论文典型试题第34页

RPC框架Dubbo深入分析

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radcb55226·2025-02-17 16:17

通过MATLAB/Simulink平台，使用时域分析法评估一个典型控制系统的响应速度性能指标

目录基于Simulink的时域分析法评估系统的响应速度性能指标1.背景介绍1.1项目背景1.2系统描述1.3应用场景2.系统架构设计2.1系统框图2.2数学模型3.Simulink仿真模型步骤3.1创建Simulink模型3.2添加模块3.2.1阶跃输入模块3.2.2系统模型模块3.2.3输出显示模块3.2.4数据记录模块3.3连接模块3.4设置仿真参数3.5运行仿真4.响应速度性能指标计算5.参

xiaoheshang_123·2025-02-17 15:06

AQS 核心原理与高频面试题详解

前言AQS（AbstractQueuedSynchronizer）是Java并发包（java.util.concurrent）中的核心基础类，它提供了一个框架来实现阻塞锁和相关的同步器（如信号量、CountDownLatch等）。AQS内部使用了一个FIFO的双向队列来管理线程，这个队列存储的是等待获取同步状态的线程节点。一、AQS的核心原理1.AQS的作用是什么？AQS是一个用于构建锁和同步器的

·2025-02-17 15:40

Java基础面试题day02——数据类型

1.八种基本的数据类型？Java支持的数据类型分为两类：基本数据类型和引用数据类型基本数据类型：数值型：整数类型byte、short、int、long浮点类型float、double字符型：char布尔型：boolean2.long和int可以互转吗？可以；由于long类型的范围比int类型大，因此将int转换为long是安全的，而将long转换为int可能会导致数据丢失或者溢出。将int转换为l

华农第一蒟蒻·2025-02-17 14:56

iotop 命令详解：深入分析系统 I/O 性能

本文将详细介绍iotop命令的使用方法、典型输出示例、各项指标的详细解析，并结合异常指标详细分析系统I/O性能问题的解决过程。

测试不打烊·2025-02-17 14:23

Python的那些事第二十三篇：Express（Node.js）与 Python：一场跨语言的浪漫邂逅

如果你厌倦了单调的技术论文，那么这篇论文绝对能让你眼前一亮！1.引言：当Node.js遇上P

暮雨哀尘·2025-02-17 13:14

LLM 大模型学习必知必会系列(一)：大模型基础知识篇

本专题初步梳理了当前社区上一些典型的LLM以及对应的创空间应用，方便大家对于L

汀、人工智能·2025-02-17 12:40

ARIMA差分自回归移动平均模型--时间序列预测

建模步骤3、ARIMA建模实战3.1导入模块3.2加载数据3.3平稳性检验3.4单位根检验3.4白噪声检验3.5模型定阶3.6参数估计3.7模型的显著性检验3.8模型预测3.8模型拟合效果展示参考文献论文

别团等shy哥发育·2025-02-17 12:10

记GBase8a一次简单的典型sql优化

原文地址：https://www.gbase.cn/community/post/3549某客户反映一条业务测试sql查询缓慢（3节点集群），百万级数据量用时6-8s,不满足小于1秒的业务需求！由于客户刚使用8a不久，希望远程进行优化演示。客户sql也比较简单，为两表关联分页查询，sql如下：SELECT*FROMAAAAa,BBBBbWHEREa.AAC001_JY=to_char(b.AAC0

GBase技术大咖·2025-02-17 12:40

《深入浅出LLM基础篇》（三）：大模型结构分类

GoAI·2025-02-17 12:39

＜Attention Is All You Need＞：全网首次提出Transformer模型论文中英文对照学习

论文摘要英文Thedominantsequencetransductionmodelsarebasedoncomplexrecurrentorconvolutionalneuralnetworksthatincludeanencoderandadecoder.Thebestperformingmodelsalsoconnecttheencoderanddecoderthroughanattenti

kingking44·2025-02-17 12:08

【论文精读】MotionLM

【论文精读】MotionLM1背景2存在的问题3具体方案轨迹转运动序列模型轨迹去重和聚类loss1背景团队：Waymo时间：2023.9代码：简介：采用自回归的方式做轨迹生成，能够更好地建模交互，且避免模态坍缩

