大数据开发（Hive面试真题）1、举几个Hive开窗函数例子？什么要有开窗函数，和聚集函数区别？2、说下Hive是什么？跟数据仓库区别？3、Hive架构？4、Hive数据倾斜以及解决方案？

一步一个脚印，一天一道面试题。FlinkCDC的诞生背景FlinkCDC的全称是ChangeDataCapture（变更数据捕获）每一项技术的诞生都是为了解决某个问题，某个痛点。而FlinkCDC的诞生就是为了解决在读取，监控MySQL这样的数据库时，不会因为读取数据库，对数据库本身造成压力，影响性能。同时，保证了数据源的准确，正确。FlinkCDC原理方式一：通过查询来获取更新的数据。如查询数据

今天分享关于JVM双亲委派模型的JVM面试题，希望对大家有帮助；什么是双亲委派模型？

CopilotwithGPT-4的深度分析CopilotwithGPT-4是基于OpenAI的GPT-4模型，它是一个多功能的AI助手，能够在多种语言中进行交流和创作。

AnomalyGPT：利用LVLMs进行工业异常检测摘要本文介绍了一种名为AnomalyGPT的新型工业异常检测方法，该方法基于大型视觉语言模型(LVLMs)。

1.八股有几种网络io模型？异步网络模型在什么场景下你了解有应用过？（回答了线程相关的场景）除了用线程完成，还有什么操作可以完成异步操作？同步阻塞和同步非阻塞在java层面怎么实现？

郁磊（副教授）主要从事AI人工智能、大语言模型及软件开发、生理系统建模与仿真、生物医学信号处理，具有丰富的科研经验，主编《MATLAB智能算

《FlinkSQL语法篇》系列，共包含以下10篇文章：FlinkSQL语法篇（一）：CREATEFlinkSQL语法篇（二）：WITH、SELECT&WHERE、SELECTDISTINCTFlinkSQL语法篇（三）：窗口聚合（TUMBLE、HOP、SESSION、CUMULATE）FlinkSQL语法篇（四）：Group聚合、Over聚合FlinkSQL语法篇（五）：RegularJoin、I

这一体系结构奠定了现代电子计算机的基本框架，至今仍是大多数计算机系统的核心设计基础。核心特点：数据与指令共享内存

神经网络量化（NeuralNetworkQuantization）是一种技术，旨在减少神经网络模型的计算和存储资源需求，同时保持其性能。

微积分在人工智能（AI）领域扮演着至关重要的角色，以下是其主要作用：优化算法：•梯度下降法：微积分中的导数被用来计算损失函数相对于模型参数的梯度，这是许多机器学习和深度学习优化算法的核心。

嵌入式系统是一种专用计算机系统，通常用于控制、监视或执行特定任务。它由硬件和软件组成，具有高度集成、实时性强和资源受限等特点。

Flexbox布局：Flexbox是一种弹性盒子布局模型，可以实现更加简单和有效的布局方式，使得元素在容器内按照指定的规则排列和对齐。

从调查出来的大数据来看，适龄人群的不婚比例，是空前高的一个数字，越来越多的适婚人士，加入了不婚

#防止小孩游戏成瘾设计了这样一个模型>允许孩子玩游戏，但是每天有规定一个小时！-如果第一天刚好玩了1小时，第二天可以照常玩1小时。-如果第一天超过1小时，哪怕是1分钟，第二天再怎么哭闹上吊也不准玩。

目录网络基础类1、简述ISO/OSI七层模型的==分层与作用==相关-==TCP/IP四（五）层==模型与作用?

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在小明的模型下，将地面从0,1,2…直到N依次从左到右进行标号。每次陨石i

大数据开发（Kafka面试真题）1、请解释以下ApacheKafka是什么？它在大数据系统中的角色是什么？2、请解释以下Kafka的工作原理和它与传统消息队列服务的不同之处？

自然语言概念总结自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是计算机科学领域与人工智能领域的一个重要方向，它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法

Reactor，Proactor，Actor_reactoractor-CSDN博客Actor模型是一种并发编程模型，它定义了计算单元的行为，这些计算单元被称为Actors。

主要功能R6类;分类群丰度图，维恩图，Alpha多样性，Beta多样性，差异丰度分析，环境数据分析，零模型分析，网络分析，功能分析。

搜索引擎依托于多种技术，如网络爬虫技术、检索排序技术、网页处理技术、大数据处理技术、自然语言处理技术等，为信息检索用户提供快速、高相关性的信息服务。

MVC：Model(模型层)、View(视图层)、Control(控制层)View层一般通过XML进行界面的描述Control层主要是由Activity实现的，因此我们应该尽量少的在Activity中进行业务代码的编写

