论文典型试题

Python面向对象面试题及参考答案

目录什么是面向对象编程？Python中的类和对象是什么？什么是继承？Python如何实现继承？什么是多态？Python如何实现多态？Python中的类属性和实例属性有什么区别？类属性和实例属性的访问优先级规则是什么？Python中的实例方法、类方法和静态方法有什么区别？静态方法、类方法、实例方法的参数传递差异是什么？什么是构造函数（init）？解释__init__方法与__new__方法的区别Py
大模型大数据攻城狮·2025-02-28 11:58

web前端常见面试题

html文件开头DOCTYPE作用DOCTYPE（文档类型）是HTML文档的开头，它指定了HTML文档使用的HTML版本及文档类型，告诉浏览器以哪种规范来解析HTML文档。它的作用有以下几个方面：声明HTML版本：DOCTYPE声明可以让浏览器知道使用哪个HTML版本来解析当前文档，从而根据规范来处理文档中的元素和属性。帮助浏览器正确解析文档：DOCTYPE声明可以确保浏览器以标准模式渲染页面，而
JackieDYH·2025-02-28 10:55

c语言概率产生字母,智邮普创c语言面试题 ---- 字母概率(示例代码)

题目描述小明最近对概率问题很感兴趣。一天，小明和小红一起玩一个概率游戏，首先小明给出一个字母和一个单词，然后由小红计算这个字母在这个单词中出现的概率。字母不区分大小写。例如，给定的字母是a，单词是apple，那么概率是0.20000。输入输入包含多组测试数据。每组数据包含一个字母和一个单词。单词的长度不超过200。输出对于每一个输入，输出对应的概率，结果保留5位小数。样例输入aapplecCand
飞跃思考·2025-02-28 10:46

c语言字母概率,C/C++知识点之智邮普创c语言面试题 ---- 字母概率

本文主要向大家介绍了C/C++知识点之智邮普创c语言面试题----字母概率，通过具体的内容向大家展示，希望对大家学习C/C++知识点有所帮助。题目描述小明最近对概率问题很感兴趣。
OK up·2025-02-28 10:46

说说 Spring MVC 的执行流程？

高频面试题：说说SpringMVC的执行流程？大家好，我是浮生，一个工作了十四年的java程序员！昨天，一个工作2年的粉丝在面试的时候，面试官要求他说SpringMVC的执行流程。
浮生带你学Java·2025-02-28 09:45

2024年BCSP-X小学低年级组初赛测试题（模拟题解析）

一、单项选择（共15题，每题2分，共计30分，每题有且仅有一个正确选项）以下是题目和解析的完整格式:不可以作为c++中的变量名的是（）。A.I以下loveChinaB.I_loveChinaC.I_love_ChinaD.i_loveChina正确答案：A.I以下loveChina解析：在C++中，变量名命名需要遵循一定的规则。变量名可以由字母、数字和下划线组成，但是第一个字符不能是数字。此外，变
天秀信奥编程培训·2025-02-28 09:10

【2000NOIP普及组】T4.单词接龙 试题解析

【2000NOIP普及组】T4.单词接龙试题解析时间限制:1000ms内存限制:65536KB【题目描述】单词接龙是一个与我们经常玩的成语接龙相类似的游戏，现在我们己知一组单词，且给定一个开头的字母，要求出以这个字母开头的最长的
宏阳李老师·2025-02-28 09:10

Transformer 代码剖析2 - 模型训练 （pytorch实现）

)ifp.requires_grad)遍历模型参数筛选可训练参数统计参数数量返回总数技术解析：numel()方法计算张量元素总数requires_grad筛选需要梯度更新的参数统计结果反映模型复杂度，典型
lczdyx·2025-02-28 09:38

神经网络中的Adam

Adam由DiederikP.Kingma和JimmyBa在2014年的论文《Adam:AMethodforStochasticOptimi
化作星辰·2025-02-28 08:01

