考前预测试题第6页

[独家原创]基于五种算法优化CNN-BiLSTM-Attention的多变量时序预测8模型消融实验一键对比

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[独家原创]基于五种算法优化CNN-BiLSTM-Attention的多变量时序预测8模型消融实验一键对比基于CPO、NRBO、FVIM、SSA

机器学习和优化算法·2025-02-09 14:52

SCI一区级 | SAO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention雪消融算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测Matlab实现

天天Matlab代码科研顾问·2025-02-09 14:50

CNN卷积神经网络多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)

代码地址：CNN卷积神经网络多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)标题：CNN卷积神经网络多变量多步预测，光伏功率预测一、引言1.1研究背景及意义随着全球能源危机的加剧和环保意识的提升

机器学习之心·2025-02-09 13:15

人工智能-A* 算法与机器学习算法结合

我们会先使用A*算法生成一些路径规划数据，然后用这些数据训练一个简单的神经网络，让神经网络学习如何预测路径。最后，将训练好的神经网络应用到路径规划任务中，实现A*算法与机器学习算法的结合。

小赖同学啊·2025-02-09 12:11

华为最新OD机试真题-学生方阵-Python-OD统一考试（E卷）

ai因思坦·2025-02-09 11:02

安恒网安面试题来啦！

1.什么是WebShell?WebShell就是以asp、php、jsp或者cgi等网页文件形式存在的─种命令执行环境，也可以将其称做为─种网页后门。黑客在入侵了─个网站后，通常会将这些asp或php后门文件与网站服务器WEB目录下正常的网页文件混在─起，然后就可以使用浏览器来访问这些asp或者php后门，得到─个命令执行环境，以达到控制网站服务器的目的（可以上传下载文件，查看数据库，执行任意程序

网络安全Max·2025-02-09 10:52

Python常见面试题(100道)

为了帮助你更好地应对Python面试，我精心整理了100道经典的Python面试题，并附上详细答案和解析。这些问题涵盖了基础知识、实用技巧和常见难点，旨在提升你的面试能力，让你自信面对挑战。

weixin_49114368·2025-02-09 10:20

Python面试宝典：魔术方法与类装饰器相关知识和面试题（1000加python面试题助你轻松捕获大厂Offer）

Python面试宝典：1000加python面试题助你轻松捕获大厂Offer【第一部分：Python基础：第五章：面向对象编程：第二节：魔术方法与类装饰器】第六章：面向对象编程第二节：魔术方法与类装饰器

脑洞笔记·2025-02-09 09:48

【面试系列】后端开发工程师高频面试题及详细解答

文章目录常见的初级面试题1.请解释一下REST

野老杂谈·2025-02-09 09:47

2、Python面试题解析：如何进行字符串插值？

Python字符串插值详解字符串插值是将变量或表达式嵌入字符串中的一种技术，Python提供了多种方式实现字符串插值。以下是常见的几种方法及其详细解析和代码示例。1.百分号（%）格式化这是Python早期版本中的字符串插值方法，类似于C语言的printf风格。语法"格式化字符串"%(变量1,变量2,...)示例name="Alice"age=25print("Mynameis%sandIam%dy

千层冷面·2025-02-09 09:46

面试指南：Python开发工程师（Django框架）

目录面试指南：Python开发工程师（Django框架）1.岗位职责解析2.技术栈3.面试准备4.自我介绍模板面试题及答案（40个问题）Python基础与进阶Django与DjangoRESTFrameworkLinux

闲人编程·2025-02-09 09:46

20个python经典最新热点面试题，以及对应的答案和超全超详细解析

计算机搬砖艺术家·2025-02-09 09:15

4、Python 面试题解析：什么是装饰器（decorator）？

Python装饰器（Decorator）详解装饰器是Python中一种强大的工具，用于动态修改函数或类的行为，而无需修改其源代码。它基于高阶函数和闭包的概念，广泛应用于日志记录、权限验证、性能测试等场景。一、装饰器的核心概念定义装饰器是一个接受函数作为参数并返回新函数的可调用对象（通常是函数或类）。作用在不修改原函数代码的情况下，增强其功能。实现代码复用，遵循DRY（Don’tRepeatYour

