面试集

移动系统设计面试框架：打造你的技术面试利器

移动系统设计面试框架：打造你的技术面试利器mobile-system-designAsimpleframeworkformobilesystemdesigninterviews项目地址:https://
强海寒·2025-03-11 11:16

Python Flask 在网页应用程序中处理错误和异常

PythonFlask在网页应用程序中处理错误和异常PythonFlask在网页应用程序中处理错误和异常在我们所有的代码示例中，我们没有注意如何处理用户在浏览器中输入错误的URL或向我们的应用程序发送错误的参数集的情况
dowhileprogramming·2025-03-11 11:46

Python通过YOLO格式TXT标签文件在图像中画框

使用场景检测数据集标注是否有误：在目标检测算法中需要标注自己的数据集，为了更加方便的检查数据集标注是否有误，可以使用该工具将标注结果绘制在图像中并查看。
CHERISH_KDX·2025-03-11 10:41

面试题之webpack file-loader和url-loader

在面试中，关于Webpack中file-loader和url-loader的区别是一个常见的问题。
阿丽塔~·2025-03-11 10:39

高级java每日一道面试题-2025年2月20日-数据库篇-大表如何优化 ?

如果有遗漏,评论区告诉我进行补充面试官:大表如何优化?我回答:在Java高级面试中讨论大表优化问题时，理解并能详细阐述各种优化策略和技术实现是至关重要的。
java我跟你拼了·2025-03-11 10:09

有关rtf换行问题

部分控件开rtf文件\par后的多个空格会导致换行两次推荐用\'a1\'a1替换空格每\'c2\‘e9格式组成一个汉字或符号去掉\’后c2e9就是该字符集的内码一般用gbk,gb2312都可解推荐一个解码网址
故事里故去·2025-03-11 09:08

机器学习之KMeans算法

它的目标是将数据集划分为K个互不重叠的子集（簇，Cluster），使得同一簇内的数据点尽可能相似，不同簇之间的数据点尽可能差异显著
Mr终游·2025-03-11 09:07

“大语言模型微调”（Fine-tuning）与“大语言模型应用”（LLM Applications）之间的区别

1.概念与定义大语言模型微调微调指的是在一个经过大规模预训练的通用语言模型基础上，利用针对性较强的小规模数据集对模型进行进一步训练，从而使模型在特定领域或任务上表现得更优秀。
AI Echoes·2025-03-11 09:06

面试题之react useMemo和uesCallback

在面试中，关于React中的useMemo和useCallback的区别是一个常见的问题。
阿丽塔~·2025-03-11 09:33

每日面试题-TCP 和 UDP 有什么区别？

TCP（传输控制协议）和UDP（用户数据报协议）是传输层的两大核心协议，主要区别如下：核心差异对比连接模式TCP：面向连接，需通过三次握手建立可靠通道。UDP：无连接，直接发送数据报，无需预先协商。可靠性TCP：提供数据确认、重传、校验和流量控制，确保数据完整有序到达。UDP：不保证可靠性，可能丢包、乱序，无重传机制。传输方式TCP：基于字节流传输，数据按顺序重组（如文件下载）。UDP：基于独立数
晚夜微雨问海棠呀·2025-03-11 09:31

聚类分析|k-means聚类方法及其Python实现

划分方法（PartitioningMethod）是基于距离判断样本相似度，通过不断迭代将含有多个样本的数据集划分成若干个簇，
皖山文武·2025-03-11 08:56

YOLOv8制作自己的实例分割数据集保姆级教程（包含json转txt）

1.数据准备首先对原始数据集进行整理，将标注好的图像和标签分别放在两个文件夹中，同时额外新建两个文件夹，用于存放转换完的标签与划分后的数据集。
Sir小珂·2025-03-11 07:18

领域大模型之微调技术和最佳实践

“大”是指它们训练的海量数据集及其参数的大小，即模型在训练过程中学习的记忆和知识;“通用”意味着他们具有广泛的语言任务能力。更明确地说，L
程序员莫玛·2025-03-11 07:17

