深度笔记

java面试合集

《Java面试合集》专栏的设计需要兼顾技术深度、实战场景与行业趋势，采
云端源想·2025-03-18 01:47

【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。面试题目classA中一个长度为60的随机数组randintarr[60]，如何写约束使得：1.每个元素的值都在(0,100]之间，且互不相等；2.最少有三个元素满足勾股数要求，比如数组中包含3,4,5三个点；请以解约束最快的角度，完成classA的简单代码示意。解题思路原始代码其实就是这样嘛：classA;randintarr[60];c
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

行业首个AI课上线！粉笔战略布局加速技术商业化进程

粉笔介绍，AI刷题系统班以AI为主导，采用“名师+AI数字人老师”双师结合模式，资深教师直播授课，AI教师启发式教学，具备DeepSeek同款深度思考能力，由数字人老师全程伴学，提供交互式学习体验，依托
·2025-03-18 00:02

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

模型保存与加载：PyTorch中的实践指南

在深度学习项目中，模型的保存和加载是一个至关重要的步骤。它不仅有助于在训练过程中保存进度，还可以在训练完成后部署模型。PyTorch提供了灵活的方式来保存和加载模型，本文将详细介绍这些方法。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

深度学习中的注意力机制：解锁智能模型的新视角

在人工智能的快速发展中，深度学习模型已经成为了处理复杂数据和任务的主力军。然而，随着数据量的激增和任务的复杂化，传统的深度学习模型面临着效率和性能的双重挑战。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

torch.unsqueeze：灵活调整张量维度的利器

在深度学习框架PyTorch中，张量（Tensor）是最基本的数据结构，它类似于NumPy中的数组，但可以在GPU上运行。在日常的深度学习编程中，我们经常需要调整张量的维度以适应不同的操作和层。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

Leetcode32 最长有效括号深度解析

问题描述找出字符串s中最长的有效括号子串的长度。核心思路动态规划：定义dp[i]为以字符s[i]结尾的最长有效括号子串长度。分情况讨论：根据当前字符是否为)以及前面的字符情况，推导状态转移方程。状态转移方程详解Case1：当前字符)与前一个字符(直接匹配场景：形如...()的结构。转移方程：if(s.charAt(i-1)=='('){dp[i]=dp[i-2]+2;//前i-2个字符的有效长度+
八股文领域大手子·2025-03-17 23:03

Spring Boot拦截器（Interceptor）与过滤器（Filter）深度解析：区别、实现与实战指南

SpringBoot拦截器（Interceptor）与过滤器（Filter）深度解析：区别、实现与实战指南一、核心概念对比1.本质区别维度过滤器（Filter）拦截器（Interceptor）规范层级Servlet
chenOnlyOne·2025-03-17 23:02

如何使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练？

要使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练，可以遵循以下步骤和策略：选择合适的GPU硬件：首先，确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIAGPU，并且其计算能力至少为3.0或以上。
百态老人·2025-03-17 22:56

【CSDN】java使用POI&EasyExcel操作文件学习笔记

文章目录1.Apachepoi参考CSDNurl:[CSDNPOI文档](https://blog.csdn.net/fgghhfg574/article/details/103343030)参考B站视频:[B站POI视频](https://www.bilibili.com/video/BV1cG411M7ut?p=6&vd_source=31d376c1e57cf8a26a31cd3b47080
骑鱼过海的猫123·2025-03-17 22:55

unity shader卡通渲染（描边）+阴影+多光源处理

说道卡通渲染，应该都会想到描边：我所学的描边有三种：一种是计算边缘深度检测描边一种是色差检测描边一种是利用顶点法线向外扩展返回单色pass，使用正面裁剪我用的第三种：pass{//剔除前面（朝向摄像机的面
QO_GQ·2025-03-17 22:51

生成式AI+安全：API防护的“进化革命”——从被动防御到智能对抗的技术跃迁

行业数据显示，2025年全球77%的企业将深度整合生成式AI技术，承载着75%互联网流量的API体系，正驱动着超2000亿美元的数字经济浪潮。
数信云 DCloud·2025-03-17 22:51

