预测试题

社会科学市场博弈和价格预测之时间序列挖掘（Datawhale AI 夏令营）

深入理解赛题——探索性数据分析首先，我们先介绍一下什么是EDA：探索性数据分析（ExploratoryDataAnalysis,EDA）是一组数据分析技术，旨在总结其主要特征，通常通过可视化手段来实现。EDA的目标是通过数据的统计摘要和图形展示来发现数据的结构、异常值、模式、趋势、关系以及变量之间的相互作用。为什么进行EDA？在现在的数据挖掘类比赛中，模型和方法选择空间往往很小，同时存在不少自动机
会飞的Anthony·2025-03-08 00:20

2024华为OD机试真题- 亲子游戏-(C++/Java/Python)-C卷D卷-200分

2024华为OD机试题库-(C卷+D卷)-(JAVA、Python、C++)目录题目描述输入描述输出描述备注用例1解题思路代码c++python题目描述宝宝和妈妈参加亲子游戏，在一个二维矩阵（N*N）的格子地图上
2024剑指offer·2025-03-08 00:50

代码随想录算法训练营第四十八天|583. 两个字符串的删除操作，72. 编辑距离

螺旋矩阵II代码随想录算法训练营第三天|链表理论基础，203.移除链表元素，707.设计链表，206.反转链表代码随想录算法训练营第四天|24.两两交换链表中的节点，19.删除链表的倒数第N个节点，面试题
丁希希哇·2025-03-07 23:11

G1，最大的特点是什么，标记位图，卡表卡页，SATB又分别是什么？

G1垃圾收集器的核心特点与关键技术解析一、G1（Garbage-First）的最大特点G1是JDK9及之后版本的默认垃圾收集器，其核心设计目标是高吞吐量与可预测的低停顿时间（STW）。
蒂法就是我·2025-03-07 22:31

408计算机网络考研试题,2021考研408计算机网络专业基础综合试题特点分析

通过对2021考研的试题进行深入解析，发现计算机网络专业在今年的408考查突出体现了以下几个特点：一、选择题(一)特点：2021年计算机网络的选择题相对比较基础，主要考查对知识点细节的把握。
hkelll·2025-03-07 21:55

AI与大数据融合：技术路径与行业赋能

据IDC预测，2025年全球数据总量将增长至175ZB，其中物联网设备、社交媒体及企业数字化系统贡献了80%的增量数据。
互联网Ai好者·2025-03-07 19:28

硅谷硬核Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之： Rasa 3.x Config

ModelConfiguration配置文件定义了模型根据用户输入进行预测的组件和策略。recipe键允许不同类型的配置和模型架构。目前，只支持“default.v1”。
StarSpaceNLP·2025-03-07 19:28

【蓝桥杯2024】省赛PA

试题A:拼正方形【问题描述】小蓝正在玩拼图游戏，他有7385137888721个2×2的方块和10470245个1×1的方块，他需要从中挑出一些来拼出一个正方形，比如用3个2×2和4个1×1的方块可以拼出一个
YiYo832·2025-03-07 17:43

第十五届蓝桥杯python组

填空题试题A:拼正方形【问题描述】小蓝正在玩拼图游戏，他有7385137888721个2×2的方块和10470245个1×1的方块，他需要从中挑出一些来拼出一个正方形，比如用3个2×2和4个1×1的方块可以拼出一个
Rainbow一定行·2025-03-07 17:13

机试题——微服务群组

题目描述小明为了调研微服务调用情况，对n个微服务调用数据进行了采集分析。微服务使用数字0到n-1进行编号，给定一个数组edges，其中edges[i]表示存在一条从微服务i到微服务edges[i]的接口调用。为了更好地维护，小明将形成环的多个微服务称为微服务群组。一个微服务群组的所有微服务数量为L，能够访问到该微服务群组的微服务数量为V，这个微服务群组的内聚值为H=L-V。已知提供的数据中有1个或
指针从不空·2025-03-07 17:40

