论文典型试题

统一的视频动作模型

25年3月来自斯坦福大学的论文“UnifiedVideoActionModel”。统一的视频和动作模型对机器人技术具有重大意义，其中视频为动作预测提供丰富的场景信息，而动作为视频预测提供动态信息。
三谷秋水·2025-03-23 08:36

FreeRTOS从入门到实战精通指南（一）

内核核心模块任务管理内存管理通信机制队列信号量事件组中断管理调度器二、关键概念深度解析1.抢占式调度vs中断特性抢占式调度中断触发机制软件触发（调度器决策）硬件触发（外设请求）响应速度微秒级（依赖任务切换时间）纳秒级（硬件直接响应）执行上下文任务上下文中断上下文典型应用场景任务优先级管理硬件
niuTaylor·2025-03-23 08:03

OpenCV ML 模块使用指南

本指南将详细介绍该模块中主要的机器学习算法，包括支持向量机（SVM）、K均值聚类（K-Means）和神经网络（ANN），并结合图像分类和聚类分析这两个典型应用场景进行代码实现与解释。
ice_junjun·2025-03-23 07:02

【004安卓开发方案调研】之Ionic+Vue+Capacitor开发安卓

典型场景：企业内部工具App、电商商品详情页、新闻资讯类应用。Capa
ThinkPet·2025-03-23 07:29

【go】Go中错误包装的最佳实践与常见误区

中错误包装的最佳实践与常见误区通过分析100-go-mistakes-master/src/07-error-management/49-error-wrapping/main.go中的代码，我们可以总结有关错误包装的典型错误
还没入门的大菜狗·2025-03-23 07:23

Ubuntu和Windows系统之Mamba_ssm安装

Mamba的论文：https://arxiv.org/abs/2312.00752Mamba的github：https://github.com/state-spaces/mamba一、Ubuntu安装直接新建一个环境是最好的
Netceor·2025-03-23 04:50

复习JVM

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

python中如何组织项目工程文件

一、项目工程文件目录一个典型的Python项目工程目录结构可以帮助你更好地组织代码、资源和测试，从而使得项目更加清晰和易于维护。
晓风残月淡·2025-03-23 02:06

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

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

计算机毕业设计指南

本文将从选题、需求分析、系统设计、编码实现、测试优化、论文撰写、答辩准备等方面，为你提供一份详细的毕业设计指南。
晴天毕设·2025-03-23 00:52

【 现代后端架构演进：微服务设计与云原生】

现代后端架构演进：微服务设计与云原生一、架构演进历程1.单体架构到分布式系统单体架构瓶颈典型问题：代码耦合（代码行超百万级）、扩展困难（垂直扩容成本>105>10^5>105美元/节点）、技术栈固化故障扩散
蝉叫醒了夏天·2025-03-22 23:47

CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构

一、Introduction一般来说，在一个典型的基于CNN的目标检测器中，使用主干网络来提取检测对象的基本特征，该网络通常是为图像分类任务而设计的，并在ImageNet上预训练。
weixin_45963617·2025-03-22 22:43

01年实习生被曝负责字节RL核心算法！系字节LLM攻坚小组成员

论文通讯作者和开源项目负责人都
·2025-03-22 22:24

量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事

岗位面向：社招、应届毕业生，所有岗位均可实习——表现出色均可转正加分项：乐于探索AI新工具，善用AI新工具；拥有解读论文的能力，能深入浅出讲解原理；有写代码能力；量子位长期读者。加入我们，你可以获得：
·2025-03-22 22:54

CBNetV2: A Composite Backbone Network Architecture for Object Detection论文阅读

CBNetV2:ACompositeBackboneNetworkArchitectureforObjectDetection论文阅读介绍方法CBNetV2融合方式对Assistant的监督实验与SOTA
Laughing-q·2025-03-22 22:38

NVMe（Non-Volatile Memory Express）详解

其核心特性包括：低延迟：命令队列深度提升至64K（AHCI仅32），减少I/O等待时间（典型延迟<100μs）。高吞吐量：支持PCIe4.0x4带宽（8GB/s），PCIe5.0x4可达16GB/s。
美好的事情总会发生·2025-03-22 22:38