Matlab GPU加速技术

对于大规模矩阵运算、深度学习训练或科学计算等任务，GPU加速可将计算速度提升数十至数百倍。
算法工程师y·2025-03-17 21:50

嵌入式开发之STM32学习笔记day06

基于STM32F103C8T6的开发实践——从入门到精通011.引言STM32系列微控制器是STMicroelectronics推出的一款高性能、低功耗的32位微控制器，广泛应用于嵌入式系统中。STM32F103C8T6是其中非常受欢迎的一款，凭借其强大的性能、丰富的外设接口和低廉的价格，成为了开发者的首选之一。本文将通过实例，详细介绍如何基于STM32F103C8T6进行开发，并带领读者完成从简
小程同学>o<·2025-03-17 21:18

pytorch中的DataLoader

它支持数据的批量加载、随机打乱、并行加载和迭代操作，是训练深度学习模型的关键组件之一。1.基本功能DataLoader的主要职责是从数据集中提取样本，并根据设置返回一个批次的数据。
朋也透william·2025-03-17 21:48

机器学习中输入输出Tokens的概念详解

随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已经成为自然语言处理（NLP）领域的一个热点研究方向。
爱吃土豆的程序员·2025-03-17 21:17

【深度学习基础】第二十四课：softmax函数的导数

【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。1.softmax函数softmax函数详解。
x-jeff·2025-03-17 21:15

AI如何创作音乐及其案例

AI创作音乐主要有以下几种方式：基于深度学习的生成模型深度神经网络：通过大量的音乐数据训练，让AI学习音乐的结构、旋律、和声、节奏等特征。
alankuo·2025-03-17 21:44

AI时代如何引流

AI时代引流可以从以下几个方面着手：利用AI精准定位与个性化营销精准客户画像：借助AI整合多维度数据，涵盖客户的年龄、性别、地理位置、消费习惯、浏览历史等，深度挖掘后绘制精准的客户画像，明确潜在客户特征与需求
alankuo·2025-03-17 21:43

音视频缓存数学模型

2024年8月的笔记音视频缓存数学模型-Wesley’sBlog播放器作为消费者，缓存作为生产者。
锋风Fengfeng·2025-03-17 21:13

【sklearn 01】人工智能概述

一、人工智能，机器学习，深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。
@金色海岸·2025-03-17 20:41

如何做好兼容性测试

尤其是在环境搭建方面，建议采用虚拟机、真实设备与云端环境相结合的方式进行多维度测试，为后续的深度测试奠定扎实基础。一、兼容性测试的基本概念在软件测试领域，兼容性
·2025-03-17 20:27

HarmonyOS NEXT 开发环境搭建与应用程序开发：从零开始构建资讯类深度分析APP

本文将详细介绍如何搭建HarmonyOSNEXT的开发环境，并通过一个资讯内容类深度分析APP的示例，帮助开发者快速上手鸿蒙原生应用的开发。
·2025-03-17 20:23

智能体平台架构深度剖析：从底层到应用的全链路解析

在当今人工智能飞速发展的时代，智能体平台作为承载和驱动智能应用的关键基础设施，其架构设计至关重要。一个优秀的智能体平台架构，能够高效整合各类资源，实现智能体的灵活构建与稳定运行，为多样化的应用场景提供强大支持。稳固根基：基础资源层与并行平台层基础资源层是整个智能体平台的基石。其中，GPU和服务器构成了强大的计算硬件支撑，确保平台能够应对复杂的计算任务。而数据与OSS（对象存储服务）则如同智能体的“
·2025-03-17 20:18

《java面向对象（2）》＜不含基本语法＞

提示：本笔记基于黑马程序员java教程整理，仅供参考文章目录前言1.继承2.多态2.1对象多态2.2行为对象2.3多态的问题前言本文纯笔记，主要记录了java面向对象的高级方法继承与多态1.继承在创建多个对象类时
java小白板·2025-03-17 19:06

