深度学习面试第4页

Python常见面试题的详解10

1.哪些操作会导致Python内存溢出，怎么处理？要点1.创建超大列表或字典：当我们一次性创建规模极为庞大的列表或字典时，会瞬间占用大量的内存资源。例如，以下代码试图创建一个包含10亿个元素的列表，在执行这段代码时，由于需要为这10亿个整数分配内存空间，很容易就会导致内存溢出错误。pythonhuge_list=[iforiinrange(10**9)]2.递归深度过大：递归函数在没有正确设置终止

ylfhpy·2025-02-27 07:17

Python常见面试题的详解11

1.函数调用参数的传递方式是值传递还是引用传递？要点在Python中，参数传递方式既不是纯粹的值传递，也不是纯粹的引用传递，而是“对象引用传递”。本质上传递的是对象引用的副本，对于不可变对象，函数内修改参数不会影响原对象；对于可变对象，函数内修改参数可能会影响原对象。python#不可变对象作为参数（类似值传递）defmodify_immutable(num):num=num+1returnnum

ylfhpy·2025-02-27 07:17

【前端】【面试】【功能函数】写一个JavaScript树形结构操作函数：`filter` 与 `forEach`

写一个JavaScript树形结构操作函数：filter与forEach在JavaScript开发中，处理树形结构数据是一项常见的任务。本文将详细介绍两个用于操作树形结构数据的函数：filter和forEach，包括它们的功能、使用方法以及具体示例。1.filter函数1.1功能概述filter函数用于过滤树形结构数据。它会遍历树形结构中的每个节点，根据传入的过滤函数func来决定是否保留该节点。

患得患失949·2025-02-27 07:41

利用springboot初始化机制三种实现策略模式的应用

面试时总被问，spring中使用了哪些设计模式，你在实际开发中又使用哪些设计模式。给他手指一个方向跟他说，这就是一个模式：goout!。这就是一种模式：策略模式，一个接口的多个实现方式(算法)。

π大星的日常·2025-02-27 07:08

Cassini_Network-Aware Job Schedulingin Machine Learning Clusters

研究背景背景介绍:这篇文章的研究背景是深度学习数据集和模型规模的不断增长，对高效GPU集群的需求日益增加。

一只积极向上的小咸鱼·2025-02-27 07:37

Java集合设计模式面试题

Java集合设计模式面试题迭代器模式Q1:Java集合框架中的迭代器模式是如何实现的？迭代器模式提供了一种统一的方式来访问集合中的元素，而不需要暴露集合的内部结构。

夜游猿·2025-02-27 06:35

Python常见面试题的详解23

1.存储过程与触发器有什么区别要点定义用途：存储过程是预编译SQL语句集合，存于数据库，含逻辑控制和变量，用于特定业务，可被调用；触发器是特殊存储过程，特定数据库事件触发，用于数据完整性和审计。调用方式：存储过程需显式调用；触发器由事件自动触发，不可显式调用。参数传递：存储过程可接收输入输出参数；触发器通常无显式参数，基于触发事件表数据操作。存储过程和触发器在数据库中扮演着不同但又重要的角色。存储

ylfhpy·2025-02-27 06:34

50、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-11、添加RNN递归神经网络层为了浮现RNN的神经网络使用框架。

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·2025-02-27 06:01

52、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-13、对话预测功能，使用我们自己建的架构重写RNN预测网络,程序的详细解读。

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·2025-02-27 06:01

29、深度学习-自学之路-深入理解-NLP自然语言处理-做一个完形填空，让机器学习更多的内容程序展示

importsys,random,mathfromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpnp.random.seed(1)random.seed(1)f=open('reviews.txt')raw_reviews=f.readlines()f.close()tokens=list(map(lambdax:(x.split("")),raw_reviews)