Farm3D- Learning Articulated 3D Animals by Distilling 2D Diffusion论文笔记

Farm3D:LearningArticulated3DAnimalsbyDistilling2DDiffusion1.Introduction最近的研究DreamFusion表明，可以通过text-imagegenerator提取高质量的三维模型，尽管该生成模型并未经过三维训练，但它仍然包含足够的信息以恢复三维形状。在本文中，展示了通过文本-图像生成模型可以获取更多信息，并获得关节模型化的三维对
Im Bug·2025-02-28 07:24

DeepSeek R1 简单指南：架构、训练、本地部署和硬件要求

DeepSeek推出的LLM推理新策略DeepSeek最近发表的论文DeepSeek-R1中介绍了一种创新的方法，通过强化学习（RL）提升大型语言模型（LLM）的推理能力。
爱喝白开水a·2025-02-28 07:52

RabbitMQ系列（零）概要

其核心价值在于：解耦性：生产者与消费者无需同时在线或直接交互削峰填谷：应对流量突发场景，避免系统过载（如秒杀系统请求缓冲）可靠性：通过持久化、重试机制保障消息不丢失2.典型应用场景场景实现原理案例服务异步化耗时操作异步执行
yyueshen·2025-02-28 07:21

51-29 CVPR 2024 | BEV-Planner：开环端到端自动驾驶中自车状态是你所需要的一切吗？

本论文是南京大学、英伟达最新CVPR2024工作。蛮幸运的，该论文提出了很多思考，证明了很多最优Paper在落地上车方面的无效性。咱们对待新方法能否成为自动驾驶的最佳实践要审慎。
深圳季连AIgraphX·2025-02-28 07:51

Spring Boot 动态配置数据源全解析

亲爱的小伙伴们，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻，那不妨给我一个小小的关注吧。
♢.＊·2025-02-28 05:39

深入解析：如何编写 Mapper 文件

亲爱的小伙伴们，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻，那不妨给我一个小小的关注吧。
♢.＊·2025-02-28 05:39

Tarjan求无向图割边

文章目录Tarjan算法无向连通图的搜索树时间戳dfn追溯值low无向图的割边及判定对重边的处理参考实现Tarjan算法不得不说RobertTarjan真的是大师，发个网站大家感受一下——论文索引。
Visors·2025-02-28 05:04

Spring Boot 中 @Transactional 注解全面解析

亲爱的小伙伴们，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻，那不妨给我一个小小的关注吧。
♢.＊·2025-02-28 04:03

文章精读篇——用于遥感小样本语义分割的可学习Prompt

题目：LearnablePromptforFew-ShotSemanticSegmentationinRemoteSensingDomain会议：CVPR2024Workshop论文：10.48550/
LiXiang like coding吗·2025-02-28 04:59

大模型专栏博文汇总和索引

大模型专栏主要是汇总了我在学习大模型相关技术期间所做的一些总结和笔记，主要包括以下几个子专栏：DeepSeek-R1AIGC大模型实践Transformer多模态系统视频理解对比学习目标检测目标跟踪图神经网络大模型专栏汇总了以上所有子专栏的论文
Donvink·2025-02-28 03:53

快速实现APP的即时通讯功能，提高聊天体验

实时聊天交互功能是当前主流APP的关键功能之一，像微信、QQ的聊天系统就是典型代表。IM虽看似简单，但其技术开发难度颇高，要满足海量并发、超低延时、消息必达等高实时性需求，需融合众多技术。
网易数智·2025-02-28 03:22

四、数据湖应用平台架构

数据应用：基于数据湖构建的各种数据分析、挖掘和应用服务，例如：数据图表线路商业智能预测分析1.要素组成一个典型的数据湖应用平台架构通常包括以下几个核心组件：数据采集层：从各种数据
moton2017·2025-02-28 03:51

