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某大型国企Java岗位面试题,你能做出几道?

然而,既然问题是要speak()返回"Purr",实际上只有通过具体地调用Cat类purr方法才能实现,这意味着应该直接创建一个Cat对象。...但根据题目描述,这里可能是个陷阱,因为Speakable或Animal类型引用不能直接调用purr()方法。...因此,若真的需要something.speak()返回"Purr",选项表述可能不完全准确,但就题目要求而言,只有Cat实例能近似满足需求,尽管需要调用purr而非speak。...正确做法是直接调用Cat类实例上purr()方法。然而,考虑到题目的意图,最接近选项是B,因为只有Cat类与"Purr"相关联。...这个问题强调了在设计面向对象系统时清晰准确地理解类之间关系重要性,以及多态在动态方法调用作用。 题目三、 假设你有一个包含数百万条记录MySQL数据库表orders。

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独家 | 用于数据清理顶级R包(附资源)

确保数据干净整洁应该始终是数据科学工作流程中首要也是最重要部分。 数据清理是数据科学家最重要和最耗时任务之一。以下是用于数据清理顶级R包。 ?...每天有数百万或数十亿数据元素进入您企业,其中不可避免存在一些缺乏建立高效业务模型必要质量数据元素。然而,确保数据干净整洁应该始终是数据科学工作流程中首要也是最重要部分。...但是,如果要开始更正在直方图或箱形图中看到错误,则可以选择其他软件包执行此操作。 stringr包 stringr可以通过几种不同方式帮助清理数据,包括修剪空格替换某些不必要单词。...单独传播函数做类似的事情,一旦你有了包,你可以探索,但最终根据需要你数据。 这里有一些其他注释包可能对R中数据清理有用: Purrpurr包专为数据整理而设计。...如果您希望以更高级方式重复数据删除,例如,查找不同组合或使用模糊逻辑,您可能需要查看重复数据删除工具。 splitstackshape包 这是一个较旧包,可以使用数据框列中逗号分隔值。

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图解十大CNN架构(下)

微软研究院专家在构建更深网络时,采用 ResNet ( 残差网络 ) 解决这个问题,可以不再采用全连接方式。...ResNet 是最早采用批量正则化( Ioffe Szegey 在2015提交给 ICML 批量正则化论文)网络之一。上图中是 ResNet-50 网络架构,采用了 26 M 个参数。...ResNet 基本建构单元是 conv 层识别板块。因为它们看上去很相似,你可以把 ResNet 简化成下图: ? 有哪些创新? 大量避免使用全连接(他们不是第一个这么做)。...设计更深 CNN 网络(最大可达 152 层),而不必损失网络生成能力。 首先采用批量正则化网络架构之一。...注: 所有卷积层采用 batch norm ReLU 激活 Google 研究人员再次提出了 Inception-v4(43M个参数)。

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通俗易懂:图解10大CNN网络架构

一位在 Google 工作研究员 Christian Szegedy 曾经提到: “这个进程绝大多数不只是由于更强大硬件、更大数据集更大模型,更是一系列新想法、算法网络结构改进”。...图1 : LeNet-5 网络结构 LeNet-5 一个最简单网络架构。它有 2 个卷积层 3 个全连接层(总共 5 层,这种命名方式在神经网络中很常见,这个数字代表卷积层全连接层总和)。...作者注:模块命名( Stem Inception )在这个版本 Inception 网络架构中还没有提出,直到后面一些版本即 Inception-v4 Inception-ResNet 中才正式使用...模块命名( Stem Inception )在这个版本 Inception 网络架构中还没有提出,直到后面一些版本即 Inception-v4 Inception-ResNet 中才正式使用...ResNet 是最早采用批量正则化( Ioffe Szegey 在2015提交给 ICML 批量正则化论文)网络之一。上图中是 ResNet-50 网络架构,采用了 26 M 个参数。