千层冷面·2025-02-09 09:12

点击率估计中的FM与DeepFM算法：小学生也能懂的详细解释

如果能准确预测点击率，广告商就能更好地选择展示哪些广告，这样也能让你看到更感兴趣的广告。2.什么是FM算法？

从零开始学习人工智能·2025-02-09 08:39

DeepSeek-V3 Technical Report

DeepSeek-V3技术报告摘要1引言2架构2.1基本架构2.2多token预测3基础设施3.1计算集群3.2训练框架3.2.1双管和计算通信重叠3.2.2跨节点全对全通信的高效实现3.2.3以最小的开销节省大量内存

UnknownBody·2025-02-09 08:35

基于PyG搭建GCN-LSTM时空犯罪预测

基于PyG搭建GCN-LSTM时空犯罪预测1.前言最近针对犯罪时空预测、犯罪分布可视化开展研究，图神经网络是必不可少的研究工具之一，为了记录学习PyG的过程，本文通过结合官网案例(非常晦涩难懂)以及网上各位大佬的学习过程

职业摸鱼能手·2025-02-09 04:01

场景题：假设有40亿QQ号，但只有1G内存，如何实现去重？

1.空间占用量预测正常情况下，如果将40亿QQ号存储在Java中的int类型的话，一个int占4字节（byte）那么40亿占用空间大小为：4000000000*4/1024/1024/1

·2025-02-09 03:16

2020年Java面试题(3年的工作总结)

1.mysql面试题(20道题)2.Mysql索引原理以及索引优化面试题(10道题)3.Java基础面试题(10道题)4.详细的说明:List接口，Set接口，Map接口5.HashMap的面试题(10

web18285482512·2025-02-09 03:53

注意力机制：查询（Query）、键（Key）、值（Value）

它们通常是来自编码器或解码器的表示，通过它们的交互，模型能够聚焦于最相关的信息部分，从而提高预测的准确性。1.查询（Query）查询（Query）是用来在输入序列中查找相关信息的向量。

彬彬侠·2025-02-09 00:37

面试官：项目中如何实现布隆过滤器？

谈起“布隆过滤器”相信大家都不陌生，它也算日常面试中的常见面试题了。

·2025-02-08 23:07

从零开始人工智能Matlab案例-线性回归与梯度下降算法

案例背景假设某饮料公司想预测气温变化对饮料销量的影响。使用线性回归模型拟合历史数据，并通过梯度下降算法优化模型参数，动态展示参数更新如何逐步降低预测误差。

算法工程师y·2025-02-08 23:28

通过matlab实现机器学习的小项目示例

文章目录项目目标完整代码实现代码说明运行结果数据加载与探索数据预处理模型训练模型评估可视化决策边界展方向项目目标使用鸢尾花数据集（IrisDataset），训练一个分类模型，根据花萼和花瓣的尺寸（4个特征）预测花的类别

MATLAB卡尔曼·2025-02-08 22:24

【LSSVM时间序列预测】白鲨算法优化最小二乘支持向量机WSO-LSSVM时序预测未来数据【含Matlab源码 2483期】

Matlab武动乾坤博客之家

Matlab武动乾坤·2025-02-08 22:24

大模型AI应用安全与合规测试实战指南-数据层

核心痛点直击：黑盒失控：生成内容不可预测，传统规则引擎失效数据深渊：训练数据含敏感信息，清洗难度指数级上升合规迷宫：全球AI监

测试匠心：技能精进·职场跃迁·面试赢家·2025-02-08 21:20

最全的AI工具箱大全，都给你们整理好了

从智能语音助手到自动驾驶汽车，再到医疗诊断和金融预测等，AI的身影无处不在。随着技术的不断进步，AI将在未来发挥更加重要的作用，改变我们生活的方方面面，现在的AI还远远没有发展到终点。

Java新手村·2025-02-08 21:20

Docker常见面试题整理

文章目录1.Docker是什么？它解决了什么问题？2.Docker和虚拟机（VM）的区别是什么？3、Docker三个核心概念4、如何构建一个Docker镜像？5、如何将一个Docker容器连接到多个网络？6、DockerCompose是什么？7、如何实现Docker容器的持久化存储？8、如何查看Docker容器的日志？Win7Docker环境搭建查看：Win7Docker环境搭建MacOS使用do