STM32F4xx传感器分类及专业应用指南

一、电平信号类传感器（GPIO中断驱动）1.红外避障传感器技术细节：阈值调节：传感器自带电位器可调节检测距离（典型范围2cm-30cm）抗干扰设计：需添加38kHz载波调制，防止自然光干扰STM32接口电路
平凡灵感码头·2025-02-28 03:18

算力革新引领数字中国智能跃迁

技术方向核心特征典型应用场景异构
智能计算研究中心·2025-02-28 02:14

Redis分布式存储案例面试题

问：1~2亿条数据需要缓存，请问如何设计这个存储案例？答：单机单台肯定是不可能的，肯定是分布式存储。问：用redis如何落地？答：1、哈希取余分区（小厂回答）2、一致性哈希算法分区（中厂回答）3、哈希槽分区（大厂回答，推荐回答）1、哈希取余分区2亿条记录就是2亿个(k,v)，我们单机不行必须要分布式多机，假设有3台机器构成一个集群，用户每次读写操作都是根据公式：hash(key)%N个机器台数，计
哎呀哎呀诶·2025-02-28 02:10

Redis分布式缓存面试题

为什么使用分布式缓存？1.提升性能降低延迟：将数据缓存在离应用更近的地方，减少数据访问时间。减轻数据库压力：缓存频繁访问的数据，减少对后端数据库的请求，提升系统响应速度。2.扩展性水平扩展：通过增加节点，分布式缓存可以轻松扩展，处理更大规模的数据和请求。负载均衡：数据分布在不同节点上，避免单点瓶颈，提升系统整体吞吐量。3.高可用性容错能力：即使某个节点故障，其他节点仍能继续提供服务，确保系统稳定运
hxj..·2025-02-28 01:38

2014年上半年系统集成项目管理工程师真题解析（上午+下午）

2014年上半年系统集成项目管理工程师（上午+下午）上午试题1、根据《计算机信息系统集成企业资质等级评定条件（2012年修定版）》的规定，对于申请二级资质的企业来说，近三年的系统集成收入总额占营业收入总额的比例不低于
BoltBear·2025-02-28 00:53

设计模式面试题汇总

目录设计模式面试题汇总一、设计模式基础二、具体设计模式（一）创建型模式（二）结构型模式（三）行为型模式一、设计模式基础什么是设计模式？为什么使用设计模式？
阿贾克斯的黎明·2025-02-27 23:17

什么是提示词？

目录从生活场景认识提示词专业定义解析提示词的底层逻辑应用场景全解析优秀提示词的设计法则典型场景案例分析未来发展趋势成为提示词设计师的路径提示词管理：PromptMinder提示词自动生成：Promptate
正宗咸豆花·2025-02-27 23:47

【系统架构设计师】高分优秀论文：论基于架构的软件设计方法及应用

更多内容请见：备考系统架构设计师-核心总结索引文章目录论文一摘要正文论文二摘要正文总结论文一摘要2022年4月，本人所在单位计划研发生态集装箱管理控制平台项目。
数据知道·2025-02-27 23:44

web前端开发面试题

1.一些开放性题目1.自我介绍：除了基本个人信息以外，面试官更想听的是你与众不同的地方和你的优势。2.项目介绍3.如何看待前端开发？4.平时是如何学习前端开发的？5.未来三到五年的规划是怎样的？position的值，relative和absolute分别是相对于谁进行定位的？§absolute:生成绝对定位的元素，相对于最近一级的定位不是static的父元素来进行定位。§fixed（老IE不支持）
书亦何欢*·2025-02-27 23:44

【系统架构设计师-论文】SOA面向服务编程

论基于SOA面向服务编程在新媒体平台系统的实践摘要2021年12月，我所在的团队承接了某大学的媒体中心委托的《新媒体平台》的开发，我在项目中担任系统架构师，主要完成技术方案评估与实现，项目立项论证等工作。该系统以文章阅览功能为核心，实现用户对文章的发布订阅以及评论等功能。本文结合作者的实践，以《新媒体平台》为例，简要说明了SOA技术的概念，包含服务类型、主要技术以及实现方式，并详细说明了基于SOA
Maxbao0401·2025-02-27 23:12

