考前预测试题

Java 基础到进阶&企业技巧（二）

目录一、字符串1.底层原理与语法2.字符串位置与拼接3.字符串数组操作二、人机交互1.接收输入-Scanner类2.课堂练习三、字符与编码1.char字符2.面试题：字
Aphelios380·2025-03-16 12:13

如何设计一个高并发的秒杀架构？

这是一个高频面试题。这个问题看似简单，但是里面的水很深，它考查的是高并发场景下，从前端到后端多方面的知识。
老程不秃·2025-03-16 12:42

智慧运维与物联网技术在地铁车辆段的应用项目

该系统可以实时监控设备状态、预测故障、提供智能决策支持、优化维护策略，并降低运营成本，同时提高乘客安全。其应用拓展至整个地铁线路，乃至与城市交通系统协同，展现了智慧运维对公共交通系统现代化的贡献。
罗博深·2025-03-16 12:11

构建多序列比对的删除矩阵Deletion Matrix

从多序列比对（MultipleSequenceAlignment,MSA）数据中构建删除矩阵（DeletionMatrix）是蛋白质结构预测中的一个重要步骤。
qq_27390023·2025-03-16 12:09

【JCR一区级】被囊群算法TSA-Transformer-GRU负荷数据回归预测【含Matlab源码 6309期】

Matlab武动乾坤博客之家
Matlab武动乾坤·2025-03-16 11:36

ARM N2微架构介绍

前端Front-End前端的设计相比较前代可以说是巨大提升，预测和取指依然是
「已注销」·2025-03-16 11:05

深入探究YOLO系列的骨干网路

其通过将整个图像作为输入，并且直接在图像上通过一个单独的神经网络输出每个检测框的类别预测和边界框信息。为了更好地理解YOLO系列，我们需要先了解它所使用的骨干网路。
编码实践·2025-03-16 10:59

如何用deepseek炒股

使用DeepSeek进行炒股的核心思路是利用其强大的数据处理和预测能力，辅助投资决策。
Real Man★·2025-03-16 10:29

房产租赁数据分析与可视化

【实训内容】  1.数据统计与分析方面的可视化；  2.数据分析与预测方面的可视化；  3.数据多类型的可视化。  本次实验以温州市三区房屋租赁数据（res
学习只是用户态·2025-03-16 10:28

KNN算法性能优化技巧与实战案例

一、核心性能瓶颈维度挑战描述计算复杂度单次预测需计算全部训练样本距离，时间复杂度为（n=样本数，d=特征维度）内存占用需全量存储训练数据，大规模数据集难以加载高维灾难高维数据中距离计算失去
可问 可问春风·2025-03-16 09:22

每天10道Java基础面试题，涵盖核心知识点，附简洁代码示例，掌握快速记忆的方法

1.JDK、JRE、JVM区别JDK：开发工具包（含JRE+编译器）JRE：运行环境（含JVM+类库）JVM：执行字节码的虚拟机2.==与equals()区别Stringa="abc",b=newString("abc");System.out.println(a==b);//false（地址不同）System.out.println(a.equals(b));//true（内容相同）3.Stri
小小鸭程序员·2025-03-16 08:43

16届蓝桥杯模拟试题三-编程解析

一、题目展示二、参考答案1、主函数初始化程序的相关初始化，记得引入自己的头文件，以及对下面会用lcd驱动的几个函数进行一定的修改，防止led出错，修改就不一一展示了，大致都是这样的，进入lcd驱动的相关函数时保存当前的led输出状态，即GPIOC的PIN15~8的输出值，退出lcd函数时再恢复GPIOC的引脚值。HAL_GPIO_WritePin(GPIOD,GPIO_PIN_2,GPIO_PIN
真-大意失仙人·2025-03-16 07:08

Matlab多种算法解决未来杯B的多分类问题

3.训练多个模型我们选取8种常见分类模型，并存储预测结果。
Subject.625Ruben·2025-03-16 06:05

MyBatis相关的面试题

以下是150道MyBatis相关的面试题及详细答案：MyBatis基础1.MyBatis是什么？
努力的搬砖人.·2025-03-16 01:26

Android插件化和组件化面试题及参考答案

目录如何使用Gradle来管理Android项目中的模块依赖？Android中的Gradle插件开发如何辅助组件化开发？如何在Gradle中进行组件化项目的构建？在Android项目中，如何实现不同模块间的解耦？什么是组件化开发？组件化开发的主要优势有哪些？如何将Android应用拆分为多个组件？在Android中如何实现组件化？请描述具体的实现步骤。在组件化架构中，如何实现组件的独立运行与集成？
大模型大数据攻城狮·2025-03-16 01:24

