考前预测试题第18页

深度学习笔记16-VGG-16算法-Pytorch实现人脸识别

设置GPU2.导入数据3.划分数据集二、调用官方的VGG-16模型三、训练模型1.编写训练函数2.编写测试函数3.设置动态学习率4.正式训练四、结果可视化1.Loss与Accuracy图2.指定图片进行预测

boooo_hhh·2025-06-21 12:04

GO Gin Web框架面试题及参考答案

Gin与net/http有哪些主要区别？为什么选择Gin？Gin作为一款轻量级Web框架，在Go语言生态中占据重要地位，与原生的net/http包相比，二者在设计理念、性能表现及开发体验上存在显著差异。理解这些差异有助于开发者在不同场景下做出合适的技术选择。核心区别首先体现在性能层面。Gin基于RadixTree（基数树）实现路由匹配，这种数据结构在路径查找时具有极高的效率，尤其适合处理大量动态路

大模型大数据攻城狮·2025-06-21 11:31

软件测试测试题——软件测试概述-1

一.单选题（共7题，7.0分）1.(单选题,1.0分)由于热键冲突，在打开金山词霸时，Excel的区域选择功能失效，该软件缺陷与ISO/IEC9126质量模型中定义的哪个质量子特性相关（）。A.易恢复性B.互操作性C.共存性D.容错性正确答案:C知识点：ISO/IEC91262.(单选题,1.0分)某网上购物软件，与京东、淘宝等现有主流系统操作流程一致，符合最终用户的使用习惯和操作模式，主要目的是

代码欢乐豆·2025-06-21 10:52

Task01. 时序数据与 PyPOTS 介绍

PyPOTS介绍Task01.时序数据与PyPOTS介绍1.时间序列数据介绍️举例：与i.i.d数据的区别示例：1.1时间序列数据的类型1.2常见时间序列数据示例1.3时间序列研究与应用方向主要任务：1.预测

三分梦~·2025-06-21 10:51

大批量数据分析挖掘思路-Kaggle项目：保险销售预测

1、问题背景Kaggle在6月份的季赛是保险销售预测问题，其原始数据集381109条的保险销售，季赛由利用原数据集的模型生成扩充而来。本篇文章以原始数据集为基础，用以抛砖引玉，探讨该问题的高效解法。

江枫渔火A·2025-06-21 09:44

2024 年 MathorCup 数学应用挑战赛——大数据竞赛赛道 A：台风的分类与预测思路和代码(后期会给出详细代码)

问题1：台风分类模型问题2：台风路径预测模型问题3：台风登陆后降水量与风速关系模型总结该题目分为三个主要问题，分别要求构建台风的分类模型、路径预测模型和降水风速模型。

YOLO实战营·2025-06-21 08:13

用excel构建神经网络,excel神经网络实现

神经网络是一种能适应新环境的系统，它针对过去经验(信息)的重覆学习，而具有分析、预测、推理、分类等能力，是当今能够仿效人类大脑去解决复杂问题的系统，比起常规的系统(使用统计方法、模式识别、分类、线性或非线性方法

快乐的小荣荣·2025-06-21 08:12

接口测试需要注意的事项

希望以下的接口测试的面试题，可以帮到我们这些测试的小伙伴们，更加有效的叙述清楚接口测试的使用。一、接口测试一般是什么时候做。

你小子能成大事啊！·2025-06-21 07:04

ASCII Unicode UTF-8 字符集字符编码

ASCIIUnicodeUTF-8字符集字符编码基本概念字符字符集字符编码字符集和字符编码ASCII字符集Unicode字符集UTF-8测试题基本概念字符集为每个字符分配了一个唯一的编号，通过这个编号就能找到对应的字符