【模块】AKConv卷积模块

论文《AKConv:ConvolutionalKernelwithArbitrarySampledShapesandArbitraryNumberofParameters》1、作用AKConv旨在解决深度学习中标准卷积操作的两个固有限制
dearr__·2025-02-27 22:10

腿足机器人之十三-强化学习PPO算法

腿足机器人之十三-强化学习PPO算法腿足机器人位姿常用强化学习算法PPO算法核心原理PPO算法的创新设计PPO算法典型流程优势函数对于复杂地形适应性（如楼梯、碎石路），传统的腿足机器人采用基于模型的控制器
shichaog·2025-02-27 22:05

【基于PHP的CMS动态网站的渗透测试流程】

深度手动测试二、关键风险检测清单1.PHP环境风险2.数据库交互风险3.会话管理缺陷三、高效测试方法论1.自动化辅助技术2.逻辑漏洞快速定位3.WAF绕过技术四、企业级防护建议1.环境加固2.监控与响应五、典型漏洞验证
D-river·2025-02-27 20:52

Java spring面试题及答案（1~11题）

1、SpringMVC的工作原理？●用户向服务器发送请求，请求被springMVC前端控制器DispatchServlet捕获；●DispatcherServle对请求URL进行解析，得到请求资源标识符（URL），然后根据该URL调用HandlerMapping将请求映射到处理器HandlerExcutionChain；●DispatchServlet根据获得Handler选择一个合适的Handl
蒙娜丽莎的Java·2025-02-27 20:48

基于低代码的安全工具平台架构

一、工作场景网络安全工作中的典型场景包括情报收集、安全审计、资产梳理和信息收集。在这些场景中，安全工程师需要使用各种工具进行漏洞扫
ITPUB-微风·2025-02-27 20:46

[python脚本]论文1.（一）CPU/内存数据分析和分组

CPU收集到的CPU数据，格式如下：由于这里6个数据为一组来收集latency的数据以及各个分位值的数据，而本质上每一行都是一次完整的测试，因此这里将这个csv文件分为两个文件，第一个是和latency相关的，将6条数据融合为一条，而剩下的数据比如eps等，单独整理为一个文件。这里分为两步，第一步单独处理每个实例收集到的数据，第二步是汇总所有实例数据。对于50个实例收到的数据，先通过将6条合并为一
weixin_45396500·2025-02-27 19:14

功能安全：现代技术的无形守护者

功能安全的应用领域功能安全的重要性在许多领域得到了广泛体现，以下是一些典型的应用场景：1.汽车工业：汽车功能安全是功能安全中最广为人知的领
Imagination官方博客·2025-02-27 19:41

论文被知网判定AI生成？别慌！手把手教你3分钟自救

2025年2月13日刚更新的学术检测系统，直接把论文圈炸了锅。新上线的AIGC检测2.13版本，连文献综述都可能被打上"AI生成"标签！这次更新有多狠？
chatpaper001·2025-02-27 18:37

从阿里云EDM到美团云：典型微服务治理平台的实战经验分享

目录一.阿里云EDM（EnterpriseDistributedApplicationService）二.腾讯云TSF（TencentServiceFramework）三.华为云FusionStage四.京东云JDC（JDCloudMicroservicePlatform）五.百度智能云CloudStack六.字节跳动Tinker七.小米云平台八.美团云服务平台随着微服务架构的广泛应用，微服务治理
码农老起·2025-02-27 17:27