OpenAI Deep Research 要 200 美元/月？试试这 4 款免费开源平替！

OpenAI最近推出的DeepResearch便是一个典型代表，它能在几十分钟内完成原本需要人类数小时的多步骤研究任务。
surfirst·2025-03-22 20:29

毕业论文代码实验（Python\MATLAB）基于K-means聚类的EMD-BiLSTM-Attention光伏功率预测模型

一、项目背景1.1光伏功率预测意义在能源结构转型背景下（国家能源局2025规划），光伏发电渗透率已超过18%。但受天气突变、云层遮挡等因素影响，光伏出力具有显著波动性，导致：电网调度难度增加（±15%功率波动）电力市场交易风险提升光储协同控制效率降低1.2技术挑战多尺度特征耦合：分钟级辐照度变化与小时级天气模式共存非线性映射关系：气象因素与发电功率呈高阶非线性关系数据模态差异：数值天气预报(NWP
清风AI·2025-03-22 19:51

HDFS相关的面试题

以下是150道HDFS相关的面试题，涵盖了HDFS的基本概念、架构、操作、数据存储、高可用性、权限管理、性能优化、容错机制、与MapReduce的结合、安全性、数据压缩、监控与管理、与YARN的关系、数据一致性
努力的搬砖人.·2025-03-22 18:16

服务器虚拟化相关的面试题

以下是服务器虚拟化相关的面试题，涵盖了服务器虚拟化的基础概念、技术原理、应用场景、性能优化、容错与高可用性、网络与存储、管理与监控、安全与备份、与其他技术的结合等方面，希望对你有所帮助。
努力的搬砖人.·2025-03-22 18:16

Flink相关面试题

以下是150道ApacheFlink面试题及其详细回答，涵盖了Flink的基础知识、核心架构、API使用、性能调优等多个方面，每道题目都尽量详细且简单易懂：Flink基础概念类1.什么是ApacheFlink
努力的搬砖人.·2025-03-22 18:15

YOLO算法全面改进指南（二）

以下是为YOLO系列算法设计的系统性改进框架，结合前沿技术与多领域创新，提供可支持高水平论文发表的详细改进思路。本方案整合了轻量化设计、多模态融合、动态特征优化等创新点，并给出可验证的实验方向。
niuTaylor·2025-03-22 18:13

嵌入式硬件篇---蓝牙模块

文章目录前言一、核心技术原理蓝牙工作流程设备发现阶段配对连接阶段数据传输阶段二、协议栈架构（以BLE为例）1.物理层2.链路层3.HCI层4.GATT三、典型应用场景扩展1.室内定位系统（蓝牙5.1+）
Ronin-Lotus·2025-03-22 18:40

TreeNode底层实现原理

以下是一个典型的二叉树节点的实现：classTreeNod
zhglhy·2025-03-22 16:57

【Q&A】装饰模式在Qt中有哪些运用？

以下是Qt原生实现的装饰模式典型案例：一、QIODevice装饰体系（继承方式）场景为基础IO设备（如文件、缓冲区）添加数据格式解析、缓冲优化等功能。
浅慕Antonio·2025-03-22 15:53

前端面试

前端面试之道JS基础知识点及常考面试题原始（Primitive）类型面试题：原始类型有哪几种？null是对象嘛？
请叫我子鱼·2025-03-22 15:21

DPO 核心理论推导：参考策略距离约束下的最优策略 + 损失函数设计

Yourlanguagemodelissecretlyarewardmodel.”AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems36(2023):53728-53741.本文整理了DPO论文中两个核心结论的推导
iiiiii11·2025-03-22 14:17

初级：数组与字符串面试题深度剖析

本文将深入剖析常见的数组与字符串面试题，结合实际开发场景，帮助读者全面掌握这些知识点。二、数组面试题：如何对数组进行初始化和遍历？答案：数组的初始化可以使用直接初始化、动态初始化等方式。
佩奇的技术笔记·2025-03-22 14:42

