考前预测试题

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

利用大型语言模型进行市场分析与预测

这些数据蕴藏着丰富的市场信息，可以帮助企业更好地了解消费者需求、预测市场趋势、优化营销策略。然而，传统的数据分析方法往往难以有效地处理和分析这些非结构化文本数据。
AI天才研究院·2025-03-10 16:27

基于DeepSeek的智能数据分析和自动化处理系统：引领BI行业新变革

在指标分析上，系统擅长统计分析、异常检测和趋势预测，助力
招风的黑耳·2025-03-10 16:56

中级网络工程师面试题参考示例（5）

企业园区网络设计问题：请描述一下如何设计一个企业园区网络，包括核心层、汇聚层和接入层的功能及其关键技术。解答：核心层：负责高速数据交换，通常使用高性能的三层交换机，支持高带宽和低延迟。关键技术包括路由协议（如OSPF、EIGRP）、冗余设计（如HSRP、VRRP）以及QoS（服务质量）策略。汇聚层：连接核心层和接入层，负责聚合流量并进行策略控制。关键技术包括VLAN、STP（生成树协议）、链路聚合
他不爱吃香菜·2025-03-10 15:45

中级网络工程师面试题参考示例（3）

一、企业园区网络问题1：如何实现园区网络的自动化部署和管理？请结合实际场景说明技术选型。答案要点：技术选型：SDN（软件定义网络）：通过控制器（如CiscoDNACenter）集中管理网络设备，实现策略自动下发（如VLAN、ACL）。网络自动化工具：Ansible/Python脚本批量配置交换机（如端口启用、OSPF配置），减少人工操作。场景举例：新办公楼部署时，通过自动化工具批量配置接入层交换机
他不爱吃香菜·2025-03-10 15:15

大话机器学习三大门派：监督、无监督与强化学习

以武侠江湖为隐喻，系统阐述了机器学习的三大范式：监督学习（少林派）凭借标注数据精准建模，擅长图像分类等预测任务；无监督学习（逍遥派）通过数据自组织发现隐藏规律，在生成对抗网络（GAN）等场景大放异彩；强化学习
安意诚Matrix·2025-03-10 15:44

从零开始学机器学习——什么是机器学习

首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns机器学习在这里简要介绍机器学习：它利用真实世界或生成的数据，自动发现其中的规律和模式，从而实现对未来情况的预测
努力的小雨·2025-03-10 14:12

1.3 DeepSeek 技术栈的定位与AI赋能场景

*五、企业级落地实践****六、开发者生态建设****七、技术演进路线****本章核心价值总结**一、DeepSeek技术全景定位1.1技术栈层级架构应用能力层开发框架层AI核心引擎基础设施层智能对话预测分析图像理解决策优化
北辰alk·2025-03-10 14:42

中级网络工程师面试题参考示例（1）

一、基础理论1.OSI七层模型与TCP/IP四层模型的区别是什么？请举例说明第三层（网络层）和第四层（传输层）的核心协议。参考答案：OSI七层模型分为物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层、应用层；TCP/IP四层模型分为网络接口层、网络层、传输层、应用层。网络层核心协议：IP、ICMP、ARP、OSPF。传输层核心协议：TCP（可靠传输，三次握手）、UDP（无连接，低延迟）。2.子网
他不爱吃香菜·2025-03-10 14:36

Spark-TTS：基于大模型的文本语音合成工具

一、介绍SparkTTS完全基于Qwen2.5构建，无需额外的生成模型，它不依赖于单独的模型来生成声学特征，而是直接从LLM预测的代码中重建音频。这种方
CITY_OF_MO_GY·2025-03-10 13:35

【人工智能】随机森林的智慧：集成学习的理论与实践

随机森林（RandomForest）是一种强大的集成学习算法，通过构建多棵决策树并结合投票或平均预测提升模型性能。
蒙娜丽宁·2025-03-10 13:32

数据集与云计算：云端数据集的管理与应用

通过分析和理解这些数据，我们可以识别趋势、预测未来行为并做出更明智的决策
AI天才研究院·2025-03-10 10:45

AF3 block_delete_msa函数解读

推理（inference）时不会使用，因为完整MSA对预测准确性很重要。源代码：#Notusedininference@curry1defblock_delete_
qq_27390023·2025-03-10 10:43

面试必备：Kafka高频面试题及答案解析

本文，已收录于，我的技术网站aijiangsir.com，有大厂完整面经，工作技术，架构师成长之路，等经验分享Kafka中的ProducerAPI是如何工作的？Kafka中的ProducerAPI允许应用程序发布一流的数据到一个或多个Kafka主题。它的工作原理包括：1、创建Producer实例：通过配置Producer的各种属性（如服务器地址、序列化方式等）来创建Producer实例。2、发送消
江-小北·2025-03-10 10:11

论文阅读笔记——Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware

具体来说，当智能体（agent）在测试时遇到训练集中未见过的情况时，可能会产生预测误差。这些误差会逐步累积，导致智能体进入未知状态，最终
寻丶幽风·2025-03-10 09:09

机动车授权签字人考试题库及答案

一、单选题36、安检机构使用未经考核或者考核不合格的人员从事机动车安全技术检验工作的,由县级以上地方质量技术监督部门予以警告,并处安检机构(  )罚款,情节严重的,由省级质量技术监督部门依法撤销其检验资格。A、5000元以上1万元以下B、2万元以下C、3万元以下D、4万元以下答案：A37、检验检测机构超出资质认定证书规定的检验检测能力范围,擅自向社会出具具有证明作用数据、结果的,由县级以上质量技术
百分百题库APP·2025-03-10 08:59

2025年【安全生产监管人员】考试总结及安全生产监管人员模拟试题

题库来源：安全生产模拟考试一点通公众号小程序2025年【安全生产监管人员】考试总结及安全生产监管人员模拟试题，包含安全生产监管人员考试总结答案和解析及安全生产监管人员模拟试题练习。
akthwyl·2025-03-10 08:28

信号处理应用：控制系统中的信号处理_（2）.控制系统的数学建模

数学模型可以描述系统的动态行为，帮助我们理解和预测系统的响应。本节将详细介绍控制系统的数学建模方法，包括传递函数、状态空间模型和频域分析。
kkchenkx·2025-03-10 08:57

物联网通过数字孪生技术实现设备状态的实时仿真和优化

它结合了物联网（IoT）、大数据、人工智能（AI）和仿真技术，能够实现对设备状态的实时监控、预测和优化。
小赖同学啊·2025-03-10 05:36

笔试题6：销售区域业绩对比

2025年3月某运营商大数据笔试题（真实）并附有解答和解析说明笔试题6销售区域业绩对比：有一份销售业绩数据文件regional_sales.csv，包含字段：region（销售区域）、product_category
clownAdam·2025-03-10 03:19
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