量化投资与算法交易

机器学习是由多个数据源（如财务报表、交易历史数据、社交网络数据等）自动分析生成的模型，能够预测出股价
AI天才研究院·2025-03-07 17:08

数据库高级面试题

以下是一些数据库高级面试题及其答案：一、索引设计与优化解释MySQL中的索引类型及其应用场景。答案：主键索引：唯一标识每条记录，适用于主键列。唯一索引：保证索引列的值唯一，适用于需要唯一约束的列。
·2025-03-07 17:18

3年常见面试题

SHEIN希音一面1、简单大概自我介绍2、面试官根据您简历项目进行互动，所以可以好好复习关于财务系统（例如报销系统、财务系统、供应商订货财务等）一些理论知识点和项目、系统比较容易出现什么突发bug、如何修复等2、技术方面1）mysql中有一张表id自增name找出name重复的记录？selectemployee_name,count(*)ascfromemployeegroupbyemployee
Ulrica0·2025-03-07 12:25

YOLOv10改进之MHAF(多分支辅助特征金字塔)

YOLOv10架构YOLOv10的架构主要由主干网络、特征金字塔和预测头三部分组成。主干网络采用改进的Darknet结构，增强特征提取能力。
清风AI·2025-03-07 11:20

2021年7月初，深圳TPlink图像算法工程师面试题分享

问题一：Batch-norm作用和参数batchnorm的作用batchnorm对于输入数据做了零均值化和方差归一化过程，方便了下一层网络的训练过程，从而加速了网络的学习。不同batch的数据，由于加入了batchnorm，中间层的表现会更加稳定，输出值不会偏移太多。各层之间受之前层的影响降低，各层之间比较独立，有助于加速网络的学习。梯度爆炸和梯度消失现象也得到了一些缓解（我自己加上去的）。bat
niuyunpang·2025-03-07 11:16

【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇...MobileNet 系列网络发展与高效性分析（附代码）（二）

【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇…MobileNet系列网络发展与高效性分析（附代码）（二）【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇…MobileNet系列网络发展与高效性分析（附代码）（二
努力毕业的小土博^_^·2025-03-07 10:26

华为OD-不限经验，急招，机考资料，面试攻略，不过改推，捞人

超星(学习通)-Java后端一面网易互娱40min（感觉是G了）一篇不太像面经的面经2023总结，前端大二上进小红书秋招面经第一波海康红外图像算法实习（微影）面经测试工程师社招-测试面试题大厂在职傻屌。
2301_79125642·2025-03-07 10:54

希音(Shein)前端开发面试题集锦和参考答案

用Node写过什么工具或npm包在实际开发中，使用Node编写过多种实用工具和npm包。自动化构建工具开发了一个简单的自动化构建工具，用于处理前端项目的资源压缩和合并。在前端项目中，为了优化性能，需要对CSS和JavaScript文件进行压缩，减少文件体积，同时将多个小文件合并成一个大文件，减少HTTP请求。这个工具使用Node的fs模块进行文件的读写操作，通过terser库对JavaScript
大模型大数据攻城狮·2025-03-07 10:52

大模型最新面试题系列：训练篇之模型监控与调试

准确率：分类任务中的预测正确样本占总样本的比例，评估模型的预测能力。召回率和F1值：在二分类或多分类任务中，用于更全面地评估模型性能，特别是在正负样本不均衡的情况下。
人肉推土机·2025-03-07 10:21

OpenCV 100道面试题及参考答案（7万字长文）

OpenCV简介OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的函数和工具，用于处理图像和视频。OpenCV最初由英特尔公司开发，现在由一个开源社区维护和发展。主要功能和用途OpenCV的主要功能包括图像和视频处理、特征提取、目标检测、人脸识别、物体跟踪等。它可以用于各种领域，如机器人技术、医学影像、安全监控、自动驾驶等。在图像
大模型大数据攻城狮·2025-03-07 09:06