土豆Coder·2025-06-21 06:28

【目标检测02】非极大值抑制 NMS

文章目录1.前言2.原理3.代码实现1.前言在检测图像中的目标时，一个目标可能会被预测出多个矩形框，而实际上我们只需要一个，如何消除冗余的边界框呢？

贝与贝·2025-06-21 06:27

神经网络中的正向传播和反向传播

想象一下你在学习骑自行车：正向传播：就像是你根据当前的平衡感、速度、脚下的路面情况，以及当前你大脑里“应该怎么做”的感觉（这感觉是你之前练习形成的，可以看作是神经网络的参数/权重），来预测接下来车子会向左倒还是向右倒

做个专注的工程师·2025-06-21 06:54

2023年前端高频面试题及其对应问题解决答案！！！！！（问题记录下来、慢慢完善解决方案、主要根据自己在项目中真实情况记录答案）

前言面试其实也是工作经验的总结，在工作之余，将工作中的问题记录总结，也是为下一份工作面试打好基础。常规面试问题1、项目中的跨域如何处理的。跨域是一个比较大的话题，问题本身在开发过程中比较常见的问题，对跨域的理解和解决方法可以点击这里2、防抖与节流，什么场景用。防抖：防止抖动、阻止用户行为多次触发请求。即是高频触发的事件，一定时间内、只有最后一次被触发生效。使用场景：监听页面数据变化重置页面布局，如

小熊在奋斗·2025-06-21 06:23

CVTE Android面试题及参考答案（100道题）

目录插件化组件化合并相似接口抽象通用方法使用接口代理引入设计模式编写源代码资源文件准备编译资源文件编译源代码生成dex文件打包APK文件技术能力提升项目经验积累职业发展知识分享与团队协作建立良好的沟通机制明确团队目标和职责尊重和理解团队成员采用合适的解决方法建立团队凝聚力性能优化兼容性问题帧动画属性动画转场动画动画集合基于物理的动画内存管理优化代码优化资源管理优化多线程优化虚拟机参数调整内存优化性

大模型大数据攻城狮·2025-06-21 06:21

基础与网络部分面试题

文章目录1.**我想查看有多少cpu逻辑核应该用什么命令，那个字段表示他逻辑核的个数？**2.**lscpu之后他上面的字段上面的信息代表着什么可以讲讲吗？**3.**我磁盘快满了想删一些比较大的文件想在某个目录下查找大于10兆的文件应该怎么去做**4.**Linux用的什么发行版本？拿到一个新系统做什么优化？常用的命令**5.**内存过高，如何定位**6.**Top命令Cpu每个指标代表什么**

·2025-06-21 01:24

京东面试：MySQL MVCC是如何实现的？如何通过MVCC实现读已提交、可重复读隔离级别的？

尼恩说在前面在40岁老架构师尼恩的读者交流群(50+)中，最近有小伙伴拿到了一线互联网企业如得物、阿里、滴滴、极兔、有赞、希音、百度、网易、美团的面试资格，遇到很多很重要的面试题：1.请解释什么是MVCC

45岁资深老架构师尼恩·2025-06-20 23:43

数据库面试必备：MySQL常用函数详解：提升你的数据库操作效率

MySQL面试题-在MySQL中，你使用过哪些函数?回答重点这道题目被问的几率不是很大，大家可以熟悉下，可以在实际开发中使用。

·2025-06-20 22:30

人工智能-准确率（Precision）、召回率（Recall）和 F1 分数

准确率（Precision）是指预测为正类中实际为正的比例，召回率（Recall）是实际正类中被正确预测的比例，而F1分数是两者的调和平均数。

高效匠人·2025-06-20 21:28

第十六届蓝桥杯大赛软件赛省赛 C/C++ 大学 B 组

第十六届蓝桥杯大赛软件赛省赛C/C++大学B组第十六届蓝桥杯大赛软件赛省赛C/C++大学B组【选手须知】gzg大学竞赛君提供考试开始后，选手首先下载题目，并使用考场现场公布的解压密码解压试题。

