难题 潜力 模型 答案
2023最新初级难度C语言面试题,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语言面试题合集 问: C语言中，main函数的返回值类型是什么？ 在C语言中，main函数的返回值类型是int。这是因为main函数是程序的入口点，它返回一个整数值给操作系统，以表示程序的退出状态。通常，如果程序正常退出，main函数返回0；如果程序出 ......
2023最新高级难度算法面试题,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-高级难度算法面试题合集 问: 哪些算法可以用在分布式环境中以解决大规模数据问题？举例说明其中一些。 在分布式环境中解决大规模数据问题，可以使用许多算法。这些算法通常被设计为能够在多个计算节点上并行处理数据，从而提高处理速度和效率。以下是一些常用的算法： MapR ......
2023最新中级难度算法面试题,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-中级难度算法面试题合集 问: 请描述一下排序算法的时间复杂度？ 排序算法的时间复杂度是指排序算法执行所需的时间与待排序数据规模之间的关系。通常使用大O表示法来描述算法的时间复杂度。 常见排序算法的时间复杂度如下： 冒泡排序（Bubble Sort）：时间复杂度为 ......
用AI大模型学经典：了凡四训
缘起： 在读《了凡四训-立命之学》时，总有些疑问，比如立命究竟是什么含义？生死之命，贫富之命，贵贱之命究竟是什么意思？ 参考学习和自己拓展 参考AI大模型后，可知： 立命： 确立自己的天命（人生目标），令自己生活或工作有奔头，精神有寄托。从而坚定志向，不至于被挫折或困难所阻碍自己的目标达成 三个命的 ......
JVM内存模型
JVM内存模型 JDK7堆内存模型 内存模型说明： 1）Young（新生代） Young区被划分为三部分，Eden（ˈiːdn）区和两个大小严格相同的Survivor（sərˈvaɪvər）区，其中Survivor区间中，某一时刻只有其中一个是被使用的，另外一个留做垃圾收集时复制对象用，在Eden区 ......
关于倾斜摄影三维模型数据的几何坐标变换的必要性分析
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
基于Tensorflow技术开发的计算机毕业设计辅助生成器（使用AI大模型技术）
这是一个辅助生成计算机毕业设计的工具，可以自动完成毕业设计的源码。它基于几百个github上面开源的java和python项目，运用tensorflow技术，训练出了AI大模型。基本实现了计算机毕业设计生成器，能够初步生成Java或python基本源码。目前该项目处理实验阶段，还不成熟，成功率55% ......
SNMPv3用户安全模型
1. 前言部分 SNMPv3与SNMPv2相比有了很大的改进,主要体现在安全性方面: 用户认证机制 - SNMPv3改用基于用户的安全模型(USM),需要替换v2中的社区字符串认证机制(community strings),实现用户管理、认证和加密。 加密与数据完整性检查 - 需要添加支持加密传输和 ......
多模态大模型的体验
主要是出图，结合实际做3个例子：1、形容天气非常寒冷的风景图片（ 画一幅未来极度寒冷下城市的场景）2、妈妈过生日的庆祝图片（画一幅妈妈过生日的庆祝图片，水墨画风格）3、包含GreenOpen字样的富含科技感的图片未来不可限量，对于当前来说是提出准确的需求。关注提高用户体验： ......
Java IO 模型
IO 是个啥 IO，是 input/output 的缩写，表面意思是输入/输出，描述计算机中数据流动的过程，实际上就是 CPU、内存和外部进行数据交换的过程 举个例子，某个进程要获取到数据的过程如下： 1.请求：进程请求外部数据 2.准备：缓冲区准备数据，通过磁盘或者网络读取数据到内核空的缓冲区 3 ......
分类模型评估（混淆矩阵, precision, recall, f1-score）的原理和Python实现
混淆矩阵 当我们已经获取到一个分类模型的预测值，可以通过不同指标来进行评估。 往往衡量二分类模型是基于以下的混淆矩阵概念： True Positive：真实值为正、预测值为正（真阳性） False Positive：真实值为负、预测值为正（假阳性） False Negative：真实值为正、预测值为 ......
2023最新初级难度算法面试题,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-初级难度算法面试题合集 问: 什么是排序？说出常见的排序算法有哪几种？ 排序是计算机科学中的一种基本操作，它将一组数据按照某种顺序进行排列。排序算法是实现排序过程的具体方法。常见的排序算法有多种，它们可以根据不同的数据结构、时间复杂度和空间复杂度进行分类。以下是 ......
2023最新高级难度Spring Web Flow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Spring Web Flow面试题合集](https://offer.houxu6.top/tag/Spring Web Flow) 问: 请您详细解释在Spring Web Flow中如何实现复杂业务流程的嵌套和组合？ 在Spring Web F ......
《环太平洋》流浪者机甲3D模型特效还原
法线贴图可以通过改变模型表面法线的方向和强度，增强模型的真实感、细节和视觉效果，使得渲染结果更加逼真。它是一种在计算机图形学中常用的技术。 ......
GLTF/GLB模型在线预览、编辑、动画查看以及材质修改
GLTF 编辑器 -NSDT 不仅可以设置3D模型纹理贴图，还可以设置模型的几何原点、以及对有相同材质属性的mesh进行合并，实现模型轻量化，是一款不可多得的实用型在线模型编辑工具。 ......