EEPI·2025-02-17 12:37

【论文精读】Sparse4D v2: Recurrent Temporal Fusion with Sparse Model

1背景团队：地平线时间：代码：简介：这篇论文是Sparse4D的续作，区别主要在于特征时序融合上，新版提高了运算效率。后续端到端SparseDrive的基本框架与这篇基本类似。

EEPI·2025-02-17 12:36

前端面试题2（vue3）

1.Vue3中的CompositionAPI是什么？与OptionsAPI的区别是什么？答案：CompositionAPI是Vue3引入的一种新的编程模型，它允许开发者以更灵活和模块化的方式组织代码。与传统的OptionsAPI相比，CompositionAPI通过setup()函数集中管理组件的状态和行为，使得逻辑复用和代码组织变得更加容易。OptionsAPI：在Vue2中广泛使用，通过dat

GIS-CL·2025-02-17 11:59

JAVA面试题

1.简述什么是值传递和引用传递？值传递：方法调用时，实际参数把它的值传递给对应的形式参数，方法执行中形式参数值的改变不影响实际参数的值。引用传递：也称为传地址。方法调用时，实际参数的引用(地址，而不是参数的值)被传递给方法中相对应的形式参数，在方法执行中，对形式参数的操作实际上就是对实际参数的操作，方法执行中形式参数值的改变将会影响实际参数的值。2.简述什么是迭代器是Java集合框架中的一种机制，

qq_40055200·2025-02-17 10:57

深入理解Spring FactoryBean：灵活创建复杂对象的秘密武器

二、FactoryBean的典型使用场景三、实战案例：自定义FactoryBean四、注意事项总结引言在Spring框架中，Bean的创建通常由容器直接通过反射机制完成。

冬天vs不冷·2025-02-17 10:26

web前端面试问什么，【前端，2024华为前端高级面试题及答案

效果截图：用户名是只读的，所以无法在text文本框里输入值；账号是禁用的，直接变成灰色了。2.input标签常用的type属性值讲解text文本框password密码框radio单选框checkbox复选框file文件选择hidden隐藏域hidden是用户看不见的东西，给管理员（写网页的）操作保存信息的！submit提交reset重置（2）select下拉框option：下拉选项（下拉框的基本标

uiuuyy67·2025-02-17 09:13

python面试题

以下是一些Python面试题：一、基础语法Python中的列表（list）和元组（tuple）有什么区别？

阿芯爱编程·2025-02-17 09:41

高级前端工程师Vue面试题

HTML/CSS1.解释HTML5中的元素及其用途。元素用于通过JavaScript绘制图形，比如图表、图像处理等。它提供了一个图形上下文，可以进行2D图形绘制。2.CSS中display:none和visibility:hidden有什么区别？display:none会将元素从文档流中完全移除，不占据空间。而visibility:hidden则元素依然占据空间，只是变得不可见。3.描述CSSFl

盼盼盼·2025-02-17 09:10

前端高级面试题

以下是一些高级前端面试题及答案：一、性能优化如何对大型前端项目进行性能剖析（profiling）？答案：使用ChromeDevTools中的Performance面板。

阿芯爱编程·2025-02-17 08:07

Python常见面试题的详解4

1.单例模式的实现方式要点：Python有多种实现单例模式的方法。模块由于其特性天然支持单例，首次导入生成对象，后续导入直接复用。通过装饰器可以控制实例的创建，元类能借助__call__方法管理实例化过程，重写类的__new__方法也能保证实例的唯一性。示例：pythondefsingleton(cls):instances={}defget_instance(*args,**kwargs):#如

ylfhpy·2025-02-17 08:07

每周论文精读05-A2J:AnchortoJointRegressionNetwork for 3D ArticulatedPoseEstimation from a SingleDepthImage

https://download.csdn.net/download/Jason_____Wang/16502249论文精读——A2J:Anchor-to-JointRegressionNetworkfor3DArticulatedPoseEstimationfromaSingleDepthImage

Jason_____Wang·2025-02-17 06:52

【K8S系列】Kubernetes 集群中的网络常见面试题

以下是一些常见的Kubernetes网络面试题及其答案，帮助你准备面试。1.Kubernetes的网络模型是什么样的？问题：Kubernetes的网络模型是怎样的？