小宇爱·2025-02-27 06:30

深度学习的前沿与挑战：从基础到最新进展

目录引言什么是深度学习？

Jason_Orton·2025-02-27 03:09

【2024软考架构案例题】你知道 Es 的几种分词器吗？Standard、Simple、WhiteSpace、Keyword 四种分词器你知道吗？

博主介绍：博主从事应用安全和大数据领域，有8年研发经验，5年面试官经验，Java技术专家，WEB架构师，阿里云专家博主，华为云云享专家，51CTO专家博主⛪️个人社区：个人社区个人主页：个人主页专栏地址

激流丶·2025-02-27 03:09

第十三站：卷积神经网络（CNN）的优化

1.数据增强（DataAugmentation）数据增强是提升深度学习模型泛化能力的一种常见手段。通过对训练数据进行各种随机变换，可以生成更多的训练样本，帮助模型避免过拟合。

武狐肆骸·2025-02-27 03:08

网络安全常见面试题--含答案

本文面试题汇总：防范常见的Web攻击重要协议分布层arp协议的工作原理rip协议是什么？rip的工作原理什么是RARP？工作原理OSPF协议？

网络安全-杰克·2025-02-27 02:00

JVM 高级面试题及答案整理，最新面试题

JVM中的垃圾收集器有哪些，它们的工作原理是什么？JVM中的垃圾收集器主要包括以下几种：1、Serial收集器：它是一个单线程收集器，工作时会暂停所有其他工作线程（"Stop-The-World"），它的优点是简单高效（与其他收集器的单线程比），适用于单核处理器的环境。2、ParNew收集器：可以看作是Serial收集器的多线程版本，主要用于新生代的垃圾收集，适合多核处理器环境。3、Paralle

扫地僧009·2025-02-27 02:59

Spring Boot 面试题及答案整理，最新面试题

SpringBoot中的自动配置是如何工作的？SpringBoot的自动配置是其核心特性之一，它通过以下方式工作：1、@EnableAutoConfiguration注解：这个注解告诉SpringBoot开始查找添加了@Configuration注解的类，并自动配置它们。当应用启动时，SpringBoot会扫描项目依赖中的jar包，寻找包含spring.factories文件的项目。2、条件注解：

扫地僧009·2025-02-27 02:56

Spring Cloud 面试题及答案整理，最新面试题

SpringCloud中断路器的原理及其作用是什么？SpringCloud断路器的原理和作用基于以下几个关键点：1、故障隔离机制：在微服务架构中，断路器作为一种故障隔离机制，当某个服务实例出现问题时，断路器会“断开”这个实例，防止故障蔓延到其他服务。2、快速失败机制：当断路器打开时，对该服务的调用将会快速失败而不是等待，从而避免资源浪费和延迟。3、服务降级：在断路器打开时，可以为用户提供备选的响应

扫地僧009·2025-02-27 02:56

Spring MVC 面试题及答案整理，最新面试题

SpringMVC中的DispatcherServlet是什么，它如何工作？DispatcherServlet是SpringMVC中的核心组件，负责协调不同的请求处理器。它的工作流程包括：1、请求接收：接收HTTP请求，并将其转发到相应的处理器。2、处理器映射：根据请求查找合适的Controller。3、调用适当的处理器：执行处理器逻辑并返回ModelAndView对象。4、视图渲染：将Model

扫地僧009·2025-02-27 02:26

C++八股（面试题、手撕题）自用版

目录面试题：1.defineinline在编译的哪个阶段2.conststatic3.子函数返回结构体有什么问题，返回对象调用了哪些函数4.volatile关键字5.编译器基本原理6.预处理、编译、汇编

为了找工作开始抱佛脚·2025-02-27 01:18

设计模式学习路线

主流的设计模式共有23种，建议大家按照以下四个阶段来学习：基础学习编码实现项目实战备战面试其中第一个阶段和第二个阶段可以同时进行，即对于每个设计模式的学习都是：先了解、再编码实现。

