答案 石油 论文 大学
洛谷P1824 进击的奶牛 题解 二分答案
题目链接：https://www.luogu.com.cn/problem/P1824 题目大意： 本题相当于在 \(n\) 个数中选 \(c\) 个数，使得这 \(c\) 个数中相差最小的两个数之差尽可能地大。 解题思路： 我们首先可以给 \(a_1 \sim a_n\) 从小到大排一下序（这里有 ......
2023最新高级难度HTML面试题,包含答案。刷题必备！记录一下。
好记性不如烂笔头 内容来自 面试宝典-高级难度HTML面试题合集 问: 请深入解释HTML5的设计理念和它相比于之前版本的重要改进。 HTML5的设计理念主要围绕以下几个方面： 更强的可扩展性：HTML5引入了大量的新元素和属性，增强了文档结构和语义化能力，使得开发者能够更加方便地编写和维护代码。 ......
2023最新初级难度CSS面试题,包含答案。刷题必备！记录一下。
好记性不如烂笔头 内容来自 面试宝典-初级难度CSS面试题合集 问: 请解释CSS的作用是什么？为什么它在网页开发中如此重要？ CSS（层叠样式表）在网页开发中扮演着至关重要的角色。它的主要作用如下： 设计和布局：CSS使我们可以轻松地控制网页的设计和布局，例如设置文本、图像、背景等元素的样式。我们 ......
红帽认证RHCE9.0版本2023年12月的红帽9.0版本RHCSA题⽬+答案，本人已过，全国通用
红帽认证9版本2023年12月的红帽9.0版本RHCSA题⽬+答案，本人已过，全国通用 需要完整的RHCSA和RHCE的考试答案的题目以及RHCE9考试的模拟环境和考试笔记教材的请添加微信，需备注来自博客园，不然通不过 ......
60道KafKa高频题整理（附答案背诵版）
废话不多说，直接上干货 简述什么是 Kafka 的 Topic ？ Kafka 的 Topic 是一个存储消息的逻辑概念，可以认为是一个消息集合。每条消息发送到 Kafka 集群的消息都有一个类别，这个类别就是 Topic。物理上来说，不同的 Topic 的消息是分开存储的，每个 Topic 可以有 ......
2023最新高级难度C#面试题,包含答案。刷题必备！记录一下。
好记性不如烂笔头 内容来自 面试宝典-高级难度C#面试题合集 问: 解释C#中的委托和事件，并举例说明它们的使用场景。 在C#中，委托是一种类型安全的方法指针，它可以指向任何一个符合其签名的方法或函数。它允许你传递方法作为参数，或者把方法作为返回值。例如，你可以使用委托来指定一个方法作为某个按钮的点 ......
2023最新中级难度HTML面试题,包含答案。刷题必备！记录一下。
好记性不如烂笔头 内容来自 面试宝典-中级难度HTML面试题合集 问: 请解释HTML5与之前的HTML版本相比有哪些新特性和优势？ HTML5引入了许多新特性和优势，包括但不限于以下几点： 新元素和功能：HTML5引入了一些新的元素，例如、、等，可以实现绘图、视频播放等功能。 支持离线存储：HTM ......
【论文阅读】HTTP 流量和恶意 URL 的异常检测
Part 1关于论文 基本信息 题目：HTTP 流量和恶意 URL 的异常检测源码：sec2vec源代码 摘要 在本文中，我们将展示如何利用自然语言处理（NLP）中已知 的方法来检测 HTTP 请求中的异常情况和恶意 URL。目前大 多数针对类似问题的解决方案要么基于规则，要么使用人工 选择的特征进 ......
PANE-GNN Unifying Positive and Negative Edges in Graph Neural Networks for Recommendation论文阅读笔记
Abstract 目前利用GNN的推荐系统主要关注用户的正面反馈，而忽略了负面反馈提供的见解。于是我们提出了PANG- GNN，该模型将图神经网络的正面和负面边统一在一起。PANG-GNN首先将原始评分图根据正面和负面反馈划分为两个不同的二分图。接下来分别使用两个独立的嵌入，即感兴趣嵌入和无兴趣嵌入 ......