基于PyTorch的深度学习6——数据处理工具箱2

主要介绍如何使用datasets的ImageFolder处理自定义数据集，以及如何使用transforms对源数据进行预处理、增强等。下面将重点介绍transforms及ImageFolder。
Wis4e·2025-03-11 07:47

2024金三银四react面试葵花宝典，欲练此功。。。

程序员的金三银四求职宝典1.用类组件和函数组件分别编写react的不同生命周期在React中，类组件和函数组件的生命周期函数有所不同。以下是分别使用类组件和函数组件编写的挂载、更新和卸载阶段的生命周期函数示例：类组件：importReact,{Component}from'react';classLifecycleComponentextendsComponent{constructor(prop
为了WLB努力·2025-03-11 06:43

LeetCode刷题实战522：最长特殊序列 II

算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选！
编程IT圈·2025-03-11 06:41

java 连接oracle 字符集_Java连接Oracle数据库，编码格式转换

学习东西不忘记下笔记：dbhelper类，各种数据库都合适。publicclassDBHelper{//mysql数据库//publicstaticfinalStringurl="jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test";//publicstaticfinalStringname="com.mysql.jdbc.Driver";//publicstaticfinalStr
东京客·2025-03-11 05:06

2025年渗透测试面试题总结-长某亭科技-安全服务工程师（一面）（题目+回答）

网络安全领域各种资源，学习文档，以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。不定期分享各种好玩的项目及好用的工具，欢迎关注。目录长某亭科技-安全服务工程师（一面）1.SQL注入原理与代码层面成因原理代码层面成因漏洞触发场景2.XSS漏洞原理（代码层面）原理代码层面成因漏洞触发场景3.OWASPTop10漏洞（2023版）4.SQL注入防御方案5.SQL注入绕过防护6.护网行动工作内容7.学校攻
独行soc·2025-03-11 05:04

2025年渗透测试面试题总结-快某手-安全实习生（一面、二面）（题目+回答）

网络安全领域各种资源，学习文档，以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。不定期分享各种好玩的项目及好用的工具，欢迎关注。目录快某手-安全实习生一面一、Linux操作：查看进程PID的5种方法二、Elasticsearch（ES）核心要点三、HTTPS建立过程（TLS1.3优化版）四、Python内存管理机制五、深拷贝与浅拷贝对比六、Python多线程局限性七、XSS防御方案八、SQL注入防
独行soc·2025-03-11 05:04

CICD系列之k8s

所有主机都要配置)安装docker安装k8s组件配置k8s组件安装yum源安装kubelet,kubeadm,kubectl(所有节点都要安装，工作节点不用安装kubectl)设置kubelet开机自启动初始化集
john137724·2025-03-11 05:31

PTA：顺序表操作集

本题要求实现顺序表的操作集。
悦悦子a啊·2025-03-11 05:58

【5分钟背八股】redis主从复制的原理？持久化RDB和AOF？

面试官：Redis主从复制的原理？
熬夜加班写代码·2025-03-11 04:51

为什么一些芯片厂从 Xtensa 架构转向 RISC-V

一些芯片厂商选择从Xtensa架构转向RISC-V，主要原因包括以下几点：开放性与自主可控：RISC-V是一个开放的指令集架构，任何人都可以自由使用，无需支付授权费用。
dev.null·2025-03-11 04:21

智慧树刷课插件常见问题解决方案

智慧树刷课插件常见问题解决方案zhihuishu智慧树刷课插件，自动播放下一集、1.5倍速度、无声项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/zh/zhihuishu1.项目基础介绍本项目是一个开源的智慧树刷课插件
姬虹俪Humble·2025-03-11 04:20

redis的两种持久化方式

目录一、RDB模式二、AOF模式三、缓存穿透雪崩穿透四、接口幂等性一、RDB模式RDB机制的优势和略施RDB持久化是指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘。
kse_music·2025-03-11 04:49

Java后端面试八股文：系统化学习指南，告别零散知识点

Java后端面试中的八股大家通常都会参考小林或者JavaGuide，但是这些八股内容太多了，字数成万，我们基本上是看一遍忘一遍，自己也曾经根据网上面经整理过自己的八股题库，通篇共有五万字，知识点也很散，
钢板兽·2025-03-11 03:44

