资源包括笔试题,比较细致简单,如果需要答案可以留言,看到给回复。
2023-03-27 17:00:31 116KB 笔试题
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2018秋招java笔试题 目录 共分三部分: 内容 经过招聘季每个人都会有相当多的面试经历,对我来说把这些写出来一方面是为了学习,另外一方面也希望能够为之后求职的同学提供一定的借鉴意义 我的笔试经历会把主要记得的题目列出来 我的面试经历详细介绍了以下几点 面试岗位 面试体验:这个有主观成分,但也能从我个人的侧面去反映公司是如何对待招聘的,请记住“面试者也是面试官,反之亦然” 面试问题:在面试过程中被面试官提问的问题 拉勾offer工厂2017资料,是当时拉勾做的一系列沙龙活动,其中ppt提到的面试问题很有参考价值,故而放到其中 我面试的岗位主要是后台开发和Java开发岗,有关Java的复习策略在我的中有写 目录的README.md中记录了面试的总时间线,为了方便了解单独公司的单独部门情况,我又拆分了一下各公司的情况,想单独了解公司的可以去看各个公司的我个人面试情况
2023-03-17 16:02:25 10.27MB 系统开源
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java面试资料java面试题集java笔试题汇总资料,java面试资料java面试题集java笔试题汇总资料,java面试资料java面试题集java笔试题汇总资料,包括基础面试题、JavaWeb面试题、JAVA面试题集.txt、分布式相关面试题汇总.pdf。。希望可以帮助到你!!
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吉联新软件公司JAVA笔试题
2023-03-09 13:22:57 14KB java
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java笔试题算法超梯度下降 这是 ICLR 2018 论文的代码。 一个版本也在计划中,稍后会出现在这个 repo 中。 什么是“超梯度”? 在基于梯度的优化中,通过使用其关于模型参数的导数(梯度)来优化目标函数。 除了这个基本梯度之外,超梯度是相同目标函数相对于优化过程的超参数(例如学习率、动量或正则化参数)的导数。 可以有多种类型的超梯度,在这项工作中,我们对与标量学习率相关的超梯度感兴趣。 安装 pip install git+https://github.com/gbaydin/hypergradient-descent.git 我如何将它用于我的工作? 我们正在为 PyTorch 提供超梯度版本的 SGD(有或没有动量)和 Adam 优化器的现成实现。 这些符合torch.optim API,可用作代码中的直接替代品。 只需从这个 repo 中获取sgd_hd.py和adam_hd.py文件并像这样导入它们 from hypergrad import SGDHD , AdamHD ... optimizer = optim . AdamHD ( model . parame
2023-01-23 16:24:37 17.83MB 系统开源
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金航数码java笔试题
2022-12-22 14:15:12 98KB 金航数码 java笔试题
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java笔试题算法不再维护此存储库。 使用现代 C++ 的 Statismo 的最新版本在这个 . Statismo - 灵活的形状建模 Statismo 是一个用于统计形状建模的 C++ 框架。 它支持所有形状建模任务,从模型构建到形状分析。 尽管 statismo 的主要焦点在于形状建模,但它的设计使其支持任何类型的基于 PCA 的统计模型,包括统计变形模型和强度模型。 statismo 的主要目标之一是使统计形状模型的交换变得容易。 这是通过使用基于 . 入门和文档 探索 statismo 的最简单方法是使用命令行界面。 命令行界面为最常见的形状建模任务提供了易于使用的工具。 记录了两个显示命令行界面使用的示例场景以及每个命令行工具的详细说明。 要执行更复杂的任务,您可以将 statismo 作为库包含在您自己的 C++ 应用程序中。 最好的入门方法是检查页面上的主要概念,然后查看 statismo 提供的示例代码 (, )。这些示例程序保持简单以说明主要原理,并作为更多内容的起点复杂的应用。 论文中描述了 statismo 的数学原理。 更详细的文档和演示链接可以在 . 还有
2022-11-15 17:16:24 25.09MB 系统开源
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北京四达时代通讯网络技术有限公司Java笔试题
2022-11-10 19:12:04 4KB java
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资源包括笔试题,比较简单,如果需要答案可以留言,看到给回复。大题包括树的先序后序中序遍历,金字塔,折半查找。
2022-09-27 13:49:06 103KB 笔试题
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高级java笔试题 :light_bulb: 关于** 本人为 3D视觉+传统图像处理方向,在准备秋招时发现网上竟然找不到对应的求职复习资料,只好自己整理。 本仓库整理 3D视觉(三维重建、SLAM、AR/VR) + 传统图像处理 + 计算机视觉(偏AI) 重要知识点和面试问题。 目前已知的其它求职复习资料有: C/C++开发: java开发:、 CV算法岗(偏AI方向):、、 :magnifying_glass_tilted_left:使用方法 在线使用。直接在线浏览本仓库。 本地使用。clone本仓库到本地,使用markdown阅读器 typora 打开对应内容阅读。 :bookmark_tabs: 目录 | 包括QR分解和SVD分解求解线性方程组的原理,QR分解投影矩阵P得到相机内外参 | 包含图像、3D视觉等岗位,其中3D视觉部分含答案 | 还没搞清楚 | 从最大可分性的角度介绍了PCA,并给出代码实现 :pushpin:TODO :camera: 3D视觉(三维重建、SLAM、AR/VR) 2D-2D:基本矩阵、本质矩阵 | 在 讲了七七八八,但还没有单独整理 相机标定 - DLT、PnP及其变种 | DLT在 讲了七七八八,但还没有单独整理 齐次坐标、点到直线距离 | 在 讲了 线性方程解的判定 | 有空补充
2022-09-04 11:08:20 30.69MB 系统开源
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