关于 2＞/dev/null 的作用以及机理

重定向符号功能典型示例>覆盖式写入文
深耕半夜·2025-03-22 13:02

yolov8实战第七天——pyqt5-yolov8实现车牌识别系统（参考论文（约7000字）+环境配置+完整部署代码+代码使用说明+训练好的模型）

基于pyqt5-yolov8实现车牌识别系统，包括图片车牌识别，视频车牌识别，视频流车牌识别。效果展示（图片检测，检测到的内容添加到历史记录）：效果展示（视频检测，视频车辆只会添加一条记录，下文更多实际应用中的优化策略）：新增功能：批量图片检测（2024/5/7更新代码）
学术菜鸟小晨·2025-03-22 11:48

java笔试题以及答案详解

一、单项选择题1．Java是从（）语言改进重新设计。A．AdaB．C++C．PasacalD．BASIC答案：B2．下列语句哪一个正确（）A．Java程序经编译后会产生machinecodeB．Java程序经编译后会产生bytecodeC．Java程序经编译后会产生DLLD．以上都不正确答案：B3．下列说法正确的选项有（）A．class中的constructor不可省略B．constructor必
weixin-80213251·2025-03-22 11:17

AI进化论：从图灵测试到智能革命的临界点

这篇划时代论文提出的"模仿游戏"测试，为人工智能奠定了哲学基础。1956年达特茅斯会议上，麦卡锡正式提出"人工智能"概念，当时学界乐观预测"二十年内机器将完成人类所有工作"。
A达峰绮·2025-03-22 10:38

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
QQ828929QQ·2025-03-22 10:08

【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...如何解决多尺度问题？

【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…如何解决多尺度问题？【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…如何解决多尺度问题？
努力毕业的小土博^_^·2025-03-22 10:07

Java基础面试题学习

转换成自已的语言来回答，来源小林coding、沉默王二以及其它资源和自已改编。1、概念1、说一下Java的特点我认为Java有很多特点首先是平台无关性：Java可以实现一次编译到处运行，因为Java的编译器将源代码编译成字节码，使得该字节码可以在任意装有JVM的操作系统上运行。其次是面向对象的性质：Java是面向对象编程语言，这种OOP的特性使得代码易于维护和重用。主要源于封装继承多态这三大特性。
PowerCloud·2025-03-22 10:03

软考系统架构设计师考试学习和考试的知识点大纲，覆盖所有考试考点

以下是软考系统架构设计师考试的知识点大纲，覆盖所有官方考点，分为基础知识、核心技术、系统设计、案例分析、论文写作五大模块，帮助系统性学习和备考：一、基础知识模块计算机组成与体系结构计算机硬件组成（CPU
DKPT·2025-03-22 10:03

腾讯技术岗位笔试&面试题(一)

说在前面本篇文章是腾讯技术面试题目汇总第一篇。后续将持续推出互联网大厂，如阿里，腾讯，百度，美团，头条等技术面试题目，以及答案和分析。欢迎大家点赞关注转发。1.map插入方式有几种？
TechPioneer_lp·2025-03-22 10:31

java面试题,既然你说到了创建线程池，那么你知道创建线程池的方式有哪几种吗？

在Java中，创建线程池的方式有多种，其中比较常用的方式包括：FixedThreadPool（固定大小线程池）：通过Executors.newFixedThreadPool(intn)方法创建，线程池中的线程数量固定为n，适合处理任务量稳定的场景。CachedThreadPool（缓存线程池）：通过Executors.newCachedThreadPool()方法创建，线程池的线程数量不固定，根据
java程序员CC·2025-03-22 09:57

量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事

岗位面向：社招、应届毕业生，所有岗位均可实习——表现出色均可转正加分项：乐于探索AI新工具，善用AI新工具；拥有解读论文的能力，能深入浅出讲解原理；有写代码能力；量子位长期读者。加入我们，你可以获得：
·2025-03-22 09:11

不搞花里胡哨！CMU最新开源：极简风格的LiDAR全景分割+跟踪！

来源：3D视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台，回复「原论文」可获取论文pdf、代码链接添加微信：dddvisiona，备注：三维点云，拉你入群。
3Ｄ视觉工坊·2025-03-22 08:41

