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大厂面试题分享面试题库前后端面试题库(面试必备)推荐:★★★★★地址:前端面试题库前言大厂面试中除了问常见的算法网络基础,和一些八股文手写体之外,经常出现的一个问题就是,你做过什么项目吗?看似简单的题目却让很多同学不知如何回答,因为面试就像相亲一样,你心仪的妹子不想听你说小学二年级还拿过三好学生,她其实只想了解现在的你,有什么特点和优点项目也是一样,面试官其实是想看看你做过什么有亮点的项目,其实大家日常做的项目都差不多,增删改查,登录注册,弹窗等等,所谓有亮点,就是在这些实现功能的基础上,在以下几个方面做出了探索和优化,个人能力有限,先聊这几个方面大数据量优化研发效率的提高研发质量的提高性能优化用户体验优化复杂&新场景....我们以大家都做
一、参考资料TOPS(处理器运算能力单位)芯片的算力到底有什么用?算力是怎么评估的?NPU架构与算力分析二、相关介绍1.FLOPSFLOPS(floating-pointoperationspersecond)表示“每秒所执行的浮点运算次数”。它常被用来估算电脑的执行效能,尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。正因为FLOPS字尾的那个S,代表秒,而不是复数,所以不能省略掉。1.1FLOPS换算1PFLOPS=1024TFLOPS1TFLOPS=1024GFLOPS1GFLOPS=1024MFLOPS一个MFLOPS(megaFLOPS)等于每秒一百万(=10^6)次的浮点运算;一个GFLOPS(gigaFLOPS)等于每秒十亿(=10^9)次的浮点运算;
声明:本文并没有针对任何个人和组织,只是依据本人看到的现象就事论事,给CSDN的发展做出建议。因为本文会提出一些社区的不足之处,对于牵扯某些个人的例子会进行模糊处理,但可能会有些犀利,请审核谅解一下并予以通过。写给:亲爱的邹总@SoftwareTeacher@CSDN问答还有广大的程序员们文章目录StackOverflow的迅速封杀ChatGPT在C站问答区的初期症状无问可答!榜上尽是GPT侠,问答社区的意义在哪里?那么,要完全反对ChatGPT吗???StackOverflow的迅速封杀ChatGPT于2022年11月30日发布,仅仅几天就用户破百万。在ChatGPT势头正猛时,12月6日,全球知名的问答社区Stackoverflow就将ChatGPT封杀。对此,
今天想把近期看的面试题汇总一下,项目空档期,看的面试题比较多,但没有整理,导致回忆的时候,想不起来的还要重新查找。包括身边朋友面试遇到的题目也总结了进去。总结的都是前端基础(初级)面试题。三月份我会持续更新~~~浅卷一下下2023.03.09开始——>3.15——>3.20——3.23一、CSS面试题1.三种CSS隐藏元素的方式有哪些?设置display:none;样式。这个样式会让元素在页面上彻底消失。元素本来占有的空间,也会被其他元素占有,所以,他会导致浏览器的重排和重绘。第二种方式设置visibilty:hidden;的样式。它和display:none;的区别在于,元素在页面消失之后,它原本占有的空间依然会保留,所以,他只会导致浏览器的重绘,而不会重排。第三
文章目录前言文件指针:文件的打开和关闭:文件的打开方式文件读写函数二进制方式存储文件对文件进行拷贝文件随机读写函数fseekftellrewind文件缓冲区撒花前言文件操作在运行程序的时候,此时数据是存放在内存中,当程序退出的时候,程序中的数据自然就不存在了,等下次运行程序的时候,数据又得重新录入,我们可以用文件的办法,把程序中的数据保存下来,只有我们自己选择删除数据的时候,数据才不复存在。这就涉及到了数据持久化的问题,我们一般数据持久化的方法有,把数据存放在磁盘文件、存放到数据库等方式。文件指针:向文件里输出或读取数据需要使用文件指针的形式,每个文件指针可以用来打开一个文件,这个文件指针指向文件的文件信息区。FILE*变量名?文件的打开和关闭
搜集整理了一份最新最全的头歌(EduCoder)Java实训作业答案,分享给大家.(EduCoder)是信息技术类实践教学平台。(EduCoder)涵盖了计算机、大数据、云计算、人工智能、软件工程、物联网等专业课程。超60000个实训案例,建立学、练、评、测一体化实验环境。这份是头歌实践教学平台答案(Java实训作业答案)。Java语言基础(一)-JAVA初体验头歌实践教学平台答案(Java实训作业答案)第一关publicclassHelloWorld{/*********头歌实践教学平台答案(Java实训作业答案)*********/publicstaticvoidmain(String[]args){System.out.pr
联邦学习算法介绍-FedAvg详细案例-Python代码获取一、联邦学习系统框架二、联邦平均算法(FedAvg)三、联邦随梯度下降算法(FedSGD)四、差分隐私随联邦梯度下降算法(DP-FedSGD)五、差分隐私联邦平均算法(DP-FedAVG)六、FedAVG案例附代码1)案例背景2)参数设置3)结果展示4)代码详解七、完整项目代码获取方式一、联邦学习系统框架图1中心化联邦学习框架 由服务端收集各客户端的梯度信息,通过聚合计算后再分发给各客户端,从而实现多个客户端联合训练模型,且“原始数据不出岛”,从而保护了客户端数据隐私。图2去中心化联邦学习框架 假设中心方是好奇的,那么客户端通过某种规则向其他客户端广播梯度信息,收到梯度信息的客户端聚合参数并训练
表单提交是很常见的功能,本文基于uniapp+uview2.0实现表单常见属性校验处理,使用到组件有u–form、Form-item,基本使用说明如下: u–form此组件一般是用于表单验证使用,每一个表单域由一个u-form-item组成,表单域中可以放置u-input、u-checkbox、u-radio、u-switch等。在表单组中,通过model参数绑定一个对象,这个对象的属性为各个u-form-item内组件的对应变量。由于表单验证和绑定表单规则时,需要通过ref操作,故这里需要给form组件声明ref="form1"属性。关于u-from-item内其他可能包含的诸如input、radio等组件,请见各自组件的相关文档说明。 u-form
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