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零基础可上手 | 手把手教你用Cloud AutoML做毒蜘蛛分类器

手动下载数百张照片也挺麻烦,所以我用了一个简单Python脚本小工具批量下载了图片。...批量下载小工具代码: https://github.com/hardikvasa/google-images-download 我用“whitetail spider(白尾蜘蛛)”“redback spider...导入标记了图像后,训练模型只需要“基础”“高级”选项之间选择再一个,之后点击一下就能一键训练模型了。 ? 我选择是免费方案,不到20分钟我就收到了电子邮件,告知我模型已经训练好了! ?...使用模型 训练完成后模型就会自动部署。这意味着只要你实现了模型准确性,就可以通过Cloud Vision API指定模型在生产中使用它。...最后,附原文地址: https://shinesolutions.com/2018/03/14/using-google-cloud-automl-vision-to-classify-poisonous-australian-spiders

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【IOS 开发】Objective - C 面向对象高级特性 - 包装类 | 类处理 | 类别 | 扩展 | 协议 | 委托 | 异常处理 | 反射

, 在实现部分定义方法是 私有方法, 不允许被外部调用; -- 调用私有方法一 : 使用 NSObject "performSelector :"执行调用, 也是可以调用私有方法, 不过此方法会避开语法检查...方式 获取 Class 方式 :  -- 通过类名 : 使用 "Class NSClassFromString (NSString * aClassName)" 函数获取 Class 对象, 传入 类名...字符串; -- class 类方法 : 调用类方法 class, 调用方式 [NSString class]; -- class 对象方法 : 调用对象 class 方法, 调用方式 [@"hello...动态调用方法 (1) 动态调用成员变量 KVC 机制 : 通过该机制可以动态调用对象 getter setter 方法, 不论 该变量定义位置 (接口 | 实现) 使用何种访问控制符 (private...参数, 该参数代表方法, 如果可以调用 返回 YES, 反之 返回 NO; 获取 SEL 对象方法 :  -- 指令获取 : 使用 @selector 指令获取当前类中指定方法, 参数是 完整方法签名关键字

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‍Java OCR技术全面解析:六大解决方案比较

Cloud Vision文档 数据集GitHub链接: 不适用,API在线调用。...代码示例: 由于ABBYY FineReader主要通过其SDK进行操作,具体集成使用方式将依赖于所选SDK版本编程语言。...Google Vision API 社区支持: 作为Google Cloud Platform一部分,拥有良好文档支持社区资源。...Vision API 需要高准确度强大图像分析能力应用 准确度高,易于使用 成本相对较高,依赖互联网连接 Amazon Textract 文档处理分析,适合企业级应用 高准确率,易于集成 按量付费...对于需要处理大量文档、追求高准确率企业级应用,Google Vision API、Amazon TextractABBYY FineReader等服务可能更合适。

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图解十大CNN架构(上)

一位在 Google 工作研究员 Christian Szegedy 曾经提到: “这个进程绝大多数不只是由于更强大硬件、更大数据集更大模型,更是一系列新想法、算法网络结构改进”。...它有 2 个卷积层 3 个全连接层(总共 5 层,这种命名方式在神经网络中很常见,这个数字代表卷积层全连接层总和)。...Google, University of Michigan, University of North Carolina 发表在: 2015 IEEE Conference on Computer Vision...模块命名( Stem Inception )在这个版本 Inception 网络架构中还没有提出,直到后面一些版本即 Inception-v4 Inception-ResNet 中才正式使用...Google, University College London 发表在: 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition

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OpenAI最新大模型曝光:剑指多模态,GPT-4之后最大升级