XIAO GUOBA·2025-02-27 00:15

深度学习：从神经网络到智能应用

目录引言一.什么是深度学习？

Jason_Orton·2025-02-27 00:43

基于 YOLO 进行车道线检测与目标检测算法研究及开发的一般步骤

基于深度学习的车道线检测与目标检测在自动驾驶等领域有着重要应用，使用YOLO（YouOnlyLookOnce）进行开发是一种常见且高效的方式。

pk_xz123456·2025-02-26 23:37

理解CPU与GPU频繁数据传输

基础理解在学习深度学习神经网络过程中，有时候会遇到一些描述“尽量避免CPU与GPU频繁数据传输”。那这句话应该如何理解呢？我们知道CPU可以访问内存，而GPU也有自己的显存。

_DCG_·2025-02-26 22:58

深度学习批次数据处理的理解

基础介绍在计算机视觉深度学习网络中，在训练阶段数据输入通常是一个批次，即不是一次输入单张图片，而是一次性输入多张图片，而神经网络的结构内部一次只能处理一张图片，这时候很自然就会考虑为什么要这样的输入？

_DCG_·2025-02-26 22:28

安装CUDA以及GPU版本的pytorch

使用pytorch进行深度学习的时候，往往想用GPU进行运算来提高速度。于是搜索便知道了CUDA。下面给出一个自检的建议：检查cuda的版本是否适配自己的GPU。

lskkkkkkkkkkkk·2025-02-26 21:53

读论文：Generation of 3D molecules in pockets via a language model (Lingo3Dmol)

为了解决这些问题，我们提出Lingo3DMol,一个基于口袋的3维分子生成方案，将语言模型和几何深度学习技术结合起来。

LastWhisperw·2025-02-26 20:43

AI岗位面试指南：高频文档问题解析与应答策略

一、必问文档类问题与应答模板1.简历深挖类典型问题："请详细解释简历中提到的「基于Transformer的文本生成优化项目」，你如何量化性能提升？"应答框架：背景与目标："项目源于客户需要将文本生成延迟从2秒压缩至800ms以内，同时保证BLEU分数不低于0.82"技术创新点："采用知识蒸馏+动态量化方案，设计分层注意力裁剪策略"量化成果："推理速度提升2.7倍（2150ms→780ms），内存占

阿三0812·2025-02-26 19:07

点云配准技术的演进与前沿探索：从传统算法到深度学习融合(1)

1、点云配准的基础理论1.1点云数据的特性与获取点云数据是一种通过大量离散的三维坐标点来精确表示物体或场景表面几何形状和空间位置关系的数字化信息表达方式。在实际应用中，点云数据展现出诸多独特的特性。从表达形式来看，点云数据能够直观地呈现出物体或场景的三维结构，每个点都包含了其在空间中的X、Y、Z坐标信息，这使得点云数据可以精确地描述物体表面的形状和位置。例如，在对古建筑进行三维建模时，通过点云数据

点云SLAM·2025-02-26 19:07

手把手教你如何使用java开发人脸识别及人脸比对（附源码）

痛点目前，常用的人脸识别算法大多基于Python开发，因为Python对深度学习框架的支持较好，且许多优秀的人脸识别算法都是在深度学习框架下实现的。然而，对于Java开发者来说，这种情况并不十分友好。

·2025-02-26 19:34

书籍-《在AWS上构建可扩展的深度学习Pipeline》

Develop,Train,andDeployDeepLearningModels作者：AbdelazizTestas出版：Apress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《在AWS上构建可扩展的深度学习

·2025-02-26 19:30

腾讯面试：大厂必问消息队列场景面试题

今天，我将那些大厂必问的消息队列的场景问题为大家整理出来,本文将跟大家一起来探讨如何回答这些问题。为什么要使用消息队列？保证消息有序，一个topic只能有一个partition吗？(消息顺序)业务突然增长，导致消息消费不过来怎么办？(消息积压)生产者收到写入成功响应后消息一定不会丢失吗？(消息丢失)高并发场景下怎么保证消息不会重复消费？(重复消费)如何保证消息的可靠性？各大消息队列中间件对比及使用

·2025-02-26 19:57

DeepSeep开源周，第三天：DeepGEMM是啥？

DeepGEMM是Deepseek开源的一个高性能矩阵乘法优化库，专为深度学习场景设计。矩阵乘法（GEMM）是深度学习模型的核心运算（如全连接层、卷积层等），其性能直接影响训练和推理效率。