【论文解读】DSVP：通过动态扩展实现快速探索的双阶段视点规划器

标题：DSVP:Dual-StageViewpointPlannerforRapidExplorationbyDynamicExpansion作者：HongbiaoZhu,ChaoCao,YukunXia,SebastianScherer,JiZhang,andWeidongWang来源：https://frc.ri.cmu.edu/~zhangji/publications/IROS_2021.
Travis.X·2025-03-22 08:39

无人机硬件技术研发突破方向与技术解析

、机翼设计优化1.仿生结构创新技术原理：模仿蜻蜓翅脉网格结构（图1），通过Cl=2Lρv2SC_l=\frac{2L}{\rhov^2S}Cl=ρv2S2L（升力系数公式）实现低雷诺数下的高效气动性能典型案例
yychen_java·2025-03-22 07:37

面试题：session和cookie的区别？客户端禁用cookie, session还能用吗？

session和cookie的区别区别一：存放位置不同cookie数据保存在客户端，session数据保存在服务端。区别二：session比cookie安全cookie不是很安全，别人可以分析存放在本地的COOKIE并进行COOKIE欺骗，考虑安全选session区别三：cookie对服务器造成的压力比session小session会在一定时间内保存在服务器上。当访问增多，会比较占用你服务器的性能
来之前不会起名字·2025-03-22 07:04

向量检索、检索增强生成（RAG）、大语言模型及相关系统架构——典型面试问题及简要答案

1.什么是向量检索？它与传统基于关键字的检索相比有什么不同？答案要点：向量检索是将文本、图像、音频等数据映射为向量，在高维向量空间中基于相似度或距离进行搜索。与传统基于关键字的检索（如倒排索引）相比，向量检索更关注“语义”或“特征”，能找出语义上相似但未必包含相同关键词的内容。向量检索非常适合多模态场景（例如“以图搜图”）或自然语言问答（同义词、上下文关联等）。2.什么是检索增强生成（RAG）？核
快撑死的鱼·2025-03-22 05:13

如何评估一个RAG系统（RAGas评测框架）-下篇

下面是RAGas的一些链接论文：https://arxiv.org/pdf/2309.15217官方文档：Ragashttps://github.com/explodinggradients/ragas
写程序的小火箭·2025-03-22 05:13

大模型最新面试题系列：微调篇之微调基础知识

一、全参数微调（Full-Finetune）vs参数高效微调（PEFT）对比1.显存使用差异全参数微调：需存储所有参数的梯度（如GPT-3175B模型全量微调需约2.3TB显存）PEFT：以LoRA为例，仅需存储低秩矩阵参数（7B模型使用r=16的LoRA时显存占用减少98%）实战经验：在A10080GB显存下，全量微调LLaMA-7B需DeepSpeedZero3优化，而LoRA可直接单卡运行2
人肉推土机·2025-03-22 05:42

【论文阅读】PERSONALIZE SEGMENT ANYTHING MODEL WITH ONE SHOT

PERSONALIZESEGMENTANYTHINGMODELWITHONESHOT原文摘要研究背景与问题：SAM是一个基于大规模数据预训练的强大提示框架，推动了分割领域的发展。尽管SAM具有通用性，但在无需人工提示的情况下，针对特定视觉概念（如自动分割用户宠物狗）的定制化研究尚不充分。方法提出：提出了一种无需训练的SAM个性化方法，称为PerSAM。仅需单次数据（一张带参考掩码的图像），即可在新
s1ckrain·2025-03-22 04:42

硅谷企业的大数据平台架构什么样？看看Twitter、Airbnb、Uber的实践

导读：本文分析一下典型硅谷互联网企业的大数据平台架构。
大数据v·2025-03-22 04:05

Java：Apache HttpClient中HttpRoute用法的介绍

典型的代码如下：PoolingHttpClientConnectionManagerconnectionManager=newPoolingHttpClientConnectionManager();connectionManager.setMaxTotal
netyeaxi·2025-03-22 04:33
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