一只IT攻城狮·2025-02-08 20:41

【面试系列】软件架构师高频面试题及详细解答

欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！欢迎订阅相关专栏：工重hao：野老杂谈⭐️全网最全IT互联网公司面试宝典：收集整理全网各大IT互联网公司技术、项目、HR面试真题.⭐️AIGC时代的创新与未来：详细讲解AIGC的概念、核心技术、应用领域等内容。⭐️全流程数据技术实战指南：全面讲解从数据采集到数据可视化的整个过程，掌握构建现代化数据平台和数据仓库的核心技术和方法。⭐️构建全面的数据指标体系

野老杂谈·2025-02-08 20:08

WPF 2024 金九银十最新高级架构面试题 C#

含入门初级中级高级不同级别WPF的面试题相关面试题redis安装说明书http://t.csdnimg.cn/iM260单体并发瓶颈redissqlsevermysql多少http://t.csdnimg.cn

云草桑·2025-02-08 19:31

Redis高频面试题

redis安装说明书http://t.csdnimg.cn/iM260单体并发瓶颈redissqlsevermysql多少http://t.csdnimg.cn/DTXIh数据库SqlServer笔试题数据库

云草桑·2025-02-08 19:31

2023饿了吗Java后端面经和网易Java面经【赶紧来试试！】_饿了么面试

2023饿了吗Java后端面经和网易Java面经饿了吗Java后端面经（感觉有点难）网易日常Java面经往期文章>>>Java最全面试题【五分钟看完】Java后端精选面试题分享Java经典面试题带答案（

2501_90326065·2025-02-08 19:58

Jetpack Compose漫谈，高级安卓开发面试题

Android已经十年多了，传统的AndroidUIToolKit有很多历史遗留问题，而有些官方也很难修改。比如View.java有三万多行代码，比如Combobox竟然叫Spinner，再比如Button继承自Textview。同时官方的一些widget修复依赖系统升级，到达用户周期过长。通过在Jetpack中添加Compose，脱离了Android系统，代码修复可以更快地到达用户。而对国内开发

2401_84149743·2025-02-08 19:57

react高级面试题

以下是一些React高级面试题：一、组件相关React组件的生命周期有哪些（类组件）？在函数组件中如何实现类似功能？

·2025-02-08 19:28

全网最全JAVA面试八股文，终于整理完了

今天为大家整理了目前互联网出现率最高的大厂面试题，所谓八股文也就是指文章的八个部分，文体有固定格式:由破题、承题、起讲、入题、起股、中股、后股、束股八部分组成，题目一律出自四书五经中的原文。

马士兵·2025-02-08 18:55

JAVA面试题大全(200+道题目)

一、Java基础1.JDK和JRE有什么区别？jdk：javadevelopmentkitjre：javaruntimeEnvironmentjdk是面向开发人员的，是开发工具包，包括开发人员需要用到的一些类。jre是java运行时环境，包括java虚拟机等，是提供给使用java的人用的2.==和equals的区别是什么？==比较的是两个对象，包括对象的地址位，如果比较的两个对象地址位不同，值相同

马士兵·2025-02-08 18:54

2020最全的BAT大厂面试题整理改版 (2)

一、java面试题熟练掌握java是很关键的，大公司不仅仅要求你会使用几个api，更多的是要你熟悉源码实现原理，甚至要你知道有哪些不足，怎么改进，还有一些java有关的一些算法，设计模式等等。

2401_86963927·2025-02-08 18:51

锂电池剩余寿命预测 | 基于PSO-SVM粒子群优化支持向量机的锂电池剩余寿命预测研究附Matlab参考代码

基于PSO-SVM粒子群优化支持向量机的锂电池剩余寿命预测研究一、引言1.1、研究背景与意义随着科技的迅速发展，锂电池因其高能量密度、长循环寿命等优点，已广泛应用于移动设备、电动汽车等领域。

默默科研仔·2025-02-08 15:36

机器学习模型创建的数学原理

众所周知，监督学习模型是通过一定数学原理，根据输入特征数据计算出预测结果的函数映射，它由自变量、函数参数和因变量组成。

HadesZ~·2025-02-08 15:04

C/C++嵌入式面试题

目录C面试题Linux系统编程网络编程C++STLQT数据库BS开发C面试题1、描述⼀下gcc的编译过程？gcc编译过程分为4个阶段：预处理、编译、汇编、链接。

残念惭忆·2025-02-08 15:02

今日思考：程序是如何实现随机的？以及什么是真随机和伪随机

以及什么是真随机和伪随机1.背景今日神游，忽然沉思：随机是指现实生活中无规律，不可预测的事情，例如：抛硬币。那么在软件的世界里是如何实现这一物理现象的呢，遂做此探究。。。什么是真随机和伪随机？