法线贴图实现地形模型皱褶、凹凸不平的纹理效果
法线贴图可以通过改变模型表面法线的方向和强度，增强模型的真实感、细节和视觉效果，使得渲染结果更加逼真。它是一种在计算机图形学中常用的技术。 ......
三维模型数据的高程偏差的几何坐标纠正技术方法浅析
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
GAN模型
GAN模型优化训练 在训练过程中，生成网络的目标就是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络D。而网络D的目标就是尽量把网络G生成的图片和真实的图片分别开来。这样，G和D构成了一个动态的“博弈过程”。这个博弈过程具体是怎么样的呢？ 先了解下纳什均衡，纳什均衡是指博弈中这样的局面，对于每个参与者来说，只要其他 ......
隐私计算和大模型
来源：象话时刻 | 微众银行杨强：大模型的崛起是隐私计算发展的绝佳机会 观点 大模型的崛起，是隐私计算再次发展的绝佳机会。行业已经证明了用隐私计算做大模型的“防火墙”是可行的，全世界范围内大家也已经开始认识到这个方向；（效率又是一大难关） 数据要素流通最关键的是模型,以模型为中心,而不是以数据为中心 ......
（大模型训练）（工作流升级）（精品）MJ数据自动化处理流程！！！
0.准备条件：文件夹为中文名，图片内含有多个下划线。 处理目标：处理成为一个 “公共标|逗号| 一个句子"的形式。 1.（统计中文，准备翻译）文件夹结构作为数据统计入excel import os import pandas as pd def find_image_folders(parent_d ......
50道SpringBoot高频题整理(附答案背诵版)
1、什么是SpringBoot？它的主要特点是什么？ Spring Boot是一个开源的Java-based框架，用来简化Spring应用程序的创建和部署。它是Spring平台和第三方库的集成，可以让你很容易的创建出独立的、生产级别的、基于Spring框架的应用。Spring Boot通过提供默认配 ......
84道Spring高频题整理(附答案背诵版)
解释一下Spring 框架? Spring框架是一个开源的企业级应用开发框架，由Rod Johnson创建，并于2003年首次发布。Spring 是在全方位提供企业级服务的基础上，用Java实现的。Spring的核心思想是使现代Java开发更加简单。 Spring框架以其灵活性和透明性闻名，几乎可以 ......
61道MyBatis高频题整理(附答案背诵版)
1、介绍下MyBatis? MyBatis是一个基于Java的持久层框架，它封装了底层的JDBC操作，大大简化了数据库操作的复杂性。MyBatis的主要特点包括： SQL语句与Java代码的分离：MyBatis允许你直接在XML文件中编写SQL语句，这样可以将SQL语句从Java代码中分离出来，使得 ......
42道JavaWeb高频题整理(附答案背诵版)
1、说一说Servlet的生命周期? Servlet的生命周期主要由以下三个阶段组成：初始化，服务和销毁。 初始化（Initialization）: 当一个Servlet被载入到内存中时（例如，第一次访问或者服务器启动并且在web.xml中配置了load-on-startup），Servlet容器（ ......
100道React高频题整理(附答案背诵版)
1、简述React有什么特点？ React是一个用于构建用户界面的JavaScript库，由Facebook开发并维护。React有以下几个主要特点： 声明式设计： React采用声明式设计，让代码更易于理解，且方便调试。你只需描述出你希望程序的最终状态，React会自动确保用户界面与你描述的状态保 ......
100道Vue高频题整理(附答案背诵版)
1、请简述Vue插件和组件的区别 ？ Vue的插件（Plugin）和组件（Component）是Vue.js中非常重要的两个概念，它们在功能上有着明显的差异。 Vue组件（Component）： Vue组件是Vue.js最强大的功能之一。组件可以扩展HTML元素，封装可重用的代码。在较大的Vue.j ......
算法学习笔记(8.3): 网络最大流 - 模型篇
本文慢慢整理部分模型。 DAG 最小路径覆盖 经典的题目，经典的思想。 网络流常见的将图上的点拆为入点和出点，那么路径由若干 出 - 入 - 出 - 入 的循环构成。 于是在拆好的图上流一流即可。 [CTSC2008] 祭祀 典中祭 黑白染色 利用黑白染色将整个图变成一个二分图是网络流常见的套路，尤 ......
分类模型
分类模型 二分类模型 对于二分类模型，介绍逻辑回归(logistic regression)和Fisher线性判别分析两种分类算法；对 于多分类模型，将简单介绍Spss中的多分类线性判别分析和多分类逻辑回归的操作步骤 水果分类例子 这个实际上就是一个二分类问题，通过属性推断类别。 逻辑回归logis ......
R语言有限混合模型(FMM,finite mixture model)及其EM算法聚类分析间歇泉喷发时间
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22609 原文出处：拓端数据部落公众号 摘要 本文提供了一套用于分析各种有限混合模型的方法。既包括传统的方法，如单变量和多变量正态混合的EM算法，也包括反映有限混合模型的一些最新研究的方法。许多算法都是EM算法或基于类似EM的思想，因此本文包括有限 ......