马蹄集试题题解第4页

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

第三十一篇数据仓库（DW）与商业智能（BI）架构设计与实践指南

）模型选择决策树（2）ETL开发规范2.2实时BI技术栈选型三、全链路实施与优化策略3.1五阶段实施框架3.2数据治理体系构建四、行业场景深度实践4.1电商用户行为分析4.2金融风控实时预警五、关键问题解析

随缘而动，随遇而安·2025-03-23 02:05

使用Annoy进行高效的近似最近邻搜索

在处理大型数据集时，我们经常面临需要快速、准确地查找与给定查询点相近的数据点的问题。

eahba·2025-03-23 02:04

k8s学习笔记（3）--- kubernetes核心技术概念

ReplicationController，RC）8.副本集（ReplicaSet，RS）9.部署(Deployment)10.服务（Service）11.任务（Job）12.定时任务（CronJob）13.后台支撑服务集（

梦谜·2025-03-23 01:02

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

openwrt路由器禁止某台设备上网操作失败问题解决

家有一台移动RAX3000M，改造成了多功能服务器，同时，还能限制小孩上网，但时间长了就发现移除可添加限制上网设备时无法操作。到处搜索也没找到它是怎么限制的，于是用mac地址在/etc目录下搜索，搜索命令：grep-r"62:19"/etc上面的“62:19”是被限制了上网的一个设备mac地址中的一部分。终于发现了是配置在/etc/config/security里面，内容如下：configfire

无级程序员·2025-03-23 01:29

Linux下文件名中文乱码导致无法访问的问题解决方法

一个基于openwrt路由器做文件服务器，硬盘里面有些文件的中文名乱码了，导致无法打开，也无法复制，想改名也无法操作，怎么办呢，网上搜了一大圈，都是说如何转换乱码，但文件都无法访问了，怎么转换？比如其中一个文件名是：“IVItripsummaryV1.0❁´◡`❁.xlsx"，我试着如下命令发现能唯一的找到它：ls"IVItripsummaryV1.0"*于是，试着改名：mv"IVItripsum

无级程序员·2025-03-23 01:29

Python报错解决：img2pdf.AlphaChannelError: Refusing to work on images with alpha channel

img2pdf.AlphaChannelError:Refusingtoworkonimageswithalphachannel-solved解决img2pdf模块不能上传含alpha通道透明度的图片的问题解决

定星照空·2025-03-23 00:54

算法及数据结构系列 - 动态规划

系列文章目录算法及数据结构系列-二分查找算法及数据结构系列-BFS算法文章目录框架思路子序列问题解题模板一维dp数组二维dp数组经典题型322.零钱兑换暴力递归带备忘录的暴力递归动态规划300.最长上升子序列

诺亚凹凸曼·2025-03-23 00:20

PyTorch数据归一化处理：transforms

transforms.Normalize###1.1理解torchvision*torchvision.transforms：常用的图像预处理方法*torchvision.datasets：常用的数据集Dataset

2401_87555420·2025-03-22 23:48

深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践

二、核心概念与通熟易懂解释简单而言，欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说，就是模型复杂度低，模型在

古月居GYH·2025-03-22 22:43

【纯职业小组——思维】

题目思路第十五届蓝桥杯省赛PythonB组H题【纯职业小组】题解（AC）_蓝桥杯纯职业小组-CSDN博客代码#includeusingnamespacestd;usingll=longlong;intmain

Kent_J_Truman·2025-03-22 22:11

第十五届蓝桥杯省赛PythonB组B题【数字串个数】题解（AC）

设n=10000n=10000n=10000。法一枚举333的个数以及777的个数，假设333的个数为iii，777的个数为jjj，那么非3,73,73,7的个数即为n−i−jn-i-jn−i−j。在长度为nnn的字符串中选取iii的方案数为CniC^i_nCni，在剩余n−in-in−i个位置选取jjj个的方案数为Cn−ijC^j_{n-i}Cn−ij，剩余位置个数为n−i−jn-i-jn−i−

信奥郭老师·2025-03-22 22:41

postgreSQL数据库常用语法

1、CRUD增删改查创建用户角色createuserldcwithpassword'ldc-';创建数据库createDATABASEschool_infoENCODING='utf-8'--指定字符集TABLESPACE

东木月·2025-03-22 22:40

CSP-J备考冲刺必刷题（C++） | AcWing 1253 家谱

欢迎大家订阅我的专栏：算法题解：C++与Python实现！附上汇总贴：算法竞赛备考冲刺必刷题（C++）|汇总【题目来源】Acwing：1253.家谱-AcWing题库

热爱编程的通信人·2025-03-22 22:39

如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测

如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测文章目录1.安装依赖2.数据准备3.配置YOLOv83.1

计算机C9硕士_算法工程师·2025-03-22 22:08

【RabbitMQ】超详细Windows系统下RabbitMQ的安装配置

本文将详细介绍如何在Windows系统下安装和配置RabbitMQ，包括所需的依赖项、安装步骤、基本配置和常见问题解决方案。目录什么是RabbitMQ？

m0_74825074·2025-03-22 21:03

【从零开始学习计算机科学】计算机体系结构（一）计算机体系结构、指令、指令集（ISA）与量化评估

【从零开始学习计算机科学】计算机体系结构（一）计算机体系结构、指令、指令集（ISA）与量化评估概论计算机体系结构简介计算机的分类并行体系结构指令集体系结构（ISA）分类存储器寻址寻址模式操作数大小指令ISA