·2025-02-08 14:19

嵌入式面经-c/c++面经-软件开发面经＜9/30＞--C/C++常见面试题（四）

高级专栏系列：嵌入式面经解析大全专栏链接：嵌入式/C++面试题解析大全嵌入式面经解析大全目录详情：嵌入式面经111道面试题全解析C/C++可参考嵌入式项目交流分享链接：嵌入式项目交流分享（附源码）安卓高频面经解析大全专栏链接

爱打球的程小员许乔丹·2025-02-08 14:28

DEEPSEKK GPT等AI体的出现如何重构工厂数字化架构：从设备控制到ERP MES系统的全面优化

AI的强大处理能力、预测能力和自动化决策支持，将大幅度提升生产效率、设备管理、资源调度以及产品质量管理。

有续技术·2025-02-08 14:25

嵌入式面试题 C/C++常见面试题整理_7

一.什么函数不能声明为虚函数?常见的不能声明为虚函数的有:普通函数(非成员函数):静态成员函数;内联成员函数;构造函数;友元函数。1.为什么C++不支持普通函数为虚函数?普通函数(非成员函数)只能被overload，不能被override，声明为虚函数也没有什么意思，因此编译器会在编译时邦定函数。2.为什么C++不支持构造函数为虚函数?因为构造函数本来就是为了明确初始化对象成员才产生的，虚函数表的

嵌入式_笔记·2025-02-08 14:25

高级java每日一道面试题-2024年8月11日-网络篇-说一下TCP粘包是怎么产生的?

如果有遗漏,评论区告诉我进行补充面试官:说一下TCP粘包是怎么产生的?我回答:在Java高级面试中，TCP粘包是一个常见的网络编程问题，它主要涉及到TCP协议的特性以及数据在网络中的传输方式。以下是对TCP粘包产生原因的详细解析：一、TCP粘包现象概述TCP粘包是指在网络传输中，由于TCP协议本身的特性，发送方发送的多个数据包在接收方可能会被合并成一个大的数据包接收，导致接收方无法准确区分每个数据

java我跟你拼了·2025-02-08 13:51

动手学图神经网络（12）：MovieLens上的链接回归

MovieLens上的链接回归在MovieLens数据集上进行评分预测的实践过程，包括数据处理、模型构建、训练以及评估等步骤，预测用户对电影的评分（即边的属性值）。

段智华·2025-02-08 11:07

SpringCloud面试题----Eureka的工作原理

Eureka的工作原理主要涉及服务注册、服务续约、服务拉取、服务下线和自我保护等几个关键机制，以下是详细介绍：服务注册当Eureka客户端（即服务提供者）启动时，它会向EurekaServer发送一个HTTPPOST请求，将自己的相关信息（如服务名称、IP地址、端口号、健康检查URL等）注册到EurekaServer上。EurekaServer接收到注册请求后，会将该服务实例的信息存储在自己的注册

指尖下的技术·2025-02-08 11:02

AIoT 未来趋势：机遇与挑战并存

AIoT通过将人工智能（AI）与物联网（IoT）相结合，使设备具备自主学习、预测、优化和决策能力，从而提升各行各业的智能化水平。

嵌入式Jerry·2025-02-08 10:57

台风信息查询 API：精准掌握台风动态的利器

台风信息查询API的功能概述台风信息查询API能够提供全方位的台风数据，包括但不限于台风的名称、编号、形成时间、当前位置、强度等级、移动速度、移动方向、预计路径以及未来几天的路径预测等

·2025-02-08 10:08

股票数据集成：优质API接口精选

在金融数据分析中，股票API为数据科学家和分析师提供精准的股票价格、公司财报及市场趋势数据，辅助量化分析和预测。在程序化交易领域，股票API是自动化交易系统的核心组成部分，允许

·2025-02-08 10:36

大语言模型多token预测技术

传统的基于下一个token预测的训练方法虽简单有效，但在获取语言、世界知识和推理能力方面效率不高。

deepdata_cn·2025-02-08 09:21

AI 驱动的自动化测试框架：提升开发效率与质量

AI驱动的测试框架使用机器学习和深度学习技术，能够自动生成测试用例、智能分析测试结果，并根据历史数据和代码变更预测潜在

桂月二二·2025-02-08 09:19

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