Bert学习笔记

TransformerGPT使用从左到右的单向信息ELMo把单独训练的从左到右及从右到左的LSTM模型进行合并二、Bert预训练任务2.1遮蔽语言模型MLM任务：随机屏蔽（masking）部分输入token，然后只预测那些被屏蔽的
缓释多巴胺。·2025-03-07 09:05

R语言机器学习系列-随机森林回归代码解读

回归问题指的是因变量或者被预测变量是连续性变量的情形，比如预测身高体重的具体数值是多少的情形。整个代码大致可以分为包、数据、模型、预测评估4个部分，接下来逐一解读。
Mrrunsen·2025-03-07 09:33

【面试题】MQ部分[2025/1/13 ~ 2025/1/19]

MQ部分[2025/1/13~2025/1/19]1.如何处理重复消息？2.如何保证消息的有序性？3.如何处理消息堆积？4.如何保证消息不丢失？5.[RabbitMQ]RabbitMQ怎么实现延迟队列？6.[RabbitMQ]RabbitMQ中消息什么时候会进入死信交换机？7.[RabbitMQ]RabbitMQ中无法路由的消息会去到哪里？8.[RocketMQ]为什么RocketMQ不使用Zoo
5faith·2025-03-07 08:00

字节跳动2024校招后端开发面试题大全（含解题思路）

字节跳动2024校招后端开发面试题大全（含解题思路）关键词：字节跳动、校招、后端开发、面试题、解题思路摘要：本文将围绕字节跳动2024校招后端开发面试题进行深入分析，包括数据结构与算法、编程语言基础、后端技术栈
AI天才研究院·2025-03-07 08:54

Java 常见的面试题（MySql）

一、数据库的三范式是什么？**范式：**简言之就是，数据库设计对数据的存储性能，还有开发人员对数据的操作都有莫大的关系。所以建立科学的，规范的的数据库是需要满足一些规范的来优化数据数据存储方式。在关系型数据库中这些规范就可以称为范式。第一范式：当关系模式R的所有属性都不能在分解为更基本的数据单位时，称R是满足第一范式的，简记为1NF。满足第一范式是关系模式规范化的最低要求，否则，将有很多基本操作在
web18285997089·2025-03-07 06:11

【第15届蓝桥杯C/C++B组省赛】试题&参赛经历&经验&个人题解

文章目录补充试题A:握手问题试题B:小球反弹试题C:好数试题D：R格式试题E：宝石组合试题F：数字接龙试题G：爬山试题H：拔河我的感想补充现在是2024年9月22日20:43:28，距离4月份参加完省赛已经过了
ylxc_tu·2025-03-07 04:49

java面试问题大全及答案大全

文章目录前言java面试题-Java基础java面试题-JVM知识java面试题-多线程与并发java面试题-主流框架java面试题-数据库相关java面试题-分布式与微服务java面试题-网络知识前言该文档围绕
小白教程·2025-03-07 03:06

HHO优化SVM混合核(高斯核和Sigmoid核）回归预测

训练集-平均绝对误差（MAE）：0.54544训练集-平均绝对误差百分比（MAPE）：0.0011634训练集-均方根误差（RMSE）：0.66571训练集-决定系数（R）：0.95297测试集-平均绝对误差（MAE）：0.31575测试集-平均绝对误差百分比（MAPE）：0.00067398测试集-均方根误差（RMSE）：0.39158测试集-决定系数（R）：0.97566------HHO优化
WSY算法爱好者·2025-03-06 23:27

【大模型系列篇】Vanna-ai基于检索增强(RAG)的sql生成框架

简而言之，这些模型是在大量数据（包括一堆在线可用的SQL查询）上进行训练的，并通过预测响应提示中最有可能的下一个单词或“标记”来工作。
木亦汐丫·2025-03-06 23:54

【BP回归预测】三角测量拓扑聚合器TTAO-BP光伏数据预测（多输入单输出）【含Matlab源码 5178期】

Matlab武动乾坤博客之家
Matlab武动乾坤·2025-03-06 20:59

java 数据结构常见面试题

1、Collection和Collections有什么区别？java容器分为两大类，集合序列和键值对。其中Collection是所有集合继承的最顶层接口，其中声明的方法有对集合的操作的增删改查等，所有具体的集合类都继承这个接口。例如ArrayList,HashSet等。Collections是包装类，，其中包含很多静态方法，理解为操作集合的工具类。例如：add（）sort()等。2、List、Se
m0_74824592·2025-03-06 19:19