基于时间序列预测的推理服务弹性扩缩容实战指南：（行业案例+数学推导+源码解析）

技术原理（数学公式）整体架构请求量预测→扩缩容决策→资源配置动态调整三阶段闭环，周期为5-30分钟核心预测模型（时间序列预测）LSTM预测公式（CSDN兼容格式）：$$h_t=\text{LSTM}(x_t
燃灯工作室·2025-03-15 23:12

Python自动化炒股：基于自然语言处理的股票新闻情感分析模型开发与优化的最佳实践

因此，利用自然语言处理（NLP）技术来分析股票新闻的情感倾向，可以帮助我们预测市场动向，从而做出更明智的投资决策。本文将带你了解如何开发和优化一个基于Pytho
云策量化·2025-03-15 23:08

数字马力ai面试题

有关前端工程化的工具前端工程化是指将前端开发过程中的各种任务自动化、流程化、标准化，以提高开发效率、代码质量和可维护性。在前端工程化中，通常会用到一些工具来辅助完成各种任务，比如构建、测试、部署等。以下是一些常用的前端工程化工具：1.**构建工具（BuildTools）**-**Webpack**:是一个非常流行的模块打包器，可以处理各种类型的文件，并且支持插件扩展。-**Rollup**:另一个
泠波·2025-03-15 21:29

leetcode-sql数据库面试题冲刺（高频SQL五十题）

题目：1633.各赛事的用户注册率用户表：Users±------------±--------+|ColumnName|Type|±------------±--------+|user_id|int||user_name|varchar|±------------±--------+user_id是该表的主键(具有唯一值的列)。该表中的每行包括用户ID和用户名。注册表：Register±---
我想吃烤肉肉·2025-03-15 20:19

蓝桥杯历届试题 正则问题(非dfs解决)

文章目录题目题目解析解题代码题外话–网上清一色的dfs模拟也是够离谱，搁这一个接着一个抄呢？题目oj平台题目解析如果围绕着如何从左到右进行遍历更新那我觉得确实半天难以得到分数，但只要转念一想：我们如果是处理没有括号的正则计数，会发现非常的容易，那么我们找到一种方法：通过一个函数将一个括号范围内的正则表达式的最大值进行更新。我们通过另一个函数将整个括号的表达式替换为对应的x数量。不断重复1、2过程，
C+G·2025-03-15 18:37

IKM 测试题 - Java SE 8 评估测试题目

关于JavaSE中this()和super()关键字的使用问题：以下哪些陈述正确描述了JavaSE中this()和super()关键字的使用？选项：如果super()没有被编码，则编译器将生成对零参数超类构造函数的调用。this()和super()可以在同一构造函数中使用。如果使用，this()或super()调用必须始终是构造函数中的第一条语句。this()和super()调用可以在构造函数之外
843294669·2025-03-15 18:37

准确率（Precision）和召回率（Recall）

准确率（Precision）定义：准确率是指在模型预测为正的样本中，真正为正的样本所占的比例。它关注的是模型预测的准确性。
asdfg1258963·2025-03-15 16:47

前端面试题---vue项目打包时, 内存不足了怎么办 为什么会出现这样的情况

Vue项目打包时如果出现内存不足（OOM，OutofMemory）简称就是OOM，通常是因为项目代码量较大、依赖过多、打包时Webpack需要处理的文件过多，导致Node.js运行时超出了默认的内存限制。一、为什么会出现内存不足？项目过大：项目代码文件过多，Webpack需要处理的内容太多。第三方库过多：node_modules体积过大，依赖库多且未进行优化。SourceMap过大：默认produ
*星之卡比*·2025-03-15 15:16

AVA面试_进阶部分_kafka面试题

1.Kafka的设计时什么样的呢？Kafka将消息以topic为单位进行归纳将向Kafkatopic发布消息的程序成为producers.将预订topics并消费消息的程序成为consumer.Kafka以集群的方式运行，可以由一个或多个服务组成，每个服务叫做一个broker.producers通过网络将消息发送到Kafka集群，集群向消费者提供消息2.数据传输的事物定义有哪三种？数据传输的事务定
茂茂在长安·2025-03-15 15:41

JAVA面试常见题_基础部分_springboot面试题

问题一什么是SpringBoot？多年来，随着新功能的增加，spring变得越来越复杂。只需访问https://spring.io/projects页面，我们就会看到可以在我们的应用程序中使用的所有Spring项目的不同功能。如果必须启动一个新的Spring项目，我们必须添加构建路径或添加Maven依赖关系，配置应用程序服务器，添加spring配置。因此，开始一个新的spring项目需要很多努力，
茂茂在长安·2025-03-15 15:11