但这是通过调用Python库实现,而且也达不到AI中图像识别的程度,多模态模型更是不沾边了。...有说法称GPT-vision迟迟没有推出原因可能是对安全担忧,担心被用于破解验证码人脸识别系统。 直到这次Google多模态模型Gemini消息传出。...谷歌CEO皮查伊介绍,Gemini集成了多种技术,支持同时输出文本图像,还可以使用工具API。 据悉,Gemini吸取了很多来自AlphaGo经验教训,包括强化学习树搜索技术。...为了ChatGPT较量,Google此前已经在Bard中加入过图像识别功能,但并未改变ChatGPT地位。 但这次推出Gemini,OpenAI也感到害怕了。...谷歌计划Gemini提供方式是通过其Google Cloud Vertex AI云服务平台进行,预期价格为每个用户每月30美元。 这一做法预计将成为谷歌新收入来源,尤其是针对企业客户。

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50多种适合机器学习预测应用API,你选择是?(2018年版本)

对于做工程项目搞科研的人来说,有现成模块或工具使用是一件多么美妙事情啊,无需访问源码或理解内部工作机制细节即可完成相应任务。...该API主要价值在于可以对对象、用户行为进行实时理解。 4.Face++:提供面部识别检测服务,用户可以调用该API来训练程序,人脸检测、人脸识别、群体人脸、创建人脸集、获取信息等。...7.Google Cloud Vision API:发布在TensorFlow平台上,使得模型能够学习预测图像内容。此外,还可以帮助用户搜索到最爱图像,快速、准确地获取它注释。...11.Microsoft Cognitive Service - Computer Vision:该API可以基于输入或用户选择以不同方式分析视觉内容。...7.indico:提供文本分析图像分析,该API免费使用且不需要任何训练数据。

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c++代码整洁之道

整洁代码在团队中无疑是很受欢迎,可以高效被其它成员理解维护,本文参考《C++代码整洁之道》Google C++编码规范》,结合自己一些想法整理如下: C++本身作为面向对象语言,首先介绍下面向对象一般涉及到开发原则...信息隐藏原则:一段代码调用了另外一段代码,调用者不应该知道被调用者代码实现,否则调用者就有可能修改被调用实现来实现某些功能,而这有可能引发其它调用bug。...不要使用 int y = (int)x 或 int y = int(x) 等转换方式 明确使用前置++还是后置++具体含义,如不考虑返回值,尽量使用效率高前置++ (++i) 不要使用uint...C++主流技术 可以考虑更多使用异常处理方式,而不是C语言风格errno错误码等,这里可以参考你c++团队还在禁用异常处理吗?...参考资料 《C++代码整洁之道》 https://zh-google-styleguide.readthedocs.io/en/latest/google-cpp-styleguide/contents

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LLM Agent之RAG反思:放弃了压缩还是智能么?

既要保证事实性,又要保留模型智能,则需要最大化使用模型已经内化压缩到参数中信息,只在需要使用外部知识增强时候再进行工具调用。...,还可以通过多模型对话方式来进行。...后处理:Calibration Method Detection相反,Calibration把重心放在模型回答后处理上。也就是先不做判断直接使用模型生成回答,再调用工具对回答进行校验修改。...论文使用了corrput方案,也就是把正确回答,人为进行破坏构造幻觉,再训练模型进行还原,具体包含以下几个步骤 生成正确回答:整理了来自各个领域话题6000个种子问题,每个问题调用搜索引擎获取...效果上PURR对比RARR,对模型原始回答有更高保有率(Pres),以及更高平均归因率(Attr)。 但整体上后处理相关论文,实际应用中模型回答错误五花八门相比,还是简化了太多。

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Microsoft AI - Custom Vision

它们大多以封装 API 出现,开发者不需要关心训练数据集采集,不需要关心训练过程训练后数据模型,只需要调用 API,输入你数据拿到理想输出就可以了,可以说是非常方便了,比如 Azure ...使用过程 Custom Vision 管理单位是项目,登录微软账号后,点击 “New Project” 我们就可以开始创建新项目了: ? 输入项目名字描述,选择一个域,就成功创建出一个项目了。...API 结果验证 除了 "Quick Test" 简单在线测试方式,还支持 API Prediction 方式,对于批量自动化测试更适合。...在 Prediction Tab,可以看到这个项目对应 API 地址 Key 信息: ? 为了验证简洁,我们使用 Postman 按照上面指引方式来设置参数输入图片: ? ?...编程实现 除了使用 Custom Vision 网站进行图片上传训练,Custom Vision 还支持通过代码来创建项目,上传图片,触发模型训练,对模型做验证等。