自动驾驶---LSTM模型用于轨迹预测

1前言在下面几篇博客中，笔者简单介绍过Transformer，Transformer的内部结构虽然比较清晰，但对于入门者来说还是复杂了一些。《人工智能---什么是Transformer?》《自动驾驶---视觉Transformer的应用》《自动驾驶---Parking端到端架构》中介绍的轨迹Decoder模块本篇博客和读者朋友们探讨一种比较早的模型（理解起来也相对容易一些）：LSTM（LongSh
智能汽车人·2025-03-06 18:14

详解：Grok中文版 _Grok 3 国内中文版本在线使用

它能够高效地从大量复杂数据中提取有价值的信息，并做出精准预测。借助深度学习与强化学习等先进技术，GrokAI具备自我学习的能力，可以通过不断的训练来优
·2025-03-06 18:35

计算机网络软考英语题,软考英语考前练习试题及解析（二十）[2]

供选择的答案A：①culture②science③education④industryB、D：①equal②universal③different④difficult⑤common⑥bigC：①claim②deny③define④callD：①Importance②Instead③Because④Regardless【解析】参考译文：随着个人计算机的广泛使用，许多教育领域的人士已经
A兰舍硅藻泥·2025-03-06 18:09

Java 面试题大集合，2019最新最常见面试题加答案

本文汇总了常见面试题及面试技巧，让百忙中的程序员，少花精力乱找资料，希望对你有帮助。
m0_74824823·2025-03-06 17:03

DeepSeek行业应用案例【农业】——解锁智能变革密码

从助力农业实现病虫害精准预测与智能灌溉，到推动制造业生产故障预警与产品质量提升；从优化汽车智能交互体验与智能驾驶辅助，到
未来智慧谷·2025-03-06 17:30

【大模型学习】第八章 深入理解机器学习技术细节

目录引言一、监督学习（SupervisedLearning）1.定义与工作原理2.常见任务3.应用场景示例：房价预测二、无监督学习（UnsupervisedLearning）1.定义与工作原理2.常见任务
好多渔鱼好多·2025-03-06 16:57

山东科技大学计算机科学与技术研究生导师,山东科技大学-计算机科学与工程学院...

主要研究方向是模式识别、数据库系统、系统集成及安全工程方面的系统及预测研究。作为项目主持人承
weixin_39898380·2025-03-06 14:39

【面试题】line-height继承问题

1.line-height为具体数值当父元素line-height的值为具体数值的时候，例如30px，则子元素的line-height直接继承该数值。body{font-size:20px;line-height:50px;}p{background-color:#ccc;font-size:16px;}这是一行文字2.line-height为比例当父元素line-height的值为比例时，如2、
周兴·2025-03-06 13:56

30道＜Flask＞面试题（超级易懂版）

1.Flask的基本概念是什么？Flask是一种用Python编写的轻量级Web框架，就像是一把万能的瑞士军刀。它帮助你快速地创建一个Web应用，不需要你从头开始造轮子。想象一下，你有个工具箱（Flask），里面有各种基本工具（功能），让你可以轻松地搭建一个网站。2.如何在Flask中创建一个简单的HelloWorld应用？就像你在厨房里做一个简单的三明治一样，步骤很简单：安装Flask：像去超市
Beuself.·2025-03-06 13:55

20道＜Mysql＞面试题（超级易懂版）

MySQL中的InnoDB和MyISAM存储引擎有什么区别？InnoDB：就像是一辆有安全气囊和ABS系统的车，注重数据的安全和完整性，支持事务（保证一系列操作要么全部成功，要么全部失败），还能处理并发操作。MyISAM：就像是一辆没有安全气囊的老旧车，速度快但是没有那么多安全措施，不支持事务，适合读多写少的情况。如何创建一个MySQL数据库和表？创建数据库：就像是建一个新文件夹。CREATEDA
Beuself.·2025-03-06 13:55

