自然语言处理面试第3页

探索Google AI聊天模型的集成和使用

随着人工智能的飞速发展，GoogleAI的聊天模型提供了强大的自然语言处理能力，可以应用于多种场景中。本文将为你介绍如何通过GoogleAI和LangChain库来使用这些聊天模型。

qahaj·2025-03-24 03:45

Java高频面试之集合-13

哈哈哈哈哈嗝面试官：为什么hash函数能降哈希碰撞？

牛马baby·2025-03-24 03:42

Java高频面试之集合-08

哈哈哈哈哈嗝面试官：详细说说CopyOnWriteArrayListCopyOnWriteArrayList详解CopyOnWriteArrayList是Java并发包（java.util.concurrent

牛马baby·2025-03-24 03:42

Java高频面试之集合-02

哈哈哈哈哈嗝面试官：说说队列queueJava队列（Queue）详解队列（Queue）是Java集合框架中一种先进先出（FIFO）的线性数据结构，广泛应用于生产者-消费者模型、任务调度、线程池等场景。

牛马baby·2025-03-24 03:12

Java高频面试之集合-07

哈哈哈哈哈嗝面试官：ArrayList和Vector的区别是什么？

牛马baby·2025-03-24 03:12

Java高频面试之SE-23

hello啊，各位观众姥爷们！！！本baby今天又来了！哈哈哈哈哈嗝Java中的Stream是Java8引入的一种全新的数据处理方式，它基于函数式编程思想，提供了一种高效、简洁且灵活的方式来操作集合数据。Stream的核心思想是声明式编程（告诉程序“做什么”，而不是“怎么做”）。1.Stream的核心特点无存储：Stream不存储数据，只是对数据源的视图（如集合、数组、I/O通道等）。函数式操作：

牛马baby·2025-03-24 03:11

高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话

科技文章：高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话摘要：随着自然语言处理（NLP）技术的进步，DeepSeek作为一款基于深度学习的语义搜索技术，广泛应用于文本理解、对话系统及信息检索等多个领域

大富大贵7·2025-03-24 02:35

Java面试高频问题深度解析：JVM、锁机制、SQL优化与并发处理

问题列表Java中如何实现一个工作流引擎？Bean的作用域有哪些？JVM中的锁机制是如何工作的？三个方法分别被synchronized锁住，方法a调用方法b，b能获取到a的锁吗？会有什么问题？SQL优化时，EXPLAIN中需要关注哪些关键点？什么是覆盖索引？SELECT*一定不会命中索引吗？SELECT*和SELECT全字段在性能上有区别吗？什么是回表？它与索引有什么关系？100万数据分给10个线

Debug Your Career·2025-03-24 00:49

binlog和redolog

这两个是MySQL面试核心知识点，下面详细解释：✅一、概念区分内容binlog（归档日志）redolog（重做日志）属于MySQL层（Server层）InnoDB存储引擎层作用记录所有修改数据库的数据操作

重生之我在成电转码·2025-03-24 00:17

NLP高频面试题（十）——目前常见的几种大模型架构是啥样的

深入浅出：目前常见的几种大模型架构解析随着Transformer模型的提出与发展，语言大模型迅速崛起，已经成为人工智能领域最为关注的热点之一。本文将为大家详细解析几种目前常见的大模型架构，帮助读者理解其核心差异及适用场景。1.什么是LLM（大语言模型）？LLM通常指参数量巨大、能够捕捉丰富语义信息的Transformer模型，它们通过海量的文本数据训练而成，能够实现高度逼真的文本生成、复杂的语言理

Chaos_Wang_·2025-03-23 22:30

哈尔滨工业大学DeepSeek公开课人工智能：大模型原理技术与应用-从GPT到DeepSeek｜附视频下载方法

本报告深入探讨了大语言模型在自然语言处理（NLP）领域的核心地位及其发展历程，从基础概念出发，延伸至语言模型在机器翻译、拼音输入法、语音识别等任务中的关键作用。

你觉得205·2025-03-23 19:39

DeepSeek 如何处理多模态数据（如文本、图像、视频）？

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·2025-03-23 17:50

When Large Language Models Meet Speech: A Survey on Integration Approaches

主要内容研究背景：大语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得显著进展，其与语音的融合具有广泛应用前景，但缺乏相关集成方法的综述。