消息队列的特性与使用场景：Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ与RocketMQ的深度剖析

在分布式系统和微服务架构中，消息队列是实现服务间通信和解耦的核心组件。Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ和RocketMQ是当前最受欢迎的消息队列解决方案，它们各自具有独特的特性和适用场景。本文将从特性和使用场景两个维度进行对比分析，帮助读者更好地理解它们的差异，并根据实际需求选择合适的消息队列。一、特性对比（一）吞吐量与延迟-Kafka：以高吞吐量著称，适合大规模数据的批量处理。延迟
啊sen丶·2025-03-17 19:35

21-梯度累积原理与实现

一、基本概念在深度学习训练的时候，数据的batchsize大小受到GPU内存限制，batchsize大小会影响模型最终的准确性和训练过程的性能。
机器人图像处理·2025-03-17 19:34

数据结构笔记

17、循环链表（解决约瑟夫问题）1、定义链表typedefstruct_LinkNode{intdata;struct_LinkNode*next;}LinkNode,LinkList;2、初始化链表boolListInsert_back(linkList*&L,LinkNode*node){LinkNode*last=NULL;//防御性编程if(!L||!node)returnfalse;//
月亮是我掰弯的！！！·2025-03-17 19:33

数据结构与算法——二叉树，多叉树的递归遍历、层序遍历，DFS与BFS

文章目录二叉树1.递归遍历2.层序遍历3.多叉树遍历二叉树【子节点】：每个节点下方相连的节点【父节点】：每个节点上方相连的节点【根节点】：最上方没有父节点的节点【叶子节点】：最下方没有子节点的节点【最大深度
Book_熬夜！·2025-03-17 19:02

MV-EB435i立体相机对垃圾分类

最近在v社区发了一篇文章，懒得转移过来了链接：V社区-机器视觉技术交流社区-MV-EB435i立体相机对垃圾分类我觉得这篇文章对于刚入门深度学习想看点项目学点代码的刚刚好，因为我也是新手，嘻嘻嘻！
开哥kg·2025-03-17 18:54

Ajax原理笔记

1.后端如何把数据传给前端？后端通常通过HTTP接口（API）把数据传给前端，一般流程如下：（1）后端提供API接口后端使用SpringBoot开发API，通常返回JSON数据。例如，在Controller层定义一个接口，返回商品列表：@RestController@RequestMapping("/api/products")publicclassProductController{@GetMa
小鱼ccd·2025-03-17 18:53

AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战：Python实现概率模型

概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一，它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。
AI天才研究院·2025-03-17 17:46

如何使用 Python 实现生成对抗网络

如何使用Python实现生成对抗网络生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是一种能够生成高质量、逼真图像的深度学习模型。
NoABug·2025-03-17 17:15

GAN模型的Python应用——生成对抗网络

GAN模型的Python应用——生成对抗网络生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是深度学习中的一种重要模型，已经被广泛应用于图像、文本生成等领域。
代码编织匠人·2025-03-17 17:15

如何使用Python实现生成对抗网络（GAN）

生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由两个部分组成：生成器和判别器。生成器负责生成与训练数据相似的新数据，而判别器负责判断输入数据是真实的还是由生成器生成的。
「已注销」·2025-03-17 16:13

技术解析麦萌短剧《月光下的你》：从「时间序列的对抗扰动」到「加密身份的收敛证明」

《月光下的你》以十六年的时间跨度展开一场关于「数据污染」与「身份验证」的深度博弈，本文将用机器学习视角拆解这场跨越时空的模型纠偏实验。
萌萌短剧·2025-03-17 16:43

《动态磁盘RAID阵列：深度解析与实战指南》

目录一、RAID技术概述常见RAID级别RAID0：条带化，提升读写性能，无冗余RAID1：镜像，数据冗余，提供数据保护RAID5：奇偶校验，提供冗余和负载均衡RAID10：镜像+条带化，兼具数据保护和高性能二、动态磁盘管理动态磁盘的优势三、动态磁盘RAID阵列实战实验环境搭建（vmvareworkstation）四、实际应用案例五、RAID技术的优化与维护六、RAID技术的未来发展七、软RAID
懂技术的小又又·2025-03-17 16:13

