收集的面试资料
转载自：NLP_基于酒店评论的情感分析-CSDN博客
机器学习的一般过程
如何介绍项目：
项目背景：项目输入，输出，后续应用点
项目数据：数据来源
数据处理方法：是否有脏数据，如何处理脏数据，如何定义脏数据，是否有类别不均衡，如何解决，表示成什么形态
模型选择与建模过程：选择什么模型，如何调优
评估准则与效果：效果如何
模型优化与提升：bad case分析，优化点有哪些
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pytest-xdist 进行多进程并发测试！
在软件开发过程中，测试是确保代码质量和可靠性的关键步骤。随着项目规模的扩大和复杂性的增加，测试用例的执行效率变得尤为重要。为了加速测试过程，特别是对于一些可以并行执行的测试用 例，pytest-xdist 提供了一种强大的工具&…...
LVGL4种输入设备详解（触摸、键盘、实体按键、编码器）
lvgl有触摸、键盘、实体按键、编码器四种输入设备 先来分析一下这四种输入设备有什么区别 （1）LV_INDEV_TYPE_POINTER 主要用于触摸屏 用到哪个输入设备保留哪个其他的也是，保留触摸屏输入的任务注册，其它几种种输入任务的注册&…...
全流程安装DeepSeek开源模型
目录 配置要求安装Ollama选择大模型安装大模型对话备注 配置要求 我的电脑配置为： CPU：i7 12代 GPU：3080 内存：32g 磁盘：1T以上配置运行情况： 运行ollama run deepseek-r1:7b模型无压力，CPU/…...
人工智能领域-CNN 卷积神经网络 性能调优
在自动驾驶领域，对卷积神经网络（CNN）进行性能调优至关重要，以下从数据处理、模型架构、训练过程、超参数调整和模型部署优化等多个方面为你详细介绍调优方法，并给出相应的代码示例。 1. 数据处理 数据增强࿱…...
人工智能A*算法与CNN结合- CNN 增加卷积层的数量，并对卷积核大小进行调整
以下是一个增强版的将 A* 算法与卷积神经网络（CNN）结合的代码实现，其中 CNN 增加了卷积层的数量，并对卷积核大小进行了调整。整体思路依然是先利用 A* 算法生成训练数据，再用这些数据训练 CNN 模型，最后使用…...
机器学习中常用的评价指标
一、分类任务常用指标 1. 准确率（Accuracy） 定义：正确预测样本数占总样本数的比例。优点：直观易懂，适用于类别平衡的数据。缺点：对类别不平衡数据敏感（如欺诈检测中99%的负样本）。…...
Windows安装cwgo，一直安装的是linux平台的
Windows安装cwgo，一直安装的是linux平台的 查看 go env ，发现 GOOSlinux 临时修改 GOOS ，set GOOSwindows ，再安装。 此时，安装的就是 windows 的可执行文件。安装之后再将 GOOS 修改回来即可。...
GitHub Pages + Jekyll 博客搭建指南(静态网站)
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21.[前端开发]Day21-HTML5新增内容-CSS函数-BFC-媒体查询
王者荣耀-网页缩小的问题处理 为什么会产生这个问题？怎么去解决 可以给body设置最小宽度 1 HTML5新增元素 HTML5语义化元素 HTML5其他新增元素 2 Video、Audio元素 HTML5新增元素 - video video支持的视频格式 video的兼容性写法 HTML5新增元素 - audio audio…...
C++SLT（五）——list
目录 一、list的介绍二、list的使用list的定义方式 三、list的插入和删除push_back和pop_backpush_front和pop_frontinserterase 四、list的迭代器使用五、list的元素获取六、list的大小控制七、list的操作函数sort和reversemergeremoveremove_ifuniqueassignswap 一、list的介…...
网络安全ITP是什么 网络安全产品ips
DS/IPS都是专门针对计算机病毒和黑客入侵而设计的网络安全设备 1、含义不同 IDS ：入侵检测系统（发现非法入侵只能报警不能自己过滤） 做一个形象的比喻：假如防火墙是一幢大楼的门锁，那么IDS就是这幢大楼里的监视系统…...
评估大模型（LLM）摘要生成能力：方法、挑战与策略
大语言模型（LLMs）有着强大的摘要生成能力，为信息快速提取和处理提供了便利。从新闻文章的快速概览到学术文献的要点提炼，LLMs 生成的摘要广泛应用于各个场景。然而，准确评估这些摘要的质量却颇具挑战。如何确定一个摘要…...
《PYTHON语言程序设计》(2018版)1.20修改这道题，利用类的方式(二) 接近成功....(上)
在类的外面建立4个顶点 turtle.speed(20)ran1_x1 random.randint(-69, -60) ran1_y1 random.randint(-5, 10) ran1_x2 random.randint(-69, -60) ran1_y2 random.randint(75, 80) ran1_x3 random.randint(79, 90) ran1_y3 random.randint(70, 85) ran1_x4 random.randin…...
USB子系统学习（四）使用libusb读取鼠标数据
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【产品小白】用户调研的需求是否都采纳？
在用户调研中，并非所有需求都应被直接采纳，而应通过系统分析转化为符合产品战略的有效决策。以下是关键思考框架： 1. 用户需求 ≠ 产品需求 矛盾性：用户个体需求可能相互冲突（如A功能的去留），需…...
软件测试就业
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qt部分核心机制
作业 1> 手动将登录项目实现，不要使用拖拽编程 并且，当点击登录按钮时，后台会判断账号和密码是否相等，如果相等给出登录成功的提示，并且关闭当前界面，发射一个跳转信号，如果登录失败&#…...
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【Axure高保真原型】引导弹窗
今天和大家中分享引导弹窗的原型模板，载入页面后，会显示引导弹窗，适用于引导用户使用页面，点击完成后，会显示下一个引导弹窗，直至最后一个引导弹窗完成后进入首页。具体效果可以点击下方视频观看或打开下方…...
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在 OkHttp 中实现断点续传主要通过以下步骤完成，核心是利用 HTTP 协议的 Range 请求头指定下载范围： 实现原理 Range 请求头：向服务器请求文件的特定字节范围（如 Range: bytes1024-） 本地文件记录：保存已…...
工业自动化时代的精准装配革新：迁移科技3D视觉系统如何重塑机器人定位装配
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前面我们已经完成了IoC和web模块的设计，聪明的码友立马就知道了，该到数据访问模块了，要不就这俩玩个6啊，查库势在必行，至此，它来了。 一、核心设计理念 1、痛点在哪 应用离不开数据（数据库、No…...
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2023赣州旅游投资集团
单选题 1.“不登高山，不知天之高也；不临深溪，不知地之厚也。”这句话说明_____。 A、人的意识具有创造性 B、人的认识是独立于实践之外的 C、实践在认识过程中具有决定作用 D、人的一切知识都是从直接经验中获得的 参考答案: C 本题解…...