大学竞赛君·2025-06-20 21:26

股票心理学习篇：新手必避！老猫亲述交易市场十大坑

老猫亲述交易市场十大坑主讲人：老猫（2008年入市，17年交易经验）1.对技术指标过度迷信核心陷阱：指标仅反映过去，无法预测未来市场动态博弈。

TrustZone_·2025-06-20 19:14

AI大模型初识（一）：AI大模型的底层原理与技术演进

ChatGPT引发的产业变革关键事件：2022年11月30日OpenAI发布ChatGPT✅历史性突破：2个月内日活用户破亿（超越TikTok9个月记录）✅产业影响：推动AI从决策式/分析式AI（基于规则的分析预测

TrustZone_·2025-06-20 19:13

激活层为softmax时，CrossEntropy损失函数对激活层输入Z的梯度

∂L∂Z=y^−y\frac{\partialL}{\partialZ}=\hat{y}-y∂Z∂L=y^−y其中yyy为真实值，采用one-hot编码，y^\hat{y}y^为softmax输出的预测值证明

Jcldcdmf·2025-06-20 19:42

AI学习指南高数篇-泛函分析

通过泛函分析的方法，AI系统可以更好地处理高维数据，从而更准确地进行模式识别、数据建模和预测分析

俞兆鹏·2025-06-20 19:09

2025Java面试八股（含121道面试题和答案）

我又整理了121道Java的常见面试题，有需要的朋友可以点赞收藏一下。干货太多了，一篇都装不下，今天先发60个，剩余的61个下篇发，需要的朋友关注点一点，si我666。获取完整版。1.Java是什么？

小美爪哇·2025-06-20 19:39

【Golang面试题】Data Race 问题怎么检测？

这种竞争会导致不可预测的行为和极其难以调试的问题。

码农老gou·2025-06-20 18:37

资深Java工程师的面试题目（七）JDK & JVM

以下是针对Java面试者的JVM和JDK相关题目，涵盖核心知识点、实际应用场景和进阶问题：一、JVM基础1.JVM内存模型题目：请描述JVM的内存模型及其组成部分，并说明每个区域的作用。解析：JVM内存模型分为以下几部分：程序计数器（ProgramCounterRegister）：线程私有，记录当前线程执行的字节码行号。是唯一一个不会抛出OutOfMemoryError的区域。Java虚拟机栈（J

刘一说·2025-06-20 17:59

循环神经网络RNN

3.应用场景自然语言处理（NLP）、时间序列预测、语音识别、音乐生成......4.自然语言处理概述主要是通过计算机算法来理解自然语言。

Xyz_Overlord·2025-06-20 16:55

全是原题？东吴金科2024量化研究员笔试0402

量化投资和人工智能·2025-06-20 16:50

Java面试高频面试题【2025最新版】

synchronized的原理synchronized基于JVM的对象监视器和操作系统的互斥锁，每个对象都关联一个对象监视器，线程视图进入synchronized代码块或方法时，会请求锁定当前对象的监视器；监视器锁又依赖于底层操作系统的MutexLock（互斥锁）来实现，指令层面是通过monitorenter和monitorexit实现。Synchronized通过对象内部的**监视器锁（moni

伊成·2025-06-20 15:16

69 BERT预训练_BERT代码_by《李沐：动手学深度学习v2》pytorch版

系列文章目录文章目录系列文章目录BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers(BERT)输入表示预训练任务掩蔽语言模型（MaskedLanguageModeling）下一句预测

醒了就刷牙·2025-06-20 15:45

基于Python的LSTM循环神经网络模型实战

RecurrentNeuralNetwork，RNN）及其变体——长短期记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM），凭借独特的记忆机制，能够有效处理序列数据，在语音识别、自然语言处理、股票价格预测等领域展现出强大的优势

