考前预测试题

探索未来：FacebookResearch的JEPa项目详解

它是一个用于程序理解和属性预测的深度学习框架，旨在提升代码的理解和自动化程度，为开发者提供更智能的编程辅助工具。技术分析**1.
瞿旺晟·2025-03-11 23:21

I-JEPA：联合嵌入预测架构的自监督学习实现

I-JEPA：联合嵌入预测架构的自监督学习实现I-JEPAImplementationofI-JEPAfrom"Self-SupervisedLearningfromImageswithaJoint-EmbeddingPredictiveArchitecture
平奇群Derek·2025-03-11 23:21

时间序列预测之移动平均法预测模型

时间序列预测之移动平均法预测模型1.时间序列预测法概述1.1时间序列的基本特征1.2时间序列的分类1.3时间序列的影响因素分析2移动平均数预测模型2.1一次移动平均法2.2二次移动平均法2.3基于Python
皖山文武·2025-03-11 23:20

什么是JEPA（联合嵌入预测架构），它与现有技术有何不同？

联合嵌入预测架构（JEPA）是一种新的预测建模方法，旨在通过在表示空间中进行预测，而不是直接生成详细的像素级输出，从而提高模型的效率和准确性。
百态老人·2025-03-11 22:46

跨领域算法安全优化与可解释实践

通过整合联邦学习的分布式架构与量子计算的高效特性，构建兼顾隐私保护与运算效率的算法优化范式，同时引入动态可解释性分析技术，为医疗影像诊断、金融风险预测等高敏感场景提供决策透明度保障。
智能计算研究中心·2025-03-11 22:43

智能算法安全与跨领域创新实践

在应用场景层面，医疗影像诊断、金融风险预测与自动驾驶系统等关键领域已形成算法效能与安全性的双重验证体系，其中超参数优化、特征工程
智能计算研究中心·2025-03-11 22:13

算力安全创新驱动未来趋势endofsentence

关键数据：根据IDC预测，到2025年全球智能算力需求将增长30倍，
智能计算研究中心·2025-03-11 22:42

MySQL有哪些高可用方案？

面试题。希望对大家有帮助；MySQL有哪些高可用方案？
java1234_小锋·2025-03-11 21:09

SpringBoot为什么默认使用CGLIB?

面试题。希望对大家有帮助；SpringBoot为什么默认使用CGLIB?
java1234_小锋·2025-03-11 21:39

如何快速定位慢SQL?

面试题。希望对大家有帮助；如何快速定位慢SQL?1000道互联网大厂Java工程师精选面试题-Java资源分享网快速定位慢SQL的过程可以通过以下几种方法来实现。
java1234_小锋·2025-03-11 21:38

Spark常见面试题目（1）

Spark有哪几种部署的方式，谈谈方式都有哪些特点第一种是local本地部署,通常就是一台机器用于测试。第二种是standalone部署模式，就是一个master节点，控制几个work节点，其实一台机器的standalone模式就是它自己即是master,又是work。第三种是yarn模式，就是吧spark交给yarn进行资源调度管理。第四种就是messon模式，这种在国内很少见到。Spark主备
冰火同学·2025-03-11 20:58

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（5）使用预训练模型

文章目录使用预训练模型加载预训练模型图像加载与预处理预测使用预训练模型查看模型库和常用模型加载预训练模型fromtorchvision.modelsimportvgg16#VGG16模型架构的定义fromtorchvision.modelsimportVGG16
小圆圆666·2025-03-11 19:53

AI应用基于DJL开发WEB应用对鞋分类进行预测和推理------AI

packagecom.alatus.djl.app;importai.djl.MalformedModelException;importai.djl.translate.TranslateException;importcom.alatus.djl.service.InterferenceService;importcom.alatus.djl.service.TrainService;impo
旧约Alatus·2025-03-11 18:49

机试题——农田修复

题目描述小明的农田受到地震的破坏，农田中的一些网点断开了联系。假设原本的农田网构成一个矩形，其中未被破坏的网点标记为1，被破坏的网点标记为0。标记为1的网点连在一起构成一个子网。现在，小明需要找到一个目标网点，并找出离它最近的其他子网。请注意，两个网点相连只能通过上下左右四个方向，不可以通过斜对角相连。两个网点的距离定义为从一个网点（假设网点名为C）到达另一个网点（假设网点名为D）需要经过相连网点
指针从不空·2025-03-11 18:46