颜淡慕潇·2025-02-17 06:17

在软件产品从开发到上线过程中，不同阶段可能出现哪些问题，导致软件最终出现线上bug

以下是各阶段常见问题及典型案例：1.需求分析与设计阶段问题根源：业务逻辑不清晰或设计缺陷典型问题：需求文档模糊（如未明确定义边界条件或异常场景）架构设计不合理（如单点故障、未考虑高并发场景）技术选型与业务场景不匹配

测试-东方不败之鸭梨·2025-02-17 06:47

《爬虫写得好，铁窗关到老，做了5年Python

二、典型违法案例典型案例（一）：构成非法获取计算机信息系统数据罪张某等非法获取计算机信息系统数据案（上海市

code高级开源·2025-02-17 04:31

基于ESP-NOW协议的温室通风监控系统

论文标题中文标题：基于ESP-NOW协议的温室通风监控系统英文标题：SistemademonitoreodeventilacióneninvernaderoconprotocoloESP-NOW作者信息

神一样的老师·2025-02-17 04:30

Python面试题：解释一下什么是 Python 的 GIL（全局解释器锁）

Python的GIL（GlobalInterpreterLock，全局解释器锁）是CPython解释器中的一个机制，它限制了在任何给定的时刻只有一个线程能够执行Python字节码。这意味着，即使在多核处理器上，Python程序也不能通过多线程实现真正的并行执行。GIL的背景GIL是由CPython解释器实现的，它是为了简化内存管理而引入的。Python中的对象管理（特别是引用计数）不是线程安全的，

杰哥在此·2025-02-17 04:30

C语言结构体，枚举，联合，位断等自定义类型详解

2.位段的内存分配枚举1.枚举类型的定义2.枚举的使用3.枚举的优点联合（共同体）1.联合类型的定义2.联合的特点3.面试题：判断当前计算机的大小端存储4.联合大小的计算代码仓库结构体1.结构体声明1.1

myloveasuka·2025-02-17 03:26

【kafka系列】生产者

流程逻辑分析阶段一：主线程处理阶段二：Sender线程异步发送核心设计思想2.流程关键点总结重要参数一、核心必填参数二、可靠性相关参数三、性能优化参数四、高级配置五、安全性配置（可选）六、错误处理与监控典型配置示例关键注意事项发送流程序列化与分区

漫步者TZ·2025-02-17 02:21

MobileNetV4（2024 ECCV）

论文标题MobileNetV4:UniversalModelsfortheMobileEcosystem论文作者DanfengQin,ChasLeichner,ManolisDelakis,MarcoFornoni

刘若里·2025-02-17 01:07

2025年最新软件测试面试题【附文档答案】

【纯干货！！！】花费了整整3天，整理出来的全网最实用软件测试面试大全，一共30道题目+答案的纯干货，希望大家多多支持，建议点赞！！收藏！！长文警告，全文共12000+字，涵盖软件测试面试可能遇到的所有问题，希望对大家有帮助，不过大家最好不要硬背，实战大于理论。祝大家面试顺利！1、问：你在测试中发现了一个bug，但是开发经理认为这不是一个bug，你应该怎样解决？首先，将问题提交到缺陷管理库里面进行备

字节程序员·2025-02-17 01:36

【300套】基于Springboot+Vue的Java毕业设计项目(附源码+演示视频+LW)

另外如有定制需求或者想要相对应的论文参考，文末可以十我VX联系。后续还会持续

程序猿老A（专注毕业设计）·2025-02-17 00:36

Python数据永生秘籍：从菜鸟到存储大师的5层通关攻略

基础速通：n个浓缩提炼的核心知识点，夯实编程基础；经典范例：10个贴近实际的应用场景，深入理解Python3的编程技巧和应用方法；避坑宝典：10个典型错误解析，提供解

李智 - 重庆·2025-02-17 00:34

Mooncake：kimi后端推理服务的架构设计

前言本文依托论文《Mooncake:AKVCache-centricDisaggregatedArchitectureforLLMServing》来讲解kimi的后端服务架构Mooncake，并按照自己的思路来梳理论文中的一些关键信息