缑宇澄·2025-06-20 15:45

第100+42步 ChatGPT学习：R语言实现阈值调整

一、何为阈值这个阈值（Threshold）在二分类问题中起到了关键作用，它决定了模型预测结果的分类边界。

Jet4505·2025-06-20 14:38

【前端】常见面试题

1.常见高频MVVM、MVC模型？MVC即Model-View-Controller（模型-视图-控制器)是项目的一种分层架构思想，它把复杂的业务逻辑，抽离为职能单一的小模块，每个模块看似相互独立，其实又各自有相互依赖关系。它的好处是：保证了模块的智能单一性，方便程序的开发、维护、耦合度低。MVVM：MVVM即Model-View-ViewModel，(模型-视图-控制器)它是一种双向数据绑定的模

Alla T·2025-06-20 13:32

Day55打卡 @浙大疏锦行

知识点回顾序列预测介绍单步预测多步预测的2种方式序列数据的处理：滑动窗口多输入多输出任务的思路经典机器学习在序列任务上的劣势；以随机森林为例importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegres

ayuan0119·2025-06-20 13:01

Java求职者面试题详解：计算机网络、操作系统、设计模式与数据结构

Java求职者面试题详解：计算机网络、操作系统、设计模式与数据结构第一轮：基础概念问题1.请解释TCP和UDP的区别。2.什么是操作系统？它的主要功能是什么？

迢迢星万里灬·2025-06-20 13:00

c++面试题(14)------顺时针打印矩阵

操作系统：ubuntu22.04IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11题目描述输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个元素。例如：输入矩阵：[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]输出：[1,2,3,6,9,8,7,4,5]解法思路：模拟边界遍历（按圈打印）这是一个非常经典的二维数组模拟题。思路总结：我们可以把矩阵想象成一圈一圈的“洋葱”，从最外层开

村北头的码农·2025-06-20 12:22

彻底告别迷茫，探索机器学习的终极指南

从AlphaGo战胜人类围棋冠军，到智能推荐系统精准预测你的喜好，再到自动驾驶技术悄然改变出行方式，机器学习的力量无处不在。

wylee·2025-06-20 11:44

第七届蓝桥杯【国赛试题1】一步之遥

题目描述从昏迷中醒来，小明发现自己被关在X星球的废矿车里。矿车停在平直的废弃的轨道上。他的面前是两个按钮，分别写着“F”和“B”。小明突然记起来，这两个按钮可以控制矿车在轨道上前进和后退。按F，会前进97米。按B会后退127米。透过昏暗的灯光，小明看到自己前方1米远正好有个监控探头。他必须设法使得矿车正好停在摄像头的下方，才有机会争取同伴的援助。或许，通过多次操作F和B可以办到。矿车上的动力已经不

i逆天耗子丶·2025-06-20 10:41

Causal-aware Large Language Models: Enhancing Decision-Making Through Learning, Adapting and Acting

现有方法如强化学习（RL）单独使用或LLM辅助RL的方式，仍依赖token预测范式，缺乏结构化推理和快速适应性。

UnknownBody·2025-06-20 10:09

大厂面经：大疆嵌入式面试题及参考答案（4万字长文：持续更新）

目录Linux中断流程，谈谈你对中断上下文的理解Linuxschedule()函数的原理和调用的时机页表实现机制，分页的缺点？介绍操作系统的多级反馈调度策略，时间片轮转，在项目中如何指定优先级来调度进程完成快速响应（nice命令）聊内存分配，进程内存分配，段页式存储，缺页中断，进程间通信的方式，为什么分用户空间和内核空间详细说下进程间共享内存的分配，在哪个空间，读写速度怎么样，通信是否需要经过内核

大模型大数据攻城狮·2025-06-20 09:03

机器学习、深度学习在数学建模的应用

数学建模，作为借助数学语言描述现实、解析系统行为并进行预测的关键方法论，长久以来是科学探索与工程实践的智力引擎。

「已注销」·2025-06-20 09:02

46道DevOps高频面试题整理（附答案背诵版）

简述什么是DevOps工作流程？DevOps工作流程是一种将开发和运维团队紧密结合起来的方法，旨在实现软件开发和交付的高效性和可靠性。它强调自动化和持续集成，以便频繁地进行软件交付和部署。DevOps工作流程通常包括以下阶段：需求规划和分析：开发团队与业务团队密切合作，了解用户需求和期望。他们收集并分析需求，并与业务团队一起确定开发的优先级和时间表。代码开发：开发团队使用敏捷方法进行代码开发，遵循