基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测

代码运行结果展示3、代码获取1、代码简介基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测(单输入单输出)1.程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行
机器学习和优化算法·2025-03-11 03:42

鸢尾花数据集的四个特征具体是什么？

鸢尾花数据集（IrisDataset）是机器学习领域中最经典的数据集之一，它包含150个样本，每个样本有4个特征，分别是：1.花萼长度（SepalLength）描述：花萼（花的外部绿色部分）的长度，单位为厘米
学术乙方·2025-03-11 03:41

MySQL精选面试题

文章目录1.sql优化2.数据库优化3.悲观锁和乐观锁4.共享锁与排他锁5.索引的目的是什么？6.B+Tree对比BTree的优点：6.1磁盘读写代价更低6.2查询速度更稳定且能存更多索引6.3B+树叶子节点两两相连增快区间访问7.聚簇索引和非聚簇索引的区别8.forupdate9.间隙锁GapLocks10.临键锁Next-KeyLocks11.MVCC是什么?1.sql优化对查询进行优化，应尽
米二·2025-03-11 02:08

人脸属性分析：年龄估计_（7）.数据集构建与标注

数据集构建与标注在人脸属性分析中，数据集的构建与标注是至关重要的一步。高质量的数据集能够显著提升模型的性能和泛化能力。
zhubeibei168·2025-03-11 01:27

点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练

点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练点云语义分割是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在将点云数据中的每个点分配给其对应的语义类别。
完美代码·2025-03-11 00:25

基于YOLOv5的烟雾检测系统：从数据集准备到UI界面实现

1.引言烟雾是火灾发生的一个重要早期信号。烟雾检测能够在火灾初期及时识别并报警，为火灾的扑灭争取宝贵的时间。因此，烟雾检测的研究一直是计算机视觉领域中的一个热点问题。近年来，随着深度学习技术的发展，目标检测算法被广泛应用于烟雾检测，尤其是基于YOLOv5的目标检测模型，由于其较高的精度和较低的计算开销，已经成为许多实时检测系统的首选模型。在这篇博客中，我们将介绍如何使用YOLOv5模型进行烟雾检测
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-11 00:52

华为OD机试E卷 - 贪心歌手（Java & Python& JS & C++ & C ）

最新华为OD机试真题目录：点击查看目录华为OD面试真题精选：点击立即查看题目描述一个歌手准备从A城去B城参加演出。
算法大师·2025-03-11 00:51

华为OD机试 -猜字谜 （Java & Python& JS & C++ & C ）

最新华为OD机试真题目录：点击查看目录华为OD面试真题精选：点击立即查看题目描述小王设计了一个简单的猜字谜游戏，游戏的谜面是一个错误的单词，比如nesw，玩家需要猜出谜底库中正确的单词。
算法大师·2025-03-11 00:21

华为OD机试E卷 -猜字谜（Java & Python& JS & C++ & C ）

最新华为OD机试真题目录：点击查看目录华为OD面试真题精选：点击立即查看题目描述小王设计了一个简单的猜字谜游戏，游戏的谜面是一个错误的单词，比如nesw，玩家需要猜出谜底库中正确的单词。
算法大师·2025-03-10 23:18

aba问题mysql_Mysql事务隔离以及MVCC实现原理

其中重点理解mysqlinnodb的多版本控制和乐观锁，这篇大部分是文字描述，也是理解mysql-innodb事务的基础内容，也是面试会问到的内容。
ljyzyw·2025-03-10 23:16

TypeScript基础类型详解：与JavaScript的对比与核心价值

TypeScript作为JavaScript的超集，最大的特性是引入了静态类型系统。
念九_ysl·2025-03-10 23:44

Android面试题之Kotlin Flow的collect和collectLatest有什么区别？

本文首发于公众号“AntDream”，欢迎微信搜索“AntDream”或扫描文章底部二维码关注，和我一起每天进步一点点在Kotlin协程库中，collect和collectLatest是用于收集流数据的两种不同操作。理解它们的区别，将有助于确保在处理流数据时的效率和行为符合预期。1.基本定义collect:是一个挂起函数，用于启动流的收集过程。收集过程会逐个处理每个发射的值，并从上游流向下游执行相
AntDreamer·2025-03-10 23:13