程序员差不多先生·2025-02-26 19:33

十年磨一剑：站在面试官角度聊聊现下大环境面试，“野生”程序员现阶段面试问题 & 学习误区

3.Hook**Hook的选择点：**静态变量和单例，因为一旦创建对象，它们不容易变化，非常容易定位。Hook过程：寻找Hook点，原则是静态变量或者单例对象，尽量Hookpublic的对象和方法。选择合适的代理方式，如果是接口可以用动态代理。偷梁换柱——用代理对象替换原始对象。多数插件化也使用的Hook技术4.内存泄漏构造单例的时候尽量别用Activity的引用；静态引用时注意应用对象的置空或者

2401_84149896·2025-02-26 18:00

Java面试题总结之Spring高频面试题

一、题目:谈谈你对Spring框架的理解1.Spring是一个开源框架，主要是为简化企业级应用可开发而生，可以实现EJB可以实现的功能，Spring是一个IOC和AOP容器框架。①控制反转(IOC):Spring容器使用了工厂模式为我们创建了所需要的对象，我们使用时不需要自己去创建，直接调用Spring为我们提供的对象即可，这就是控制反转的思想②依赖注入(DI):Spring使用JavaBean对

程恤·2025-02-26 17:27

spring security面试题

1、springsecurity所谓的全局上下文是如何实现的？ThreadLocal2、了解springsecurity哪些核心组件，并介绍？AuthenticationManagerBuilder@Configuration@EnableWebSecuritypublicclassWebSecurityConfigextendsWebSecurityConfigurerAdapter{@Over

「已注销」·2025-02-26 17:56

Java集合性能优化面试题

Java集合性能优化面试题初始化优化Q1:如何优化集合的初始化？

夜游猿·2025-02-26 17:24

腾讯SQL面试题变体实现：最长连续天数与允许1天中断的进阶解法

腾讯SQL面试题变体实现：最长连续天数与允许1天中断的进阶解法作者：某七年数据开发工程师|2025年02月23日关键词：滑动窗口、容错机制、连续区间优化一、变体题型需求分析在原题如何找出连续5天涨幅超过

数据大包哥·2025-02-26 17:22

2024腾讯最新面经总结：面试题库+实战笔记（附答案解析）

20、你们用过缓存吗没有，但是用redis做了分布式锁21、你说说下分布式锁怎么做的？分布式锁也是一个锁，需要满足几个特性，1可重入2可以识别加锁的身份防止ABA问题3考虑是否需要续约key是所需要加上的锁的业务资源唯一编码，value是当前线程的uuid，uuid存在threadLocal内加锁的时候用的jedis，先设一个过期时间，然后用ex，若不存在key则添加新key，若已经存在则直接失败

2401_84048521·2025-02-26 17:22

21个MongoDB经典面试题

1、什么是MongoDB？MongoDB是一个文档数据库，提供好的性能，领先的非关系型数据库。采用BSON存储文档数据。BSON（）是一种类json的一种二进制形式的存储格式，简称BinaryJSON.相对于json多了date类型和二进制数组2、MySQL与MongoDB之间最基本的差别是什么?MySQL和MongoDB两者都是免费开源的数据库。MySQL和MongoDB有许多基本差别包括数据的

程序员麦冬·2025-02-26 16:14

MongoDB 面试题及答案整理，最新面试题

MongoDB中索引的工作原理及其类型MongoDB中索引的工作原理类似于传统数据库，用于加速查询操作。索引存储着文档的一个小部分字段，并按照这些字段的排序顺序进行组织。常见的索引类型包括：1、单字段索引：最基本的索引类型，只对文档中的一个字段进行索引。2、复合索引：对文档中的多个字段进行组合索引，可以支持对这些字段的查询操作。3、多键索引：用于数组字段，为数组中的每个元素创建索引项。4、全文索引