UnknownBody·2025-03-23 17:46

大模型学习终极指南：从新手到专家的必经之路，全网最详尽解析，你敢挑战吗？

随着人工智能技术的飞速发展，大模型（Large-ScaleModels）已经成为推动自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域进步的关键因素。

大模型入门教程·2025-03-23 17:15

大模型Agent 和 RAG 的关系

Agent和RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）是两种在自然语言处理（NLP）和人工智能领域中广泛使用的技术，它们在功能、目标和实现方式上既有区别又有联系。

大数据追光猿·2025-03-23 16:38

麦谷科技-前端面经

面试时间：2025-03月（应届）投递岗位：前端（转正实习）面试流程比较短，可能是因为经历不匹配或者第一题答的不好Tvt时间：上午约一面，下午约二面，隔一天（第三天）约hr面。整体流程还是很快的。

dancehole·2025-03-23 15:33

[ Linux 命令基础 ] Linux 命令大全-命令前置知识-系统管理-文件和目录管理-文本处理命令-网络管理命令-权限和用户管理命令-磁盘管理命令

博主介绍‍博主介绍：大家好，我是_PowerShell，很高兴认识大家~✨主攻领域：【渗透领域】【数据通信】【通讯安全】【web安全】【面试分析】点赞➕评论➕收藏==养成习惯（一键三连）欢迎关注一起学习一起讨论

_PowerShell·2025-03-23 12:39

AI大模型训练教程

1.引言随着人工智能技术的快速发展，大模型（如GPT-3、BERT等）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。训练一个大模型需要大量的计算资源、数据和专业知识。

Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-23 12:07

360 最新Android面试题及参考答案

一个activity只能有一个进程么【对进程的理解】在Android中，一个Activity并不只能有一个进程。进程是操作系统进行资源分配和调度的一个独立单位。从原理上来说，Android系统允许开发者通过在AndroidManifest.xml文件中的标签设置android:process属性，来指定Activity运行在不同的进程中。例如，如果有一个对性能要求很高的多媒体播放Activity，

大模型大数据攻城狮·2025-03-23 10:24

前端开发：这就是终点吗？

机会遍地都是，你甚至只需参加少量培训，通过面试后便能轻松收获年薪超15万的工作，还有余暇拍摄一段《程序员的一天》上传网络。

·2025-03-23 10:37

景联文科技提供高质量文本标注服务，驱动AI技术发展

文本标注是自然语言处理（NLP）领域的一个重要环节，它通过为文本的不同部分提供具体的含义和上下文信息，增强机器学习和深度学习模型对文本内容的理解能力。

景联文科技·2025-03-23 10:52

景联文科技：以高质量数据标注推动人工智能领域创新与发展

在当今这个由数据驱动的时代，高质量的数据标注对于推动机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等领域的发展具有不可替代的重要性。

景联文科技·2025-03-23 09:45

端到端的NLP框架（Haystack）

2020年在自然语言处理技术快速发展，对高效、易用且灵活的端到端NLP框架需求日益增长的背景

deepdata_cn·2025-03-23 09:13

客服机器人怎么才能精准的回答用户问题？

以下是关键策略和步骤：1.精准理解用户意图自然语言处理（NLP）技术分词与实体识别：提取关键词（如“订单号”“退货”）和实体（如时间、地点）。

玩人工智能的辣条哥·2025-03-23 09:13

Java进阶面试速记

注解注解@Override类似一个标签,作用在方法上,表示此方法是从父类中重写而来注解是java中的标注方式,可以最用在类,方法,变量,参数成员上在编译期间,会被编译到字节码文件中,运行时通过反射机制获得注解内容,进行解析.内置注解java中内定好的注解例如@Override@Deprecated-标记过时方法。如果使用该方法，会报编译警告。@SuppressWarnings-指示编译器去忽略注解

