基于深度学习的多模态信息检索（MultimodalInformationRetrieval,MMIR）是指利用深度学习技术，从包含多种模态（如文本、图像、视频、音频等）的数据集中检索出满足用户查询意图的相关信息

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通信工程学院原文链接：https://blog.csdn.net/air__Heaven/article/details/127302735【嵌牛导读】文本生成图像的概念介绍与技术梳理【嵌牛鼻子】文本生成图像基于深度学习的机器学习方法已经在语音

1.前言Hashmap可以说是Java面试必问的，一般的面试题会问:Hashmap有哪些特性？Hashmap底层实现原理(get\put\resize)Hashmap怎么解决hash冲突？

面试官问：在UI自动化中怎样进行浏览器的关闭操作？使用driver调用quit()和调用close()的区别是什么？

HashMap原理解释及其常见面试题在多线程下在javaHashMap的1948或2239行都会出现死循环情况，1948行treeify函数中将链表转为树的时候，2239在balanceInsertion

④如果该位置不为null,则判断key是否一样(hashCode和equals)，如果一样则直接覆盖value⑤如果key不一样，则判断该元素是否为红黑树的节点，如果是，则直接在红黑树中插入键值对⑥如果不是红黑树的节点，则就是链表，遍历这个链表执行插入操作，如果遍历过程中若发现key已存在，直接覆盖value即可。如果链表的长度大于等于8且数组中元素数量大于等于阈值64，则将链表转化为红黑树，（先

我的一个同学刚考了今年的国家公务员，笔试成绩出来了，他进入面试名额了，现在一直在做面试相关的准备。

题目描述输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果，请重建该二叉树。假设输入的前序遍历和中序遍历的结果都不包含重复数字。例如，输入前序遍历序列{1,2,4,7,3,5,6,8}和中序遍历序列{4,7,2,1,5,3,8,6}，则重建的二叉树为：1/\23//\456\/78解题思路:以前序遍历序列A:{1,2,4,7,3,5,6,8}和中序遍历序列B:{4,7,2,1,5,3,8,6}为例。前序遍历的

在计算机视觉和深度学习领域，深度信息作为三维空间感知的重要组成部分，对于实现高级视觉任务如场景理解、机器人导航、增强现实等具有至关重要的作用。

常见的单目测距算法包括基于视差的方法（如立体匹配）和基于深度学习的方法（如神经网络）。基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）来学习从图像到深度图的映射关系。

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文章目录一、源数组a，将a中所有元素乘以2之后组成一个新数组，则这个新数组就叫双倍数组，给你一个数组a，判断它是不是双倍数组，如果是则输出源数组，不是则输出空数组。二、如果想把一个文件移动到另一个文件夹里面去，用什么命令三、自我介绍四、你觉得功能测试，按照你的理解，工作内容包括哪些？五、黑盒测试和白盒测试的区别六、假设我们公司现在开发一个类似于微信的软件1.0版本，现在要你测试这个功能：打开聊天窗

能够一路顺顺利利的走过公务员考试的笔试、面试、体检、政审，上岸成功。我觉得，自己是一个幸运的人。幸运一，一个已经上岸的朋友，毫无保留的教给我他的申论心得，助我找到了申论的突破点。

一个勤奋更新的书生～～～最近有2天没有更新了，前天是身体不舒服，躺了好久，连面试都没有去，可怜的我；然后昨天好了点，就跑去浪，浪完以后又跑回家，这回家的人群，真的可怕。搞到我还以为今天是中秋呢？？

基于多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体，是中国首个自主研发、功能完备、开源开放的产业级深度学习平台。基

首先，汇总一共分为三部分：一是关于.NET技术的面试问题，二是关于.NET项目中的实际问题，三是历年出现过一些面试题汇总一、.NET技术面试问题请简述.NET中的装箱和拆箱。

题目描述leetcode地址代码classSolution{public:stringreplaceSpace(strings){stringans="";for(autoe:s){if(e==''){ans+="%20";}else{ans+=e;}}returnans;}};

AhasanedgeoverB表示A比B更好maintainone'sedge保持优势loseone'sedge失去优势innovativeedge创新方面的优势2）查字典延伸：A.就工作经验而言，她显然要比我们面试过的其他人都胜出一筹

前两天面试，问到了四种隔离级别，当时觉得大多数数据库都为readcommitted，结果没想到mysql是个例外。在此做一下隔离级别和各种数据库锁的使用。

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ListView和RecyclerView区别参考链接：https://blog.csdn.net/shu_lan...既然RecyclerView在很多方面能取代ListView，Google为什么没把ListView划上一条过时的横线？答案：可以沿着回收机制来回答。ListView采用的是RecyclerBin的回收机制在一些轻量级的List显示时效率更高你用过MVP和MVVM的区别参考链接：

