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…...
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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。...
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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)
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USB子系统学习（四）使用libusb读取鼠标数据
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