登陆成功200·2025-03-23 09:42

春招，作为普通IT实习生的我有哪些想法和准备？

去年，在学校举办校园秋招招聘之前，我已经通过线上投递+线下面试找到实习，在一家人数规模100~200的公司当前端实习生，到现在已有四个多月，没有经

十八朵郁金香·2025-03-23 08:11

[前端面试场景题]虚拟列表

嗯，用户问的是“前端虚拟列表详解”，我需要详细回答这个问题。首先，我得先理解虚拟列表的概念和用途。根据搜索结果，虚拟列表主要用于优化长列表的渲染性能，特别是在处理大量数据时。用户可能想知道它的核心原理、实现方法以及实际应用场景。看网页1提到虚拟列表的定义和关键点，只渲染视口内的数据项，减少DOM节点。网页2和网页4都给出了具体的Vue和原生JS实现案例，比如动态计算起始和结束索引，使用transf

GISer_Jinger·2025-03-23 08:10

DeepSeek、Grok 与 ChatGPT 三巨头：技术架构与应用场景的全方位解析

前言在当今人工智能领域，DeepSeek、Grok和ChatGPT作为语言模型的三巨头，各自凭借独特的技术架构和广泛的应用场景，在自然语言处理领域占据着重要地位。

云策量化·2025-03-23 08:36

Java面试宝典，kafka优先级队列

为什么要分库分表？首先回答一下为什么要分库分表，答案很简单：数据库出现性能瓶颈。用大白话来说就是数据库快扛不住了。数据库出现性能瓶颈，对外表现有几个方面：大量请求阻塞在高并发场景下，大量请求都需要操作数据库，导致连接数不够了，请求处于阻塞状态。SQL操作变慢如果数据库中存在一张上亿数据量的表，一条SQL没有命中索引会全表扫描，这个查询耗时会非常久。存储出现问题业务量剧增，单库数据量越来越大，给存储

m0_57081324·2025-03-23 07:02

自然语言处理（5）—— 中文分词

中文分词的基本原理及实现1.什么是词2.基本原理3.发展趋势：多数场景无需显式分词信息处理的目标是使用计算机能够理解和产生自然语言。而自然语言理解和产生的前提是对语言能够做出全面的解析。汉语词汇是语言中能够独立运用的最小的语言单位，是语言中的原子结构。由于中文缺乏类似英文的空格分隔，分词的准确性直接影响后续任务（如机器翻译、情感分析）的效果。因此，对中文进行分词就显得至关重要。中文分词（Chine

隐私无忧·2025-03-23 06:11

通过Bokeh实现大规模数据可视化的最佳实践【从静态图表到实时更新】

本文已收录于《Python超入门指南全册》本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学，从基础到精通不断进阶深入，后续还有实战项目，轻松应对面试，专栏订阅地址：https://blog.csdn.net

步入烟尘·2025-03-23 05:07

静态html 500错误,HTTP-500错误

http500内部服务器(HTTP-InternalServerError)错误说明IIS服务器无法解析ASP代码，访问一个静态页面试试是否也出现这个问题，如果访问静态页面没问题，那就要分以下几种情况来分析了

金门走狗·2025-03-23 04:55

如何使用JSON输出解析器解析语言模型的输出

技术背景介绍随着语言模型的普及，许多应用场景需要从自然语言处理任务中获取结构化的输出。

vaidfl·2025-03-23 04:25

使用LocalAI进行文本嵌入的实战指南

技术背景介绍文本嵌入是一种将文本片段转换为高维向量的技术，可以用于自然语言处理任务中的相似性计算、信息检索等应用。

bavDHAUO·2025-03-23 04:52

LLM：软件测试的颠覆性力量

LLM凭借其强大的自然语言处理能力和广泛的知识储备，正在重塑我们对

AI天才研究院·2025-03-23 03:41

深入了解盘古大模型：技术、应用与未来

该模型以中文数据为主进行训练，旨在推动中文自然语言处理（NLP）以及跨模态应用的技

Hardess-god·2025-03-23 02:10

复习JVM

class文件,读取内容b.验证:验证.class文件的格式是否符合要求.c.准备:给类对象分配内存空间d.解析:初始化字符串常量e.初始化:对类对象中的各个部分初始化,比如静态代码块,静态成员的初始化等经典面试题