XGBoost常见面试题（五）——模型对比

XGBoost与GBDT的区别机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些？-知乎基分类器：传统GBDT以CART树作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。导数：传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息，xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开，同时用到了一阶和二阶导数。同时xgboo
月亮月亮要去太阳·2025-03-11 18:15

leetcode-sql数据库面试题冲刺（高频SQL五十题）

题目：2356.每位教师所教授的科目种类的数量表:Teacher±------------±-----+|ColumnName|Type|±------------±-----+|teacher_id|int||subject_id|int||dept_id|int|±------------±-----+在SQL中，(subject_id,dept_id)是该表的主键。该表中的每一行都表示带有t
我想吃烤肉肉·2025-03-11 17:39

卡尔曼滤波算法从理论到实践：在STM32中的嵌入式实现

卡尔曼滤波是一种最优递归估计算法，通过融合预测值（系统模型）与观测值（传感器数据），在噪声干扰环境下实现对系统状态的动态估计。其核
DOMINICHZL·2025-03-11 17:36

深度学习：偏差和方差

偏差（Bias）偏差衡量了模型预测值的平均值与真实值之间的差距。换句话说，偏差描述了模型预测的准确度。
壹十壹·2025-03-11 16:25

面试了一个 7 年 Java 程序员，结果真让我哭笑不得。。。

模拟面试之前，说自己八股文准备好了，面试完，竟然连许多常见的八股文都答不上来，而且他还很疑惑地问我：“你们的面试题是哪来的？怎么和我
·2025-03-11 15:29

基于transformer实现机器翻译(日译中)

文章目录一、引言二、使用编码器—解码器和注意力机制来实现机器翻译模型2.0含注意力机制的编码器—解码器2.1读取和预处理数据2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三
小白_laughter·2025-03-11 15:46

什么是XSS

文章目录前言1.前端知识2.什么是XSS3.漏洞挖掘4.参考前言之前对XSS的理解就是停留在弹窗，认为XSS这种漏洞真的是漏洞吗？安全学习了蛮久了，也应该对XSS有更进一步的认识了。
藤原千花的败北·2025-03-11 13:36

C# &Unity 唐老狮 No.8 模拟面试题

本文章不作任何商业用途仅作学习与交流安利唐老狮与其他老师合作的网站,内有大量免费资源和优质付费资源,我入门就是看唐老师的课程打好坚实的基础非常非常重要:全部-游习堂-唐老狮创立的游戏开发在线学习平台-PoweredByEduSoho如果你发现了文章内特殊的字体格式,那是AI补充的知识,我发现原网站下面有答案,我将会把答案以不同样式穿插在回答之中目录C#1.如果我们想为Unity中的Transfor
咩咩-哈基米版·2025-03-11 12:57

Linux 提权

2.1SUID/SGID提权2.2sudo提权2.3定时任务提权2.4capabilities提权3.第三方软件提权TomcatmanagerNginx本地提权（CVE-2016-1247）Redis未授权4.参考前言
藤原千花的败北·2025-03-11 12:27

java面试题框架篇

文章目录1.Spring框架1.1Spring两大核心：IOC与AOPIOCDIAOP切面=切入点表达式+通知方法关于JDK代理和CGlib代理总结(高程/架构)!!!AOP常用注解1.2BeanFactory(懒加载初始bean)和ApplicationContext(立即初始bean)有什么区别1.3Spring框架用到了哪些设计模式1.4spring框架的优缺点1.5Spring常用注解2.
老汤姆.·2025-03-11 12:55

R+VIC 模型融合实践技术应用及未来气候变化模型预测

虽然，这些软件有各自的优点；但是，由于适用的尺度主要的是中小流域，所以在预测气候变化对水文过程影响等方面都有所不足。
weixin_贾·2025-03-11 12:24

做了6年的Java，mysql去重查询方法

这篇文章总结了许多关于MySQL方面的知识总结，以及面试多家总结出来的常问面试题，希望
m0_57768082·2025-03-11 11:17

成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？

在其首个AI驱动项目——摩托车把手设计优化中，Hero采用了PhysicsAI™几何深度学习解决方案，利用历史数据训练AI模型并预测设计性能。A
Altair澳汰尔·2025-03-11 11:45

农业生产模拟和农业政策分析：WOFOST模型与PCSE模型安装、运行、数据准备；农田农作物生长模拟和产量预测等

WOFOST（WorldFoodStudies）和PCSE（PythonCropSimulationEnvironment）是两个用于农业生产模拟的模型：WOFOST是一个经过多年开发和验证的模型，被广泛用于全球的农业生产模拟和农业政策分析；采用了模块化的结构，可以对不同的农作物和环境条件进行参数化和适应；WOFOST可用于长期模拟，能够模拟整个作物生长周期，包括播种、生长、收获等各个阶段；WOF
WangYan2022·2025-03-11 11:45