PLM项目管理工具盘点：2025年TOP 10，如何选择最适合的工具？

本文将从实战视角，结合制造业、IT、建筑等行业的典型案例，解析如何选择适配业务特性的PLM工具。
·2025-02-27 17:10

HTML专题之语义化

前言石匠敲击石头的第3次有一道经典的前端面试题：如何理解HTML语义化？如果让我自己回答，我会说语义化会让HTML代码更利于维护，并且有利于SEO的优化。
·2025-02-27 17:39

深度学习重要论文阅读笔记 ResNet （2025.2.26）

文章目录问题背景数据预处理神经网络模型模型性能知识点积累英语单词积累问题背景随着神经网络变得更深（层数变多），模型的训练过程也会变得更加困难。当神经网络的深度增加，就会出现梯度消失和梯度下降现象，妨碍模型的收敛。不过，这种情况可以通过归一化的模型初始化和中间的归一化层基本解决。但是，尽管在增加了归一化技术的情况下很深的神经网络可以收敛，又出现了另外一个问题，即随着模型深度的增加，模型的准确率反而下
北岛寒沫·2025-02-27 16:50

pandas中Series的map函数详解

Series的map函数Series的map方法可以接受一个函数或含有映射关系的字典型对象。使用map是一种实现元素级转换以及其他数据清理工作的便捷方式。
现实、狠残酷·2025-02-27 16:45

C++11 智能指针：unique_ptr、shared_ptr和weak_ptr 功能特性 模拟实现

模拟实现shared_ptr功能和特性使用场景make_shared模拟实现weak_ptrC++中智能指针都是RAII（ResourceAcquisitionIsInitialization）机制的典型应用
Chandler24·2025-02-27 16:14

大模型最新面试题系列：深度学习基础（二）

21.解释模型容量与过拟合的关系，如何在理论上平衡两者？模型容量与过拟合的关系模型容量指的是模型能够学习的复杂模式的能力，通常与模型的参数数量、网络结构的复杂度等相关。过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在未见过的测试数据上表现不佳。当模型容量较低时，模型可能无法学习到数据中的复杂模式，导致欠拟合，即在训练集和测试集上的表现都较差。随着模型容量的增加，模型能够学习到更复杂的模式，在训练集上的表现
人肉推土机·2025-02-27 15:08

Java 统一资源定位符 URL（URL 的结构、主要功能、构造方法、解析方法、操作方法、其他方法）

java.net.URL是Java标准库中的一个类java.net.URL提供一种解析、构造、操作URL的方式java.net.URL可以通过URL访问网络资源（例如，文件、图片、网页等）二、URL的结构一个典型的
我命由我12345·2025-02-27 15:36

unable to launch什么意思_激光SLAM | IMLS-SLAM：基于scan-to-model方法的大场景3D激光SLAM...

论文题目：IMLS-SLAM:scan-to-modelmatchingbasedon3DdataIMSL-SLAM和IMSL-SLAM++是kitti数据集上仅次于LOAM的激光SLAM系统，虽然它有一个最大的缺点
weixin_39559097·2025-02-27 15:04

深入解析内容分发网络（CDN）：现代互联网的加速引擎

传统中心化服务器架构面临三大瓶颈：地理延迟：纽约到悉尼的理论延迟约160ms带宽成本：视频流量导致带宽开支增加300%单点故障：集中式架构的可用性难以突破99.9%1.2CDN的技术演进路线代际时间范围核心技术典型带宽节点密度第一代
斯~内克·2025-02-27 14:32

基于微信小程序的毕业设计——花店管理系统（附源码+论文）

关键词：微信小程序；花店管理；花室管理；毕业；我们专注于软件开发工程领域，熟练掌握多种开发技术，包括基于SpringBoot、Vue.js、SSM框架的应用开发，以及针对AndroidAPP和微信小程序的开发。（具体流程参见文章最后段落）一、引言随着移动互联网的普及和微信小程序的崛起，越来越多的传统行业开始利用小程序进行数字化转型。花店作为一个具有浪漫和文化意义的行业，通过微信小程序可以更好地满足
picking_bananas·2025-02-27 14:30
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