云计算面试题

对KNN原理的详细理解，包括对KNN的核心思想以及算法的描述。以及绘制KNN的决策面，对KNNk值的选择的分析和总结。

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主要内容：Python基础、企业面试题、Python高级等，例如：15.python新式类和经典类的区别？ 16.python中内置的数据结构有几种？ 17.python如何实现单例模式?请写出两种实现方式? 18.反转一个整数，例如-123 --> -321

随着PCB 信号切换速度不断增长，当今的PCB 设计厂商需要理解和控制PCB 迹线的阻抗。相应于 现代数字电路较短的信号传输时间和较高的时钟速率，PCB 迹线不再是简单的连接，而是传输线。

笔者参加亚马逊面试三面的作业，希望大家参考，少走弯路。

信号量解决五个哲学家吃通心面问题(1) 有五个哲学家围坐在一圆桌旁，桌中央有一盘通心面，每人面前有一只空盘于，每两人之间放一把叉子。每个哲学家思考、饥饿、然后吃通心面。为了吃面，每个哲学家必须获得两把叉子，且每人只能直接从自己左边或右边去取叉子

SharpGL是对OpenGl的C#的封装，支持Net4.0及以上，由于SharpGL仅仅是对C++写的OpenGL做了接口的封装，所以SharpGL的运行效率不用多说，是非常高效的，不会说因为C#是即时性语言而导致性能下降很多，在测试中使用我的笔记本i57300HQ的CPU占用率仅仅0.1%，说明这东西确实运行很高效，虽然没有Unity那样的GPU渲染优化（Unity3D的美化与渲染真的很好），但是这样低的CPU占用率依然很诱人（使用Unity3D时CPU占用率在1.3%~1.6%左右，GPU占用率高，占用线程多），对于轻量级（即便是很简单的一个三维场景，Unity3D一般拖家带口几十Mb甚至上百Mb，而SharpGL则为几Mb）的三维显示，SharpGL无疑是一个很好的选择。因此我在做三维姿态上位机过程中，又学习了一下SharpGL，当然很感谢官方的源码例程，基本所有的操作都是跟着官方例程来的。在这里分享一下： ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「川北97大叔」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_42348833/article/details/106207471

PyTorch中的RetinaFace 实现：。 当Retinaface使用mobilenet0.25作为骨干网时，模型大小仅为1.7M。 我们还提供resnet50作为骨干网以获得更好的结果。 Mxnet中的官方代码可以在找到。 移动或边缘设备部署 从python培训到C ++推理，我们还在为边缘设备提供了一套面部检测器。 使用Resnet50作为骨干网时，单规模的WiderFaceVal性能。 风格 简单的 中等的 难的 Pytorch（与Mxnet相同的参数） 94.82％ 93.84％ 89.60％ pytorch（原始图像比例） 95.48％ 94.04％ 84.43％ 网际网路 94.86％ 93.87％ 88.33％ Mxnet（原始图像比例） 94.97％ 93.89％ 82.27％ 使用Mobilenet0.25作为骨干网时，单规模的Wi

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