机器学习-----决策树

特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练，建立出分类规则，并对新样本进行预测
多巴胺与内啡肽.·2025-03-15 15:37

机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用

电池管理技术概述电池的工作原理与关键性能指标电池管理系统的核心功能ØSOC估计ØSOH估计Ø寿命预测Ø故障诊断人工智能机器学习基础人工智能的发展机器学习的关键概念机器学习在电池管理中的应用案例介绍人工智能在电池荷电状态估计中的应用荷电状态估计方法概述基于迁移学习的
萌萌可爱郭德纲·2025-03-15 15:07

数字孪生对于新基建的价值浅析，算是抛砖引玉。

模拟预测与优化利用AI和大数据分析
大牛工控设计师·2025-03-15 14:04

2024前端Webpack面试题

1、谈谈你对Webpack的理解Webpack是一个模块打包工具，可以使用它管理项目中的模块依赖，并编译输出模块所需的静态文件。它可以很好地管理、打包开发中所用到的HTML,CSS,JavaScript和静态文件（图片，字体）等，让开发更高效。对于不同类型的依赖，Webpack有对应的模块加载器，而且会分析模块间的依赖关系，最后合并生成优化的静态资源。2、Webpack的基本功能代码转换：Type
司宁·2025-03-15 14:02

Matlab/simulink 风储调频，风电调频，模糊控制，mpc模型预测，虚拟惯性控制，下垂控制。

MPC通过状态空间表达式通过fk预测下一时刻fk+1频率，仿真结果表明预测频率和实际频率相差不大。因此可以用mpc预测频率，去改变风电出力。这样利用mpc的超前预测能力进而预测风电出力。
风储wind-专业frequency·2025-03-15 12:48

HarmonyNext深度解析：ArkUI高效渲染与性能优化实战

在华为Mate60系列实测中，复杂界面渲染延迟降低42%智能脏区检测机制基于机器学习的区域更新预测算法，
披光人·2025-03-15 12:14

QLineEdit控件：基础用法、样式表与扩展应用

.基础用法1.1创建QLineEdit1.2常用属性设置2.样式表美化2.1基础样式2.2动态效果2.3自定义图标3.信号与槽3.1常用信号3.2实时输入处理4.高级功能4.1输入验证4.2自动补全参考前言
Quz·2025-03-15 11:40

基于大模型的单纯性孔源性视网膜脱离预测及治疗方案研究报告

目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、单纯性孔源性视网膜脱离概述2.1发病机制2.2高危因素2.3临床表现与诊断方法三、大模型在术前预测中的应用3.1模型选择与数据收集
LCG元·2025-03-15 09:27

吴恩达机器学习笔记复盘（二）监督学习和无监督学习

在线广告，输入广告和用户信息，预测用户是否点击广告，为公司带来大量
wgc2k·2025-03-15 09:21

cv君独家视角 | AI内幕系列七：EfficientViT模型：基于多尺度线性注意力模块，实现高效的高分辨率密集预测

专题概况cv君独家视角|AI内幕系列是一个专注于人工智能领域的深度专题，旨在为读者揭开AI所有领域技术的神秘面纱，展示其背后的科学原理和实际应用。通过一系列精心策划的文章，我们将带您深入了解AI的各个领域，从计算机视觉到文本语音等多模态领域，从基础理论到前沿技术，从行业应用到未来趋势。无论您是AI领域的工程师或者专家，还是对这一领域充满好奇的读者，这个系列都将为您提供高价值的见解和启发，为您带来横
cv君·2025-03-15 09:19

数据分析大数据面试题大杂烩01

互联网:通过埋点实时计算用户浏览频次用优惠券等措施吸引用户,通过历史信息用非智能学习的title方式构造用户画像(抖音,京东)电信,银行统计营收和针对用户的个人画像:处理大量非实时数据政府:健康码,扫码之后确诊,找出与确诊对象有关联的人订单订单表(除商品以外所有信息),商品详情表,通过搜集用户title进行定制化推荐点击流数据通过埋点进行用户点击行为分析FLINK一般用来做实时SPARK一般用来做
爱学习的菜鸟罢了·2025-03-15 09:19