2025前端面试题超全面解析（附答案与深度扩展）

文章目录一、HTML篇（扩展版）1.**HTML5语义化标签的实际应用场景**2.**WebComponents实战：如何封装一个自定义按钮组件？**3.**WebWorker的用途与限制**二、CSS篇（扩展版）1.**CSS盒模型详解：border-boxvscontent-box**2.**CSS动画性能优化技巧**3.**CSS预处理器（Sass/Less）核心功能对比**三、JavaSc
北辰alk·2025-03-17 16:08

【数学基础】线性代数#1向量和矩阵初步

本系列内容介绍：主要参考资料：《深度学习》[美]伊恩·古德菲洛等著《机器人数学基础》吴福朝张铃著文章为自学笔记，仅供参考。
-一杯为品-·2025-03-17 16:38

深度探索 Java 代码审计：筑牢安全防线的关键之路

在当今高度数字化的时代，软件安全成为了至关重要的议题。对于众多使用Java语言进行开发的程序员而言，深入掌握Java代码审计技能，无疑是守护软件安全的核心手段。本文将围绕一本涵盖Java代码审计丰富知识的书籍目录，全面剖析Java代码审计的各个关键环节以及其在CTFAWD比赛中的重要应用。一、学习经验：开启Java代码审计的智慧之门Java代码审计之路并非坦途，需要有系统的学习方法和实践经验。书籍
阿贾克斯的黎明·2025-03-17 16:07

Spring 核心注解深度解析教程

（涵盖@Component/@Repository/@Service/@Controller/@Autowired/@Qualifier/@Resource/@Value）一、组件扫描与分层注解1.@Component基础组件标识@Component//通用组件标识publicclassBasicComponent{//会被Spring自动扫描并注册为Bean}特性：所有组件注解的基类默认Bean
我不是少爷.·2025-03-17 15:31

书籍-《深度生成模型（第二版）》

书籍：DeepGenerativeModeling作者：JakubM.Tomczak出版：Springer编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《深度生成模型（第二版）》01书籍介绍本书是关于生成式
·2025-03-17 15:38

深度剖析苹果签名与应用程序的紧密关系

在苹果的生态系统中，应用程序的发布和使用有着一套严格且独特的规则，而苹果签名在其中扮演着举足轻重的角色。对于广大苹果用户和应用开发者来说，深入了解苹果签名与应用程序之间的关系，有助于更好地把握苹果应用市场的运行机制。一、苹果签名的基本概念苹果签名是苹果公司为了确保应用程序来源可靠、内容安全，以及维护整个应用生态的有序性而采用的一种数字认证技术。简单来说，它就像是给应用程序贴上了一个“数字身份证”。
·2025-03-17 14:07

探秘C# .NET Core Health Checks：从零打造全方位应用健康监测系统——实战代码解析与深度注释

在C#中，.NETCoreHealthChecks提供了一种标准化的方式来监控应用程序及其依赖项的运行状态。这种健康检查机制允许开发人员轻松地集成各种自定义检查，确保系统的健康状况，并通过HTTP接口对外暴露检查结果，便于监控工具或服务发现组件进行自动化监控。以下我们将详细阐述如何在.NETCore中实现健康检查，并附带代码示例及详尽注释。1.安装HealthChecksNuGet包首先，需要在项
墨瑾轩·2025-03-17 13:52

Spring Boot 核心知识点精讲：助你快速上手与深度理解

SpringBoot核心知识点精讲：助你快速上手与深度理解摘要：SpringBoot以其约定优于配置、快速开发、易部署等特性，成为Java微服务开发的首选框架。
无眠_·2025-03-17 13:51

【go从入门到精通】探秘struct结构体转json为什么需要首字母大写？

并且深耕深度学习和数据集训练，提供商业化的视觉人工智能检测和预警系统（煤矿，工厂，制造业
前网易架构师-高司机·2025-03-17 13:47
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