2023最新初级难度C#面试题,包含答案。刷题必备！记录一下。
好记性不如烂笔头 内容来自 面试宝典-初级难度C#面试题合集 问: 请简单介绍一下C#是什么，以及它的主要特点有哪些？ C#是由Microsoft公司开发的一款面向对象的编程语言，它运行于.NET Framework之上，可用于创建各种类型的应用程序，如桌面应用、移动应用、游戏和Web应用等。 关于 ......
2023最新中级难度C#面试题,包含答案。刷题必备！记录一下。
好记性不如烂笔头 内容来自 面试宝典-中级难度C#面试题合集 问: 请描述C#中的垃圾回收如何工作？如何优化垃圾回收的性能？ 垃圾回收是一种自动内存管理技术，用于识别和释放不再使用的内存块。在C#中，垃圾回收器会定期扫描程序以查找不再使用的对象。一旦找到这些对象，就会标记它们以便稍后进行清理。然后， ......
2023最新中级难度ThinkPHP面试题,包含答案。刷题必备！记录一下。
好记性不如烂笔头 内容来自 面试宝典-中级难度ThinkPHP面试题合集 问: 请描述一下ThinkPHP的核心概念MVC模式的优点和局限性。 优点： 分层架构：MVC模式将业务逻辑、用户界面和数据访问三个层次分开，提高了代码的可读性和可维护性。 可重用性强：各个模块之间的耦合度低，可以方便地重用已 ......
2023最新高级难度ThinkPHP面试题,包含答案。刷题必备！记录一下。
好记性不如烂笔头 内容来自 面试宝典-高级难度ThinkPHP面试题合集 问: 请深入解释ThinkPHP框架的核心架构和运行机制。 ThinkPHP的核心架构主要由三大部分组成：核心层（Core）、行为层（Behavior）和服务层（Service）。核心层是框架的基础，提供了基本的HTTP请求处 ......
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好记性不如烂笔头 内容来自 面试宝典-初级难度ThinkPHP面试题合集 问: 请简单介绍一下ThinkPHP框架。 ThinkPHP 是一款由国内开发者开发的开源 PHP 框架，主要特点如下： 易于上手，非常适合中小型项目； 提供了一系列的模板标签库，简化视图层开发； 对 ORM 和 MVC 设计 ......
【论文阅读笔记】【多模态-Vision-Language Pretraining】 BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation
BLIP ICML 2022 (Spotlight) 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？写作背景是什么？ 问题： 在视觉-语言预训练（VLP）中，如何更加高效地利用充斥着噪声的海量图文对数据，提升预训练效果？ 如何设计模型，使得预训练后的模型在理解（understanding-based）任务 ......
第1-14届河南省大学生程序设计竞赛（ICPC-ACM河南省赛）
河南省大学生程序设计竞赛又称为河南省内的ACM，是河南省内大学生程序设计的盛宴 2021年5月22日至23日,河南省第十三届大学生程序设计竞赛在 河南农业大学举行, 2022年 4月16日，中原工学院我院2022年（第14届）ACM程序设计竞赛决赛在学院基础实验楼举行。 5月20日至21日,2023 ......
KDNet：西工大&同济&中南大学提出一种快速知识蒸馏的车牌检测方法
前言 本文分享论文“Knowledge Distillation with Fast CNN for License Plate Detection”，由西工大&同济&中南大学联合提出一种知识蒸馏的车牌检测方法。 本文转载自极市平台 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注 ......
如何判断lib和dll是32位还是64位？答案是使用微软的dumpbin工具，后面讲了如何使用gcc生成lib和dll
为什么我会考虑这个问题呢？因为我在使用java去调用一个c的lib库的时候，弹出以下警告： D:\work\ideaworkpaces\jdk21Test001\src\main\java\lib\hello.lib: %1 不是有效的 Win32 应用程序。 at java.base/jdk.in ......
Swin Transformer 马尔奖论文（ICCV 2021最佳论文）
目录 简介 作者之一的微软亚研院的首席研究员胡瀚老师在bibili讲过该论文 swin transformer比ViT做的更好的原因之一就是它将图片的一些特性嵌入到了网络模型之中，比如说平移不变性和尺寸不变性等，这样使得网络能够在cv领域做的更好。 该文章提出的Swin Transformer可以被 ......