孙恒阳·2025-02-26 16:11

人工智能在fpga的具体应用_FPGA创意人工智能研发校企合作培养专业人才

FPGA英特尔®FPGA与人工智能技术培训——成都信息工程大学站人工智能在21世纪初迎来以深度学习与大数据云计算为主导的第三次浪潮，在无人驾驶、医疗保健、工业等多个领域得到广泛应用。

墨墨猪·2025-02-26 15:37

正则化技术和模型融合等方法提高模型的泛化能力

在机器学习和深度学习中，提高模型的泛化能力至关重要，正则化技术和模型融合是两种有效的手段，以下将详细介绍它们的原理、常见方法及代码示例。

小赖同学啊·2025-02-26 15:36

Golang面试必问的10大难点，90%开发者栽在第三个！

本文精心梳理了一系列面试中具有一定难度的高频Golang问题，其中部分知识点可能你之前未曾深入探究，然而它们却在面试和实际工作中至关重要。包括：Golang的基础语法、并发模型、内存管理等核心知识点。

·2025-02-26 14:49

深度学习笔记线性代数方面，记录一些每日学习到的知识

记录一些每日学习到的新知识：torch：Torch是一个有大量机器学习算法支持的科学计算框架，是一个与Numpy类似的张量(Tensor)操作库jupyter：JupyterNotebook的本质是一个Web应用程序，便于创建和共享程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和markdown。用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。只有一个轴的张量，形状只有一个元素torch.a

肆——·2025-02-26 14:58

AI 在未来相机领域的应用前景如何？

随着计算摄影、深度学习算法和硬件加速技术的进步，AI正在重新定义手机摄影的可能性，并为未来带来更多颠覆性潜力。

程序员Android·2025-02-26 14:27

Java 算法和数据结构答案整理，最新面试题

Java中如何使用动态规划求解背包问题？1、定义子问题：首先确定动态规划状态，通常以物品数量和背包容量为变量定义子问题，例如dp[i][j]表示前i件物品放入容量为j的背包所能获得的最大价值。2、确定状态转移方程：基于是否选择当前物品，将问题分为两个子问题，即dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-weight[i]]+value[i])，表示选择当前物品和不选择当前物

扫地僧009·2025-02-26 13:54

数据仓库面试题集锦（附答案和数仓知识体系），面试必过

3、如何构建数据仓库？数据仓库模型的选择是灵活的，不局限与某种模型方法；数据仓库数据是灵活的，以实际需求场景为导向；数仓设计要兼顾灵活性、可扩展性、要考虑技术可靠性和实现成本1）调研：业务调研、需求调研、数据调研2）划分主题域：通过业务调研、需求调研、数据调研最终确定主题域3）构建总线矩阵、维度建模总线矩阵：把总线架构列表形成矩阵形式，行表示业务处理过程，即事实，列表示一致性的维度，在交叉点上打上

m0_60635001·2025-02-26 13:20

嵌入式面经_20届师兄谈笔试_八股文_简历_项目经验分享

大疆后端一面小红书测试三面（已意向）大疆嵌入式一面小红书测试二面凉经测开面经小红书面经(已意向书)说说我最近筛简历和面试的感受。。米哈游意向！

2301_79125431·2025-02-26 12:48

Elasticsearch 相关面试题

1.Elasticsearch基础Elasticsearch是什么？Elasticsearch是一个分布式搜索引擎，基于Lucene实现。Mapping是什么？ES中有哪些数据类型？Mapping：定义字段的类型和属性。数据类型：text、keyword、integer、float等。2.什么是全文检索？全文检索是一种基于文本内容的检索方式。3.ES支持哪些类型的查询？全文查询：match、que

一切顺势而行·2025-02-26 12:47

DeepSeek颠覆传统教育：揭秘AI作业批改如何实现秒级反馈与精准提升

DeepSeek智能教育新突破：基于深度学习的作业批改与个性化反馈系统详解一、研究背景与意义在教育数字化转型的浪潮中，DeepSeek研发团队基于自研大语言模型，构建了新一代智能作业批改系统。

Coderabo·2025-02-26 12:15

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