于理解。
数据分析螺丝钉·2024-08-30 08:14

力扣231题详解：2的幂的多种解法与模拟面试问答

通过学习本篇文章，读者将掌握如何使用栈来实现队列的功能，并了解相关的复杂度分析和模拟面试问答。每种方法都将配以详细的解释，以便于理解。
数据分析螺丝钉·2024-08-30 08:14

Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营深度学习详解进阶Task02

目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是深度学习中最为基础的优化算法，其核心思想是沿着损失函数的梯度方向更新模型参数，以最小化损失值。
z are·2024-08-30 08:14

深度学习中Embedding的理解

在深度学习领域，Embedding一般用于代表某个类目的全部相关信息，表现形式为一个向量。
普通攻击往后拉·2024-08-30 08:44

深度学习速通系列:贝叶思&SVM

贝叶斯（Bayesian）方法和支持向量机（SVM，SupportVectorMachine）是两种不同的机器学习算法，它们在解决分类和回归问题时有着不同的原理和应用场景贝叶斯方法：贝叶斯方法基于贝叶斯定理，这是一种利用已知信息（先验概率）来预测未知事件（后验概率）的概率方法。它通常用于分类问题，特别是当数据集较小或存在类别不平衡时。贝叶斯方法可以处理不确定性，并且可以通过增加新的数据来更新先验概
Ven%·2024-08-30 08:13

机器学习和深度学习·贝叶斯优化和optuna

贝叶斯优化贝叶斯优化的思想先验：取点似然：假设分布取了n个点之后…后验：近似取得极值贝叶斯优化的数学过程在贝叶斯优化的数学过程当中，我们主要执行以下几个步骤：1定义需要估计的f(x)f(x)f(x)以及xxx的定义域2取出有限的n个xxx上的值，求解出这些xxx对应的f(x)f(x)f(x)（求解观测值）3根据有限的观测值，对函数分布进行假设（该假设被称为贝叶斯优化中的先验知识），得出该假设分布上
0xMayL·2024-08-30 08:39

【ShuQiHere】《机器学习的进化史『下』：从神经网络到深度学习的飞跃》

【ShuQiHere】引言：神经网络与深度学习的兴起在上篇文章中，我们回顾了机器学习的起源与传统模型的发展历程，如线性回归、逻辑回归和支持向量机（SVM）。
ShuQiHere·2024-08-30 07:07

PyTorch深度学习实战（27）—— PyTorch分布式训练

本节将详细介绍如何进行神经网络的分布式训练。其中1.1将结合MPI介绍分布式训练的基本流程，1.2与1.3将分别介绍如何使用torch.distributed以及Horovod进行神经网络的分布式训练。1PyTorch分布式训练1.1使用MPI进行分布式训练下面讲解如何利用MPI进行PyTorch的分布式训练。这里主要介绍的是数据并行的分布式方法：每一块GPU都有同一个模型的副本，仅加载不同的数据
shangjg3·2024-08-30 07:37

【Py/Java/C++三种语言OD独家2024E卷真题】20天拿下华为OD笔试之【哈希表】2024E-斗地主之顺子【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

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闭着眼睛学算法·2024-08-30 07:34

PyTorch Geometric（torch_geometric）简介

图网络是深度学习领域的一种强大工具，它能够处理结构化数据，如社交网络、分子结构、交通网络等。
小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

深入理解PyTorch中的`torch.topk`函数！！！（个人总结，为了方便我自己复习，要是同时也能帮助到大家就更好了）

`torch.topk`函数概述函数签名返回值2.基本用法示例1：找到一维张量的最大值示例2：在二维张量的指定维度上操作3.高级应用4.结论深入理解PyTorch中的torch.topk函数在深度学习和数据处理中
小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

在 PyTorch 中，`permute` 方法是一个强大的工具，用于重排张量的维度。

这在深度学习中非常有用，尤其是在处理具有多维数据（如图像、视频或复杂数组）的神经网络时。
小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32
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