贫苦游商·2025-03-22 21:33

栈力扣hot100热门面试算法题面试基础核心思路背题滑动窗口最大值字符串解码每日温度柱状图中最大矩形有效的括号最小栈

滑动窗口最大值https://leetcode.cn/problems/sliding-window-maximum/题解链接https://leetcode.cn/problems/sliding-window-maximum

尘土哥·2025-03-22 20:26

一文说清楚什么是预训练（Pre-Training）、微调（Fine-Tuning），零基础小白建议收藏！！

预训练通常是指在大规模数据集上进行模型训练，以帮助

小城哇哇·2025-03-22 20:26

深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践

一、大模型推理框架简介大模型推理框架是指一种基于深度学习技术的推理框架，主要用于解决大规模数据集下的复杂问题。该框架通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分析

百度_开发者中心·2025-03-22 19:24

努力的搬砖人.·2025-03-22 18:16

努力的搬砖人.·2025-03-22 18:15

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

MiniMind

数据集分类：tokenizer训练集：这个数据集用于训练分词器（tokenizer），是文本处理中的一个重要步骤。它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。

亚伯拉罕·黄肯·2025-03-22 14:46

【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现

总体来说，stacking集成算法主要是一种基于“标签”的学习，有以下的特点：用法：模型利用交叉验证，对训练集进行预测，从而实现二次学习优点：可以结合不同的模型缺点：增加了时间开销，容

Geeksongs·2025-03-22 14:14

使用Seaborn绘制小提琴图

首先，我们需要导入必要的库和数据集。这里我们使用Seaborn自带的数据集tips作为例子。importseaborn

CodeWG·2025-03-22 14:44

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

PyTorch基础知识讲解（一）完整训练流程示例

我们将使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络，预测输入图像是否属于以下

苏雨流丰·2025-03-22 12:20

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

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

《交互式线性代数》

核心内容线性方程组求解代数方法：介绍线性方程组的基本概念，如解的定义、解集等。通过消元法和行变换，将方程组转化为增

wblong_cs·2025-03-22 10:05

深度学习与目标检测系列(三) 本文约(4万字) | 全面解读复现AlexNet | Pytorch |

文章目录解读Abstract-摘要翻译精读主要内容1.Introduction—前言翻译精读主要内容：本文主要贡献：2.TheDataset-数据集翻译精读主要内容：ImageNet简介：图像处理方法：

小酒馆燃着灯·2025-03-22 10:03

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

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

基于LangChain-Chatchat实现智能问答系统

题解|#统计输入正数个数#5.6importjava.util.

2301_79125431·2025-03-22 09:59

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

建模中的特征衍生技巧总结（含各类常用衍生函数）

本文总结了有哪些特征衍生方法，函数是什么，用在什么场景，具体步骤如下：数据集探索：1.ID有无重复：tcc['customerID'].nunique()==tcc.shape[0]2.有无缺失值：tcc.isnull

爱学习的uu·2025-03-22 08:12

MyBatis学习：基本使用

MyBatis免除了几乎所有的JDBC代码以及设置参数和获取结果集的工作。

Landy_Jay·2025-03-22 08:08

[2]2025年新手集成开发环境（IDE）选择指南

Aqua_chang·2025-03-22 08:08

【IT大学生必会的】 10 种图表线性回归

其他算法模型适用的图表，咱们在后面再给大家进行总结~至于数据集，表现方式，大家可以根据我给出的代码继续调整即可！那么，在

.Boss.·2025-03-22 08:08

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

Java 环境配置与 JAR 文件问题解决全攻略

Linux/macOS系统配置2.1终端命令配置二、JAR文件问题诊断与修复1.检查JAR文件完整性1.1命令行验证1.2哈希值校验2.依赖库管理方案2.1Maven依赖配置示例2.2命令行指定依赖三、常见问题解决方案

不羁。。·2025-03-22 05:42

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

从MapRerankDocumentsChain迁移到LangGraph实现文档分析

为文档集映射一个处理过程，该过程包括生成评分。根据评分对结果进行排名，并返回得分最高的结果。这种情况下的常见过程是使用文档中的上下文进行问答，强制模型生成评分以帮助选择只由相关上下文生成的答案。

bBADAS·2025-03-22 03:27

【图像预处理】

应用数据增强技术，如旋转、平移、缩放、翻转等，以扩大数据集，提高

瞬间记忆·2025-03-22 02:45

力扣刷题|链表面试题 02.02. 返回倒数第 k 个节点

题目：实现一种算法，找出单向链表中倒数第k个节点。返回该节点的值。快慢指针思想，画图更容易理解/***Definitionforsingly-linkedlist.*structListNode{*intval;*structListNode*next;*};*/intkthToLast(structListNode*head,intk){assert(head!=NULL);if(head==N

柯ran·2025-03-22 02:44

【系统架构设计师-2018年】案例分析-答案及详解

试题一（25分）阅读以下关于软件系统设计的叙述，在答题纸上回答问题1至问题3。

数据知道·2025-03-22 02:12

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