风生水气·2025-02-17 00:03

《深入浅出多模态》（五）：多模态经典模型ALBEF

GoAI·2025-02-17 00:02

康冠科技嵌入式面试题及参考答案

LCD驱动你自己做了哪些内容？在LCD驱动开发中，首先是硬件层面的理解。需要仔细研究LCD的数据手册，明确其引脚定义，包括电源引脚、数据引脚、控制引脚等。比如，对于常见的RGB接口LCD，要清楚哪几个引脚是用于传输红、绿、蓝三种颜色的数据，以及像VSYNC（垂直同步信号）、HSYNC（水平同步信号）这些控制显示同步的引脚功能。在软件层面，初始化工作是关键。要设置合适的寄存器来配置LCD的工作模式。

大模型大数据攻城狮·2025-02-16 23:30

TPAMI 2024 | SSR-2D: 从2D图像进行语义3D场景重建

论文信息题目：SSR-2D:Semantic3DSceneReconstructionFrom2DImagesSSR-2D:从2D图像进行语义3D场景重建作者：JunwenHuang,AlexeyArtemov

小白学视觉·2025-02-16 23:54

【AI论文】随机鹦鹉在大型语言模型（LLM）之肩：物理概念理解的总结性评估

摘要：我们以系统的方式探讨了一个被广泛提及的问题：大型语言模型（LLM）真的理解它们所说的话吗？这与人们更为熟悉的术语“随机鹦鹉”息息相关。为此，我们提出了一项总结性评估，针对一项精心设计的物理概念理解任务——PhysiCo。我们的任务通过使用网格格式的输入来抽象描述物理现象，从而缓解了记忆问题。这些网格代表了不同层次的理解，从核心现象、应用实例到网格世界中其他抽象模式的类比。对我们任务的全面研究

东临碣石82·2025-02-16 21:16

网络安全入门信息收集与漏洞扫描（二）

典型用途：发现目标存活主机（ping扫描）。识别开放端口和运行的服务（如SSH、HTTP、数据库）。探测操作系统类型（Windows/Linux）。

挣扎与觉醒中的技术人·2025-02-16 21:44

海康sip服务器地址_一篇文章涵盖-完整SIP协议操作流程

图表1显示了一个典型的介于两个用户之间的SIP消息交互，两个用户分别是Alice和Bob。(每个消息都通过一个带字母F的标签来标注，文本号码说明一个标注号码)。在这个例子中，Alice

OZARGPT·2025-02-16 19:29

「重磅」Sci.Robot最新封面：由多种人体肌肉组织驱动的生物混合手，人机融合取得新突破

ScienceRobotics查看原文：https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.adr5512论文解析：《Biohybridhandactuatedbymultiplehumanmuscletissues

天机️灵韵·2025-02-16 19:53

2025年美赛数学建模 ICM 问题 F: 网络安全强大吗？

全部都是公开资料，不代写论文，请勿盲目订阅）2025年数学建模美赛期间，会发布思路和代码，赛前半价，赛前会发布往年美赛的经典案例，赛题会结合最新款的chatgpto1pro分析，会根据赛题难度，选择合适的题目着重分析

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-16 18:17

【案例教程】无人机遥感图像拼接及处理

无人机遥感监测介绍无人机航线规划设计无人机飞行软件操作无人机航拍一般过程无人机遥感图像拼接软件操作:Photoscan软件介绍软件基本操作与实践遥感图像拼接的一般流程遥感图像分组拼接与点云分类无人机遥感图像拼接典型案例

weixin_贾·2025-02-16 17:12

Java面试八股文：Memcached面试题专场（持续更新中......）

全套Java金三银四面试题持续更新可文末自取，建议关注收藏不然下次找不到哟~目录1、Memcached是什么，有什么作用？memcached服务在企业集群架构中有哪些应用场景？

Java凤梨·2025-02-16 17:11

基于Istio Ambient Mesh的无边车架构：实现零侵入式服务网格的云原生革命

一、传统Sidecar模式的性能天花板1.1典型服务网格开销分析（千级节点集群）资源

桂月二二·2025-02-16 17:09

Deepseek详细的自我介绍

大模型的深度解析**---####**1.技术背景与研发理念**DeepSeek由国内顶尖AI科学家团队领衔，核心技术成员来自清华大学、北京大学及国际顶级AI实验室，团队在NLP、分布式训练、模型压缩等领域发表顶会论文超

welcome_123_·2025-02-16 16:06

Spring Boot中使用RabbitMQ(2)