面试题之webpack file-loader和url-loader

在面试中，关于Webpack中file-loader和url-loader的区别是一个常见的问题。file-loader和url-loader的区别1.功能定义file-loader：主要用于处理静态资源文件（如图片、字体等），将其复制到输出目录，并返回文件的URL。适用于较大文件或需要单独存储的资源。url-loader：是file-loader的扩展，它在处理文件时会先判断文件大小。如果文件大
阿丽塔~·2025-03-11 10:39

高级java每日一道面试题-2025年2月20日-数据库篇-大表如何优化 ?

如果有遗漏,评论区告诉我进行补充面试官:大表如何优化?我回答:在Java高级面试中讨论大表优化问题时，理解并能详细阐述各种优化策略和技术实现是至关重要的。以下是结合提供的信息进行综合后的详细解析：大表优化的背景当数据库中的单表记录数变得非常庞大时，数据库操作（CRUD）的性能会显著下降，这不仅影响应用的响应速度，还可能导致系统资源耗尽，影响业务的稳定性。因此，对大表进行有效的优化是提升数据库性能的
java我跟你拼了·2025-03-11 10:09

面试题之react useMemo和uesCallback

在面试中，关于React中的useMemo和useCallback的区别是一个常见的问题。useMemo和useCallback的区别1.功能定义useMemo：用于缓存计算结果，避免在每次组件渲染时重新计算复杂的值。它接受一个计算函数和一个依赖数组，只有当依赖项发生变化时，才会重新计算。useCallback：用于缓存函数实例，避免在每次组件渲染时创建新的函数。它接受一个函数和一个依赖数组，只有
阿丽塔~·2025-03-11 09:33

每日面试题-TCP 和 UDP 有什么区别？

TCP（传输控制协议）和UDP（用户数据报协议）是传输层的两大核心协议，主要区别如下：核心差异对比连接模式TCP：面向连接，需通过三次握手建立可靠通道。UDP：无连接，直接发送数据报，无需预先协商。可靠性TCP：提供数据确认、重传、校验和流量控制，确保数据完整有序到达。UDP：不保证可靠性，可能丢包、乱序，无重传机制。传输方式TCP：基于字节流传输，数据按顺序重组（如文件下载）。UDP：基于独立数
晚夜微雨问海棠呀·2025-03-11 09:31

AI人才争夺战升级、算力投资加码与阿里千亿AI豪赌：重塑未来科技格局的三大核心战场

据预测，到2030年，中国AI人才缺口将达400万，而美国A
meisongqing·2025-03-11 08:58

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（6）迁移学习

文章目录迁移学习模型准备数据增强模型训练模型微调和预测检查预测结果迁移学习迁移学习是将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务上，以提高新任务的学习效率和性能。
小圆圆666·2025-03-11 07:49

AI 技术 引入 RTK（实时动态定位）系统，可以实现智能化管理和自动化运行

AI解决方案：使用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）预测整周模糊度。通过历史数据训练模型，实现快速解算。实例：某无人机公司使用A
小赖同学啊·2025-03-11 06:39

一战数一130的一点点小经验

整个过程：3-6月过基础，7-9月强化，9月底开真题，10月底写模拟卷，一天一张或者累了两天一张加复盘真题，考前看不下去了就多多睡觉。
1919momo·2025-03-11 05:05

2025年渗透测试面试题总结-长某亭科技-安全服务工程师（一面）（题目+回答）

网络安全领域各种资源，学习文档，以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。不定期分享各种好玩的项目及好用的工具，欢迎关注。目录长某亭科技-安全服务工程师（一面）1.SQL注入原理与代码层面成因原理代码层面成因漏洞触发场景2.XSS漏洞原理（代码层面）原理代码层面成因漏洞触发场景3.OWASPTop10漏洞（2023版）4.SQL注入防御方案5.SQL注入绕过防护6.护网行动工作内容7.学校攻
独行soc·2025-03-11 05:04

2025年渗透测试面试题总结-快某手-安全实习生（一面、二面）（题目+回答）

网络安全领域各种资源，学习文档，以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。不定期分享各种好玩的项目及好用的工具，欢迎关注。目录快某手-安全实习生一面一、Linux操作：查看进程PID的5种方法二、Elasticsearch（ES）核心要点三、HTTPS建立过程（TLS1.3优化版）四、Python内存管理机制五、深拷贝与浅拷贝对比六、Python多线程局限性七、XSS防御方案八、SQL注入防
独行soc·2025-03-11 05:04