2023最新中级难度Redis面试题,包含答案。刷题必备！记录一下。
好记性不如烂笔头 内容来自 面试宝典-中级难度Redis面试题合集 问: 请解释Redis中的持久化机制RDB和AOF的区别，并谈谈你在实际应用中的选择。 Redis的两种持久化机制分别为RDB和AOF： RDB（Redis Database）是Redis默认的持久化方式，会在指定的时间间隔内将内存 ......
2023最新初级难度Redis面试题,包含答案。刷题必备！记录一下。
好记性不如烂笔头 内容来自 面试宝典-初级难度Redis面试题合集 问: 请简单介绍一下Redis，以及它主要用于解决什么问题？ Redis 是一款键值存储系统，也被称为“内存数据库”，其主要特点是在内存中高速存储数据。它的优点在于其极高的读写速度和较低的延迟，因此常被用来作为缓存、队列等应用场景中 ......
【论文解读】System 2 Attention提高大语言模型客观性和事实性
本文简要介绍了论文“System 2 Attention (is something you might need too) ”的相关工作。基于transformer的大语言模型（LLM）中的软注意很容易将上下文中的不相关信息合并到其潜在的表征中，这将对下一token的生成产生不利影响。为了帮助纠正... ......
Nougat：结合光学神经网络，引领学术PDF文档的智能解析、挖掘学术论文PDF的价值
Nougat：结合光学神经网络，引领学术PDF文档的智能解析、挖掘学术论文PDF的价值 这是Nougat的官方存储库，Nougat是一种学术文档PDF解析器，可以理解LaTeX数学和表格。 Project page: https://facebookresearch.github.io/nougat ......
四级作文（议论文）观点选择型
In the modern society,在现代社会 In the modernized world,在现代化社会 With the giant leap (巨大的跳跃)of technology ,econom,society With the rapid globalization(全球化) ......
四级作文（议论文 ）现象
第一句with the rapid development of `````（economy/society/techonology/cultrue）,it is of great necessity for sb（students,residents,citizens,youngsters） to ......
【论文阅读笔记】【OCR-文本识别】 SEED: Semantics Enhanced Encoder-Decoder Framework for Scene Text Recognition
SEED CVPR 2020 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？写作背景是什么？ 问题： 如何利用全局的语义信息提高文本识别模型对低质量文本的鲁棒性和识别效果？ 背景： 以往的基于 encoder-decoder 的文本识别方法通常基于局部的视觉特征解码出文本，忽略了对单词显式的全局语义信息的 ......
论文精读：STMGCN利用时空多图卷积网络进行移动边缘计算驱动船舶轨迹预测（STMGCN: Mobile Edge Computing-Empowered Vessel Trajectory Prediction Using Spatio-Temporal Multigraph Convolutional Network）
《STMGCN: Mobile Edge Computing-Empowered Vessel Trajectory Prediction Using Spatio-Temporal Multigraph Convolutional Network》 论文链接：https://doi.org/10. ......
2023最新高级难度MyBatis面试题,包含答案。刷题必备！记录一下。
好记性不如烂笔头 内容来自 面试宝典-高级难度MyBatis面试题合集 问: 请详细解释MyBatis的执行原理，包括SQL会话、映射器和执行器的作用。 MyBatis的执行原理主要包括以下几个步骤： SQL会话：MyBatis会话是数据库连接的主要容器，用于存储和管理数据库连接。当一个应用程序首次 ......
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好记性不如烂笔头 内容来自 面试宝典-中级难度MyBatis面试题合集 问: MyBatis与Hibernate有何区别？ 好的，我会尽力回答这个问题。 首先，MyBatis和Hibernate都是Java中的持久化框架，用于处理数据库操作。 在理解和使用难度上，Hibernate的难度通常会大于M ......
[论文阅读] Replacing softmax with ReLU in Vision Transformers
Pre title: Replacing softmax with ReLU in Vision Transformers accepted: Arxiv 2023 paper: https://export.arxiv.org/abs/2309.08586 code: None 关键词：atten ......