HarmonyOS NEXT＜HarmonyOS第一课＞ DevEco Studio的使用DevEco Studio的使用 试题答案

【习题】DevEcoStudio的使用未通过/及格分80/满分100判断题1.如果代码中涉及到一些网络、数据库、传感器等功能的开发，均可使用预览器进行预览。正确(True)错误(False)正确答案：错误(False)2.module.json5文件中的deviceTypes字段中，配置了phone，tablet，2in1等多种设备类型，才能进行多设备预览。正确(True)错误(False)正确答
芦苇花开·2025-03-15 07:04

安全中心建设关键技术之机器学习

在本课题在大量数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测。通过机器学习重点解决目前无法在识别撞库攻击源IP地址的基础上，进一步识别出被撞库成功的账号。
sinfoyou·2025-03-15 07:33

R+VIC模型融合实践技术应用及未来气候变化模型预测

在气候变化问题日益严重的今天，水文模型在防洪规划，未来预测等方面发挥着不可替代的重要作用。目前，无论是工程实践或是科学研究中都存在很多著名的水文模型如SWAT/HSPF/HEC-HMS等。
科研的力量·2025-03-15 06:57

什么是代理？

通过预定义代码路径编排LLM和工具代理：动态自主决策流程和工具使用的系统何时（不）使用代理基本原则：优先选择最简单的解决方案仅在必要时增加复杂性权衡考量：代理系统以延迟/成本换取任务性能明确定义任务→工作流（可预测性
AI Echoes·2025-03-15 05:38

Java常用集合与映射的线程安全问题深度解析

Java常用集合与映射的线程安全问题深度解析一、线程安全基础认知在并发编程环境下，当多个线程同时操作同一集合对象时，若未采取同步措施，可能导致以下典型问题：数据竞争：多个线程同时修改数据导致结果不可预测状态不一致
扣得A艾·2025-03-15 04:07

每日一练 模拟卷（1）参考答案

2024CCF非专业级别软件能力认证第一轮(CSP-J1)入门级C++语言试题-模拟卷（一）考生注意事项：满分100分。请在答题纸上作答，写在试题纸上的一律无效。
「已注销」·2025-03-15 04:59

每日一练 模拟卷（5）

请在答题纸上作答，写在试题纸上的一律无效。考试时间两小时。不得使用任何电子设备（如计算器、手机、电子词典等）或查阅任何书籍资料。
「已注销」·2025-03-15 04:59

Java常用集合与映射的线程安全问题深度解析

Java常用集合与映射的线程安全问题深度解析一、线程安全基础认知在并发编程环境下，当多个线程同时操作同一集合对象时，若未采取同步措施，可能导致以下典型问题：数据竞争：多个线程同时修改数据导致结果不可预测状态不一致
jiajia651304·2025-03-15 03:51

安全密码生成器

默认值支持：初始化时已预设常用参数（长度12，全选字符类型）2.安全增强加密安全：使用secrets模块替代random，符合NIST安全标准配置校验：未选择字符类型时抛出错误，密码长度<8时弹出警告防预测设计
那曾是梦·2025-03-15 03:48

Python二级考试试题汇总（史上最全）

Python二级考试试题（一）以下关于程序设计语言的描述，错误的选项是：APython语言是一种脚本编程语言B汇编语言是直接操作计算机硬件的编程语言C程序设计语言经历了机器语言、汇编语言、脚本语言三个阶段
m0_67265464·2025-03-15 02:47

数据挖掘技术介绍

数据挖掘技术介绍分类聚类关联规则挖掘预测异常检测特征选择与降维文本挖掘序列模式挖掘深度学习集成学习数据挖掘（DataMining）是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术，旨在从数据中发现隐藏的规律、
柒柒钏·2025-03-14 23:25

【PyTorch】torch.nn.functional.cross_entropy() 函数：分类任务的交叉熵损失函数

torch.nn.functional.cross_entropytorch.nn.functional.cross_entropy是PyTorch中用于分类任务的交叉熵损失函数，用于衡量预测概率分布与真实类别分布之间的差异
彬彬侠·2025-03-14 23:24

YOLOv8涨点大全总结（源码）

常见的性能指标包括：指标名称含义mAP5050%交并比阈值下的平均精度mAP50-9550-95%交并比阈值范围内，步长为5%的平均精度Precision预测正确的正样本占总预测正样本的比例Recall
清风AI·2025-03-14 23:21

LLM推理和优化（1）：基本概念介绍

一、LLM推理的核心过程：自回归生成LLM（如DeepSeek、ChatGPT、LLaMA系列等）的推理本质是自回归生成：从初始输入（如[CLS]或用户prompt）开始，逐token预测下一个词，直到生成结束符
AndrewHZ·2025-03-14 23:50
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