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java面试题笔试题QuixBugs 基准测试 QuixBugs 基准测试包含 40 个来自 Quixey Challenge 的程序，它们被翻译成 Python 和 Java。 每个都包含一个单行缺陷，以及通过（如果可能）和失败的测试用例。 缺陷属于 14 个缺陷类别之一。 还提供了更正的 Python 程序。 Quixbugs 旨在通过多语言程序修复工具研究跨语言性能。 有关更多详细信息，请参阅 。 KTH 的研究人员在 Java 版本的 Quixbugs 程序上运行了 5 个修复系统，请参见 。 背景：Quixey 挑战 从 2011 年到 2013 年，移动应用搜索初创公司 Quixey 发起了一项挑战，让程序员获得一个经典算法的实现，其中有一个错误在一行中，并有 1 分钟的时间提供修复。 成功需要 100 美元和可能的面试。 这些程序是由不知道程序修复的人开发的，作为对人类的挑战。 安装和使用 只需克隆 repo。 git clone https://github.com/jkoppel/QuixBugs Java 程序已经编译（参见java_programs *.class

2012.6.18 周立功夏令营软件笔试题，题目主要考C，有点变态难，俺只得了57分。

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

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