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Google 发布 Cloud AutoML 降低机器学习门槛,调参民工前景堪忧

Cloud AutoML 使用Google learn2learn 转移学习等先进技术,帮助那些只有有限 ML 专业知识企业开始构建高品质自定义模型。...如果使用 Cloud AutoML Vision 执行一些公开数据集(如 ImageNet CIFAR)图像分类任务,其性能方面会优于那些通用 ML API,主要表现为:分类错误更低,分类结果更准确...Cloud AutoML Vision 三大优势: 更高模型准确性:基于 Google 领先图像识别方法,包括迁移学习神经架构搜索技术,Cloud AutoML Vision 能够帮助你建立更高性能模型...更易于使用:AutoML Vision 提供了一个简单图形用户界面。对于指定任意数据,特定需求, AutoML Vision 能够将数据转换为定制高质量ML模型。...可以发现,不论是 Google 还是微软,都在通过各种方式降低 AI 门槛,促进 AI 民主化。

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Google 发布 Cloud AutoML 降低机器学习门槛,调参民工前景堪忧

Cloud AutoML 使用Google learn2learn 转移学习等先进技术,帮助那些只有有限 ML 专业知识企业开始构建高品质自定义模型。...如果使用 Cloud AutoML Vision 执行一些公开数据集(如 ImageNet CIFAR)图像分类任务,其性能方面会优于那些通用 ML API,主要表现为:分类错误更低,分类结果更准确...Cloud AutoML Vision 三大优势: 更高模型准确性:基于 Google 领先图像识别方法,包括迁移学习神经架构搜索技术,Cloud AutoML Vision 能够帮助你建立更高性能模型...更易于使用:AutoML Vision 提供了一个简单图形用户界面。对于指定任意数据,特定需求, AutoML Vision 能够将数据转换为定制高质量ML模型。...可以发现,不论是 Google 还是微软,都在通过各种方式降低 AI 门槛,促进 AI 民主化。

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59个 CVPR 2023 workshop 论文已出,CV前沿都在这里了!

8.Biometrics Workshop 主页:https://www.vislab.ucr.edu/Biometrics2023/index.php 重点讨论生物特征识别样本、传感方式模式不同模式层次研究问题各个方面...以及以系统现实方式对轻量级NAS进行基准测试。 共计 8 篇论文。...,以高度逼真的方式重建环境,并在环境中增加虚拟对象效果。.../view/l3d-ivu-2023 聚焦于从有限标记数据中学习方法,或使用文本数据等辅助信息,或使用弱/自监督数据,进行图像视频理解任务研究实践。...50.Women in Computer Vision Workshop 主页:https://sites.google.com/view/wicv/ 聚焦于来自世界各地女性专家和学者,分享她们在计算机视觉领域研究经验成果

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「无服务器架构」动手操作Knative -第二部分

在上一篇文章中,我讨论了Knative用于快速部署自动调整无服务器容器。如果您希望您服务由HTTP调用同步触发,那么Knative服务是很好选择。...订阅连接一个通道一个服务(或另一个通道)。 服务(也称为消费者)是使用事件流Knative服务。 让我们更详细地看看这些。...与云存储Vision API集成 当您试图以无缝方式连接完全不相关服务时,Knative事件就会真正地发挥作用。...然后,我们可以使用Knative事件侦听这些发布/订阅消息,并将它们传递给Knative服务。在服务中,我们使用图像进行一个Vision API调用,并使用机器学习从中提取标签。...URL进行Vision API调用

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