客户案例 | Ansys与Concepts NREC联合推出面向叶轮机械设计和分析的自动化工作流程

实现端到端工作流程，并加快产品上市进程主要亮点双方现在可以在ConceptsNREC的AxCent®3D叶轮机械组件设计中运行面向叶轮机械应用的AnsysCFX®计算流体力学软件该合作使设计人员能够以更高的预测准确性快速评估机器性能
ueotek·2025-03-06 13:23

2025华为OD机试真题目录 B+C+D+E卷，使用C语言进行解答（544道）

文章目录前言其他华为OD机试题清单一、什么是华为OD，什么是华为OD机试？二、华为OD面试流程？三、华为OD机试通过率高吗？四、华为OD薪资待遇？五、怎么刷题？通过华为OD机试？
KJ.JK·2025-03-06 12:19

奇安信天擎面试题

1天擎单机版控制中心刚刚部署完，用户想给服务器换个iP，如何操作？天擎v10暂时不支持修改iP2天擎控制中心部署在内网，如果想实现自动更新需要通过网闸设备，如何实现？放通域名（部分域名无固定IP）3v6跃迁到v10简单介绍一下步骤，如果涉及定制开发如何处理？部署v10控制中心升级授权导入新授权迁移工具将数据迁移到v10控制中心生成v10离线客户端安装包通过v6控制中心下发并安装v10客户端执行跃迁
“向阳的蛋”·2025-03-06 12:18

阿里云MaxCompute面试题汇总及参考答案

目录简述MaxCompute的核心功能及适用场景，与传统数据仓库的区别解释MaxCompute分层架构设计原则，与传统数仓分层有何异同MaxCompute的存储架构如何实现高可用与扩展性解析伏羲（Fuxi）分布式调度系统工作原理盘古（Pangu）分布式存储系统数据分片策略计算与存储分离架构的资源弹性扩展方案解释MaxCompute多租户资源隔离实现机制容错机制设计：Worker节点故障时的数据恢复
大模型大数据攻城狮·2025-03-06 10:05

【JAVA面试题】Spring、Spring MVC、Spring Boot、Spring Cloud的区别与联系

在Java生态中，Spring框架及其衍生技术（如SpringMVC、SpringBoot、SpringCloud）是开发企业级应用的核心工具。它们在功能、定位和使用场景上各有侧重，但又紧密联系。本文将详细解析它们的区别与联系，帮助你在面试中更好地回答相关问题。1.Spring框架定义：Spring是一个轻量级的控制反转（IoC）和面向切面编程（AOP）的容器框架。它提供了一种全面的编程和配置模型
今天你慧了码码码码码码码码码码·2025-03-06 09:58

SpringBoot 同时可以处理多少个请求？

因此，和它相关的面试题也非常重要。今天我们就来看一道经典的面试题：SpringBoot同时可以处理多少个请求？1.什么是SpringBoot？
missterzy·2025-03-06 09:57

react精简面试题

单向数据流：数据通过props从父组件传递到子组件，状态变化可预测。JSX：允许在JavaScript中编写类似HTML的语法，增强代码可读性。2.类组件和函数组件的区别？
懒人村杂货铺·2025-03-06 09:57

Python在机器学习与数据分析领域的深度应用：从基础到实战

它不仅为数据科学家和开发者提供了高效处理和分析数据的手段，还助力构建各种智能模型，实现精准预测和决策支持。
CodeJourney.·2025-03-06 09:54

自动驾驶---打造自动驾驶系统之环境准备（一）

各位读者朋友，本次打造的自动驾驶系统仿真系统，涉及感知，预测，规控等多个模块（以规控算法为主），同时可自定义相关扩展（部署&开发自身感兴趣的算法），非常便捷。
智能汽车人·2025-03-06 08:49
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