供应链工作效率如何提升

提升供应链工作效率可以从以下几个关键方面入手：1.优化供应链管理数据驱动决策：利用AI和大数据分析，提高预测准确性，优化库存管理。
dev.null·2025-03-11 04:21

基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测

目录1、代码简介2、代码运行结果展示3、代码获取1、代码简介基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测(单输入单输出)1.程序已经调试好
机器学习和优化算法·2025-03-11 03:42

MySQL精选面试题

文章目录1.sql优化2.数据库优化3.悲观锁和乐观锁4.共享锁与排他锁5.索引的目的是什么？6.B+Tree对比BTree的优点：6.1磁盘读写代价更低6.2查询速度更稳定且能存更多索引6.3B+树叶子节点两两相连增快区间访问7.聚簇索引和非聚簇索引的区别8.forupdate9.间隙锁GapLocks10.临键锁Next-KeyLocks11.MVCC是什么?1.sql优化对查询进行优化，应尽
米二·2025-03-11 02:08

Android面试题之Kotlin Flow的collect和collectLatest有什么区别？

本文首发于公众号“AntDream”，欢迎微信搜索“AntDream”或扫描文章底部二维码关注，和我一起每天进步一点点在Kotlin协程库中，collect和collectLatest是用于收集流数据的两种不同操作。理解它们的区别，将有助于确保在处理流数据时的效率和行为符合预期。1.基本定义collect:是一个挂起函数，用于启动流的收集过程。收集过程会逐个处理每个发射的值，并从上游流向下游执行相
AntDreamer·2025-03-10 23:13

【LeetCode系列】Google面试题

Google面试题目录Google面试题LeetCode14最长公共前缀1、分析2、代码LeetCode20有效的括号1、分析2、代码LeetCode43字符串相乘1、分析2、代码LeetCode48旋转图像
烊萌·2025-03-10 22:06

leetcode-sql数据库面试题冲刺（高频SQL五十题）

题目：1068.产品销售分析I销售表Sales：±------------±------+|ColumnName|Type|±------------±------+|sale_id|int||product_id|int||year|int||quantity|int||price|int|±------------±------+(sale_id,year)是销售表Sales的主键（具有唯一值
我想吃烤肉肉·2025-03-10 21:32

leetcode-sql数据库面试题冲刺（高频SQL五十题）

题目：197.上升的温度表：Weather±--------------±--------+|ColumnName|Type|±--------------±--------+|id|int||recordDate|date||temperature|int|±--------------±--------+id是该表具有唯一值的列。没有具有相同recordDate的不同行。该表包含特定日期的温度
我想吃烤肉肉·2025-03-10 21:01

2024年HarmonyOS鸿蒙最全HarmonyOS Next 自定义路由栈管理_navpathstack，2024年最新销售应届毕业生的面试题

深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上鸿蒙开发知识点，真正体系化！由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新需要这份系统化的资料的朋
2401_84870988·2025-03-10 20:47

如何通过 DeepSeek 开发一个简单的 AI 辅助工具？

关注我，持续分享逻辑思维&管理思维&面试题；可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导；推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》，目前已完成所有内容。
借雨醉东风·2025-03-10 19:45

决策树（Decision Tree）：机器学习中的经典算法

其核心思想是通过一系列的规则判断，将数据集不断划分，最终形成一棵树状结构，从而实现预测目标。在决策树中，每个内部节点表示一个特征，每个分支代表一个特征的取值，每个叶子节点对应一个类别或预测值。
Jason_Orton·2025-03-10 18:39

用双色球数据集微调后的大模型

最近用Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat大模型来微调训练双色球2003001-2025011的数据集，实验测一下大模型出球的预测情况。
qq_29790801·2025-03-10 17:33

操作系统原理试题三

1.(单选题,2.0分)下面的叙述中,正确的是()。A.进程获得处理器运行时通过调度得到的B.优先级是进程调度的重要依据,一旦确定不能改动C.在单处理器系统中,任何时刻都只有一个进程处于运行态D.进程申请处理器而得不到满足时,其状态变为阻塞态正确答案:A2.(单选题,2.0分)用户可以通过()两种方式来使用计算机。A.命令接口和函数B.命令接口和系统调用C.命令接口和文件管理D.设备管理方式和系统
minaMoonGirl·2025-03-10 17:31
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