LMQ6·2025-03-23 02:37

NLP高频面试题（七）——GPT和Bert的mask有什么区别？

GPT和BERT的Mask机制对比：核心区别与优化策略在NLP领域，GPT和BERT是最具代表性的预训练语言模型之一。它们都在训练过程中使用了Mask机制来引导模型学习语言表示，但具体实现方式和目标却有所不同。本文将深入探讨GPT和BERT的Mask方法的核心区别，并分析其优化策略。1.BERT的Mask机制：基于MLM（MaskedLanguageModel）BERT（Bidirectional

Chaos_Wang_·2025-03-23 02:35

知识图谱中NLP新技术

知识图谱与自然语言处理（NLP）的结合是当前人工智能领域的前沿方向，其技术发展呈现多维度融合与场景深化的特点。

魔王阿卡纳兹·2025-03-23 02:34

Vue相关面试题

以下是150道Vue相关面试题及详细答案：Vue基础1.Vue.js是什么？

努力的搬砖人.·2025-03-23 01:29

使用PyTorch搭建Transformer神经网络:入门篇

1.简介Transformer是一种强大的神经网络架构,在自然语言处理等多个领域取得了巨大成功。本教程将指导您使用PyTorch框架从头开始构建一个Transformer模型。

DASA13·2025-03-23 00:21

Kafka常见问题

Kafka集群，常见MQ面试问题Kafka集群，常见MQ问题Kafka名词介绍•Topic:消息队列，生产者和消费者面向的都是一个Topic•Broker:一个Kafka服务器就是一个Broker，一个集群由多个

C18298182575·2025-03-23 00:19

Python 向量检索库Faiss使用

Faiss能够在几毫秒内搜索数亿个向量，这使得它非常适合于实现近似最近邻（ANN）搜索，这在许多应用中都非常有用，比如图像检索、推荐系统和自然语言处理。

懒大王爱吃狼·2025-03-22 23:48

C++基础系列【26】排序和查找算法

程序喵大人·2025-03-22 23:15

.gitlab-ci.yml 配置文件详解

✨系列专栏：前端面试宝典、JavaScript进阶、vue实战资料领取：前端进阶资料以及文中源码可以在公众号“不爱吃糖的程序媛”领取git工具文档说明：https://docs.gitlab.com/ee

程序媛夏天·2025-03-22 22:12

使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南

使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南引言在人工智能和自然语言处理领域，利用大语言模型（LLM）构建复杂的问答（Q&A）系统是一个重要应用。

m0_57781768·2025-03-22 21:33

基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践

大模型（LargeLanguageModel,LLM）是一种基于深度学习技术的大规模自然语言处理模型。代表性大模型：GPT-4、BERT、T5、ChatGPT等。

weixin_贾·2025-03-22 20:59

输了，腾讯golang一面凉了

今天分享我的一位大佬朋友CC，勇闯腾讯golang的面试经历。这次面试问题的方向主要集中在计算机基础个网络方面。下面是主要问到的问题。

golang学习记·2025-03-22 20:59

golang面经整理（一）（k8s,docker二次开发方向，云原生方向）

笔者在2022年7月份-9月份之间面试了很多golang和k8s相关的面试，主要想从事云原生相关的开发工作，大小公司面试了很多，现将整体面试感受和一些通用的问题做一些整理记录，帮助大家在面试的时候更好的进行准备

gooooer·2025-03-22 20:59

栈力扣hot100热门面试算法题面试基础核心思路背题滑动窗口最大值字符串解码每日温度柱状图中最大矩形有效的括号最小栈

栈栈的核心思路：每个数都要进栈or队列，但是要及时维护栈or队列，当某元素没有存在的意义时就删掉，关键是思考栈尾什么时候有用与没用。滑动窗口最大值https://leetcode.cn/problems/sliding-window-maximum/题解链接https://leetcode.cn/problems/sliding-window-maximum/solutions/3067170/d

尘土哥·2025-03-22 20:26

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