编程大全·2025-06-20 09:32

Python错误和异常较难与较冷门知识点考前速记

6错误和异常6.1异常类所有的异常类都继承自基类BaseException。BaseException类中包含4个子类，其中子类Exception是大多数常见异常类的父类。Exception中常见的子类及其描述如下表所示：6.2try-expect-else-finally语句try：正常情况下，程序计划执行的语句。except：程序异常时执行的语句。解释器优先执行try子句中的代码。若try子句

殇者知忧·2025-06-20 09:01

C#与ASP.NET 2020面试题精编及实战指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本资料集《C#笔试面试题集锦2020》旨在帮助开发者准备C#及ASP.NET相关技术的面试，内容涉及C#基础语法、面向对象编程、异常处理等多个核心领域。

月末刀戈·2025-06-20 08:23

AI搜索的终极预测：从技术颠覆到生态重构

一、技术革命：深度思考与多模态交互重塑搜索内核AI搜索的底层逻辑正在经历从“信息索引”到“认知引擎”的质变。深度思考能力的普及标志着搜索技术进入新纪元。以OpenAI的o1模型为例，其通过内部思维链模拟人类反思过程，能够对复杂问题进行多步骤拆解，例如在解析“如何降低企业碳排放”时，系统会自动分解为能源结构优化、供应链改造、碳交易策略等子任务，并生成可执行的解决方案框架。与此同时，DeepSeek的

白雪讲堂·2025-06-20 06:10

云IDE：中小软件团队的未来开发利器——基于2025趋势与全球实践的洞察

据Gartner预测

·2025-06-20 06:40

AI如何改变IT行业

以下是AI改变IT行业的主要方式：自动化运维（AIOps）AI驱动的运维工具可以实时监控系统性能，预测潜在故障并自动修复。机器学习算法分析日志数据，识别异常模式，减少人工干预。

保持学习ing·2025-06-20 04:59

【数据挖掘】期末复习模拟题（暨考试题）

数据挖掘-期末复习试题挑战全网最全题库单选题多选题判断题填空题程序填空sigmoid曼哈顿距离泰坦尼克号披萨价格预测鸢尾花DBSCN密度聚类决策树购物表单-关联规则火龙果-关联分析数据非线性映射高斯朴素贝叶斯分类器手写数字识别

chaser&upper·2025-06-20 03:50

java面试题：Spring中事务失效的场景有哪些

情况一：异常捕获处理原因：事务通知只有捉到了目标抛出的异常，才能进行后续的回滚处理，如果目标自己处理掉异常，事务通知无法知悉。解决：在catch快添加thrownewRuntimeException(e)抛出。情况二：抛出检查异常spring默认智慧回滚非检查异常解决;配置rollbackFor属性。情况三：非public方法导致的事务失效原因：Sping为方法创建代理，添加事务通知，前提条件都是

不会编程的阿成·2025-06-20 02:42

阿里云大模型AI：开启智能新时代的钥匙

从智能语音助手到自动驾驶汽车，从医疗影像诊断到金融风险预测，AI技术正以惊人的速度渗透到各个领域，为我们带来前所未有的便利与机遇。

云资源服务商·2025-06-20 02:11

some面试题3

1.MyBatis中#{}和${}的区别总结：✅一、基本区别对比项#{}${}含义预编译参数占位符字符串直接替换底层机制使用JDBC的PreparedStatement使用JDBC的StatementSQL注入安全，防止注入不安全，易被注入攻击是否加引号是（自动处理字符串类型）否（原样插入）参数处理方式参数化查询，绑定参数直接拼接到SQL中性能优化支持预编译缓存，性能更好每次生成新SQL，影响性能

chen.@-@·2025-06-20 00:31

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