1、数据通信这是最基本的功能。用来传送各种类型的信息，包括文字信件、新闻消息、资讯信息、图片资料、声音、视频流等各种多媒体信息。2、资源共享资源是指网络中所有的软件、硬件和数据，共享则是指网络中的用户能够部分或者全部地享受这些资源。如南京地区的社保数据库可供全网内其它地区的社保部门使用;一些大型的计算软件可供需要的地方或者人通过共享有偿调用或办理一定手续后调用;一些外部设备〈如彩色打印机、静电绘图

方法一：使用Flexbox布局Flexbox是CSS3中引入的一种弹性盒子布局模型，它提供了简单而强大的方式来实现元素的居中对齐。

线性模型线性回归用于建立因变量和一个或多个自变量之间的线性关系模型。在线性回归中，假设因变量（被预测变量）与自变量（预测变量）之间存在着线性关系，也就是说，因变量的数值可以通过自变量的线性组合来预测。

51的MCU与ARM的MCU的区别51单片机与ARM单片机区别主要体现在以下几个方面：指令集架构（ISA）：51单片机：基于Intel8051架构，采用的是CISC（复杂指令集计算机）设计，其指令集相对较复杂

SpectralGPT:SpectralFoundationModelSpectralGPT的通用RS基础模型，该模型专门用于使用新型3D生成预训练Transformer（GPT）处理光谱RS图像。

案例：深度学习中的卷积神经网络（CNN）在图像识别领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一个广泛应用深度学习模型，它在人脸识别、物体识别、医学图像分析等方面取得了显著成效

一、SCQA结构1、结构Situation（情境）：描述背景或现状。Challenge（挑战）：指出在这种情境下面临的问题或挑战。Question（问题）：提出一个具体的问题。Answer（答案）：给出解决问题的方法或答案。情境引入（S）要生动有吸引力，挑战（C）部分要符合实际情况，触达底层矛盾，问题（Q）部分要能够激发出读者的好奇，答案（A）要切实可行，确保整个大纲结构完整，能够清晰传达信息。2

0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于大数据的基站数据分析与可视化该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！

U287342A.NANA与字符串-洛谷|计算机科学教育新生态(luogu.com.cn)U287344B.NANA学跳舞-洛谷|计算机科学教育新生态(luogu.com.cn)U287345C.NANA

Java大数据开发和安全开发（一）Java的常用API1.1Object类1.1toString1.1equals方法1.1对象克隆clone1.1Objects类1.1包装类1.1StringBuilder1.1StringBuffer1.1StringJoiner1.1Math

自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，其目标是使计算机能够理解、处理和生成人类自然语言的形式和含义。

XA规范：分布式事务规范，规定了分布式事务模型四个角色：事务管理器（协调者TM），资源管理器（参与者RM），应用程序AP，通信资源管理器CRM全局事务：一个横跨多个数据库的事务，要么全部提交，要么全部回滚

【C/C++学习笔记】内存视频地址:Bilibili内存分区模型代码区:存放函数体的二进制代码，由操作系统进行管理全局区:存放全局变量和静态变量以及常量栈区:由编译器自动分配释放，存放函数的参数值、局部变量等堆区

1.谈谈对volatile的理解volatile是java虚拟机提供的一种轻量级的同步机制保证可见性不保证原子性禁止指令重排相当于轻量级的sychronized1.1.JMM的理解JMM，java内存模型

在本文中，板载手势传感器将用于收集对象识别数据，这些数据将用于创建TensorFlowLite模型，该模型可用于识别特定对象。

Github项目上有一个大语言模型学习路线笔记，它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习，LLM前沿算法和架构，以及如何将大语言模型进行工程化实践。

一、spark介绍是一种通用的大数据计算框架，正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce、Hive引擎，以及Storm流式实时计算引擎等.Spark主要用于大数据的计算二、spark下载spark3.5.0

在卡通风格中，模型的高光往往是一块块分解明显的纯色区域。除了光照模型之外，卡通风格通常还需要在物体边缘部分

目录1.使用GPU加速2.批量推理3.使用半精度浮点数(FP16)4.禁用梯度计算5.模型简化与量化6.使用TorchScript7.模型并行和数据并行结论在使用PyTorch进行模型预测时，可以通过多种方法来加快推理速度

摘要检索增强生成（RAG）系统通过结合传统的语言模型生成能力和结构化数据检索，为复杂的问题提供精确的答案。

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这种模型假设自变量和因变量之间存在线性关系。fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportmatplotlib.pyplotaspltimp

2.计算机为什么用二进制？因为CPU的引脚是为了通电用的。有时候是高电频，有的是低电频。为了区分，就用0和1表示，0表示低点频。1表示高点频。

机器学习是人工智能的一个重要分支，它通过让计算机系统利用数据自我学习来改进任务执行的能力。在机器学习领域，有许多成熟的框架被广泛使用，这些框架提供了构建和训练机器学习模型的工具。

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