【LeetCode系列】Google面试题

Google面试题目录Google面试题LeetCode14最长公共前缀1、分析2、代码LeetCode20有效的括号1、分析2、代码LeetCode43字符串相乘1、分析2、代码LeetCode48旋转图像
烊萌·2025-03-10 22:06

机器学习算法（2）—— 线性回归算法

‘’‘构造数据集’‘’x=[[80,86],[82,80],[85,78],[90,90],[86,82],[82,90],[78,80],[92,94]]y=[84.2,80.6,80.1,90,83.2,87.6,79.4,93.4
疯狂的石头。·2025-03-10 21:35

leetcode-sql数据库面试题冲刺（高频SQL五十题）

题目：1068.产品销售分析I销售表Sales：±------------±------+|ColumnName|Type|±------------±------+|sale_id|int||product_id|int||year|int||quantity|int||price|int|±------------±------+(sale_id,year)是销售表Sales的主键（具有唯一值
我想吃烤肉肉·2025-03-10 21:32

清华 DeepSeek 1-6 册手册雷霆出击：荡尽 AI 多维迷雾，主掌深度进阶的磅礴新征途

集智成典，铸就AI知识丰碑清华DeepSeek1-
2501_90771647·2025-03-10 21:02

leetcode-sql数据库面试题冲刺（高频SQL五十题）

题目：197.上升的温度表：Weather±--------------±--------+|ColumnName|Type|±--------------±--------+|id|int||recordDate|date||temperature|int|±--------------±--------+id是该表具有唯一值的列。没有具有相同recordDate的不同行。该表包含特定日期的温度
我想吃烤肉肉·2025-03-10 21:01

Java程序员教你春招如何一击即中

yyds-CSDN博客目录春招“战场”，投递是“第一枪”知己知彼，百战不殆剖析春招形势解读企业需求打造吸睛简历明确求职意向突出专业技能优化项目经验其他要点投递策略与技巧选择合适渠道把握投递时间注意事项面试准备与应对基础知识复习项目经验梳理模拟面试面试技巧案例分析成功案例失败案例春招
小韩学长yyds·2025-03-10 20:52

2024年HarmonyOS鸿蒙最全HarmonyOS Next 自定义路由栈管理_navpathstack，2024年最新销售应届毕业生的面试题

深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上鸿蒙开发知识点，真正体系化！由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新需要这份系统化的资料的朋
2401_84870988·2025-03-10 20:47

解密DeepSeek-R1模型微调实战：VIP专属技巧助你轻松掌握行业核心技术

引言大模型微调已成为AI工程师的核心竞争力，但90%的学习者卡在以下痛点：❌开源数据集质量参差不齐❌实验环境搭建耗时易出错❌行业级调优方案闭源难获取CSDN大模型VIP专项计划针对上述问题，提供：✅金融
竹木有心·2025-03-10 19:16

如何通过 DeepSeek 开发一个简单的 AI 辅助工具？

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·2025-03-10 19:45

Hutool DateUtil 工具类用法详解：简化Java日期操作

精心整理了最新的面试资料和简历模板，有需要的可以自行获取点击前往百度网盘获取点击前往夸克网盘获取HutoolDateUtil工具类用法详解：简化Java日期操作Hutool是一个Java工具库，其DateUtil
嘵奇·2025-03-10 19:12

MyBatis-Plus 复杂查询与分页教程

精心整理了最新的面试资料和简历模板，有需要的可以自行获取点击前往百度网盘获取点击前往夸克网盘获取MyBatis-Plus复杂查询与分页教程目录环境准备基础回顾复杂查询实现条件构造器QueryWrapper
嘵奇·2025-03-10 19:12

benchmark和baseline的联系与区别

Benchmark（基准）：基准是指作为参考标准的一组算法或数据集，通常是在特定任务或领域中广泛接受的准则。基准的目标是提供一个衡量算法性能的标准，以便其他算法可以与之进行比较。
Lntano__y·2025-03-10 19:41
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