这是一种面试的形式，可以用来挑选具有领导潜质的人。那么什么样的人会胜出呢？其实，在一个团队中，有的人确实有过人之处。

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深度学习作为机器学习的一个分支，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。在众多的深度学习框架中，PyTorch以其动态计算图、易用性强和灵活度高等特点，受到了广泛的喜爱。

前端面试，肯定是少不了笔试题，果然，今天去面试就遇到的笔试题，慌了一批。回来赶紧整理了一下一、css3的常用的新特性？flex布局和传统布局有什么区别？

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编程网站DataFlair的技术团队分享了一份最常见Python面试题合集，既有基本的Python面试题，也有高阶版试题来指导你准备面试，试题均附有答案。面试题内容包括编码、数据结构、脚本撰写等话题。

还在有个朋友内推我去了一家互联网公司，兴冲冲见面试官，没想到一道题把我给问死了：如果模块请求http改为了https,测试方案应该如何制定，修改?感觉好简单的题，硬是没有答出来，早知道好好

跑了好多家公司，有因为不熟悉北京的路况耽误了面试时间，用人单位直接用面试都不能守时的理由拒绝进一步沟通的。有去到公司发现整个公司就两个大男人，正在进行激烈的联网游戏对战。

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教资面试。今日番茄钟努力做3个番茄钟20。模拟测试。成功日志-记录三五件有收获的事务财务检视人际的投入开卷有益-学习/读书/听书健康与饮食今日步数：今日锻炼：今日饮食：好习惯打卡新闻

与此同时，本专栏的所有文章，也都会准备充足的代码示例和完善的知识点梳理，因此也十分适合零基础的小白和要准备工作面试的同

特别是作为AI重要分支的深度学习，通过不断刷新的表现力已引领并定义了一场科技革命。

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本身面试的过程就是一个相互了解和考察的过程或者更深层次一点的工作探讨过程，通过面试如果觉得不适合，那也就没有必要再继续往下谈，觉得合适那就拿出点诚意来，而不是对别人先进行一顿评论之后，再来跟别人说“但是我觉得你还是一个比较有能力和想法的人

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三、会一门外语，真的很有必要，有些外企虽然对外语有要求，但其实要求并不是那么高，突击一两个月都可以，我曾经面试一家外资公司两轮英语面试，老外有时候听不懂甚

【ShuQiHere】在深度学习中，GPU的使用对于加速模型训练至关重要。然而，对于许多刚刚入门的小白来说，如何在TensorFlow和PyTorch中指定使用GPU进行训练可能会感到困惑。

torch是PyTorch深度学习框架的核心库，如果你的Python环境中没有安装这个库，尝试导入时就会遇到这个错误。

前言Spring如何解决的循环依赖，是近两年流行起来的一道Java面试题。其实笔者本人对这类框架源码题还是持一定的怀疑态度的。

近期，我们对RTX4090涡轮版进行了完整的整机测试，本篇文章将分别围绕单卡，4卡，8卡RTX4090性能测试结果展开分享，以全面评估其相比上代RTX30系列的性能优势。首先让我们一起看看本次测试的硬件配置。测试硬件配置简单介绍一下本次使用的平台为超微SYS-420GP-TNR，这款GPU系统针对AI和图形密集型工作负载的灵活设计，4U双处理器（第三代英特尔®至强®），双根GPU系统，最多10个P

一屋子人都在做Java笔试、请大家推荐下转发下我的视频帮助更多的人避坑说明一下这家公司超级坑货、早上10点-晚上8点面试，几个小时笔试二三十个人、在一间没有空调的房间里、热死了二三十个人在一起写、完全像是被喊过来浪费时间啊

面试题库：由技术群里的小伙伴们共同投稿，热乎的大厂面试真题，持续更新中。知识体系：含编程语言、算法、大数据生态圈组件（Mysql、Hive、Spark、Flink）、数据仓库、Python、前端等等。

显卡内存什么是显卡内存简单来说就是，Windows会在物理显存/「专用GPU内存」不够用或只有集成显卡的情况下，将物理内存RAM当作GPU的虚拟显存/「共享GPU内存」来使用。什么是Windows「共享GPU内存」，它与VRAM有什么不同(sysgeek.cn)平常说的显卡内存就是【专用GPU内存】。如何查看内存大小Win10任务管理器中的"专用GPU内存"是怎么回事？“共享GPU内存”又是什么?

新媒体运营公子义2013年开始研究新媒体，从公众号，微博，到公众号、今日头条、百家号、大鱼号，4年下来面试过不下七八十人，但是真的招聘这么难吗？事实上真的招人难和用人难吗？

把句子最精确的切分开,比较适合文本分析.默认精确模式.（2）全模式:把句子中所有可能成词的词都扫描出来,cut_all=True,缺点:速度快,不能解决歧义（3）paddle:利用百度的paddlepaddle深度学习框架