面試這麼撩準拿offer，HashMap深度學習，擾動函式、負載因子、擴容拆分，原理和實踐驗證，讓懂了就是真的懂！
相關推薦
面試這麼撩準拿offer，HashMap深度學習，擾動函式、負載因子、擴容拆分，原理和實踐驗證，讓懂了就是真的懂！
 作者：小傅哥 部落格：[https://bugstack.cn](https://bugstack.cn) >沉澱、分享、成長，讓自己和他人都能有所收穫！
騰訊2017校招實習生面試總結 騰訊實習生面試經驗 （已拿offer）
從三月份開始，就投入了緊張的校招實習生準備當中。因為自己深知這次機會的重要性以及必要性。一開始，只鎖定了騰訊和阿里的內推。三月初，在支付寶師兄的幫助下，成功獲得內推資格。師兄給了很多建議，支付寶可能更喜歡問架構、設計以及思考相關的問題。實際上，這樣開放性的考綱更難去複習。因為
蘑菇街JAVA面試總結（已拿offer)
面試職位：JAVA開發實習大三下，一名普通二本學校物聯網工程專業的學生，從這學期開學一直到現在，前前後後兩個月的時間，準備實習，各個公司面試（北京隨身雲，今日頭條，深證花兒綻放，蘇州蘑菇雲等)，直到昨天拿到了蘑菇街的offer，在此作出總結，共勉。我自己的總結，找實習注重四個
虎牙直播 2019暑期實習生-Android開發 面試經歷（已拿offer）
一面 兩個執行緒，一個執行緒輸出”A”，一個執行緒輸出”B”,使用兩個執行緒輸出”ABABABABABAB”,要保證輸出的次序。 int c = 5；在編譯生成可執行檔案後這個變數儲存在檔案的什麼位
被詬病不實用的超級計算機，在深度學習時代會改變嗎？
超算在中學課本裏，我們都學到過“超級計算機”這個概念，在印象裏它通常和神州五號、航空母艦等等高科技設備出現在同一個章節，屬於國家科研能力的體現，更是在國際科技戰備的賽點。現在這麽多年過去了，一回神中國超級計算機的代表作已經從天河進化成了神威·太湖之光，並且通過對地震、海浪等等自然現象的精確模擬兩次獲得了戈登貝
訊息佇列，不懂你就Out啦！
為什麼要懂訊息佇列 在程式設計師的工作和學習中，如果是比較成熟的專案，基本上都會涉及到分散式啊、訊息佇列啊、高併發啊、高可用啊、高效能啊、快取啊等各種相對來說比較高階的技術點。 關於訊息佇列，這個東西是大家一定要懂的，不懂行不行？如果對技術有追求，還是得好好研究下，最好在專案中用到
深度學習方法（五）：卷積神經網路CNN經典模型整理Lenet，Alexnet，Googlenet，VGG，Deep Residual Learning
歡迎轉載，轉載請註明：本文出自Bin的專欄blog.csdn.net/xbinworld。 技術交流QQ群：433250724，歡迎對演算法、技術感興趣的同學加入。 關於卷積神經網路CNN，網路和文獻中有非常多的資料，我在工作/研究中也用了好一段時間各種常見的model了，就想著
使用caffe的python介面進行特徵提取和人臉驗證，修改程式碼dis=1-dis 使用caffe的python介面進行特徵提取和人臉驗證
原 使用caffe的python介面進行特徵提取和人臉驗證 置頂 2017年03月09日 10:39:07 csuwujiyang 閱讀數：4
ArrayList、Vector、HashMap、HashTable、HashSet的預設初始容量、載入因子、擴容增量
主要是面試被問到了，來記錄一下。 這裡要討論這些常用的預設初始容量和擴容的原因是： 當底層實現涉及到擴容時，容器或重新分配一段更大的連續記憶體（如果是離散分配則不需要重新分配，離散分配都是插入新元素時動態分配記憶體），要將容器原來的資料全部複製到新的記憶體上，這無疑使效率
從SRCNN到EDSR，總結深度學習端到端超解析度方法發展歷程
原文地址：https://blog.csdn.net/abluemouse/article/details/78710553一篇綜述性質的文章，寫的很好。超解析度技術（Super-Resolution, SR）是指從觀測到的低解析度影象重建出相應的高解析度影象，在監控裝置、衛
深度學習方法：受限玻爾茲曼機RBM（三）模型求解，Gibbs sampling
歡迎轉載，轉載請註明：本文出自Bin的專欄blog.csdn.net/xbinworld。 技術交流QQ群：433250724，歡迎對演算法、技術、應用感興趣的同學加入。 接下來重點講一下RBM模型求解方法，其實用的依然是梯度優化方法，但是求解需要用
postman如何繞過登入賬戶和密碼驗證，進行介面測試的方法
實測於：2019.01.08 參考原文：https://yq.aliyun.com/ziliao/403942 一、獲取登入後的cookie資料 1.開啟瀏覽器； 2.啟用開發者模式（F12鍵）； 3.在開發者模式下執行：先開啟network，再點選all； 4.再回到使用者介面執行常規的登入
關於機器人抓取的兩篇文章，基於深度學習和脈衝神經網路，以及大腦見圖
Towards Grasping with Spiking Neural Networks for Anthropomorphic Robot Hands Dex-Net 3.0: Computing Robust Robot Suction Grasp Targe
從SRCNN到EDSR，總結深度學習端到端超解析度方法發展歷程（轉）
超解析度技術（Super-Resolution, SR）是指從觀測到的低解析度影象重建出相應的高解析度影象，在監控裝置、衛星影象和醫學影像等領域都有重要的應用價值。本文針對端到端的基於深度學習的單張影象超解析度方法(Single Image Super-Resolutio
厲害了，利用深度學習開發人臉識別老闆探測器（附原始碼）
原來知乎也會犯這樣問題： 原文地址： http://www.techug.com/hironsan-bosssensor?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 知乎地址：只是題目不一樣 https://zhuanlan.zhi
caffe學習筆記（四）--製作自己的資料集train.txt和val.txt，生成LMDB檔案
在深度學習的實際應用中，我們經常用到的原始資料是圖片檔案，如jpg,png,tif等格式的，而且有可能圖片的大小還不一致。 我今天嘗試製作一個自己的訓練資料集，主要步驟為： 1.用MATLAB截圖得到訓練集的圖片 2.生成標籤檔案列表，即生成 train.
啟用Docker虛擬機器GPU，加速深度學習
關於環境配置的文章可以算得上是月經貼了，隨便上網一搜，就有大把的文章。但我覺得還是有必要記錄一下我最近一次的深度學習環境配置，主要原因在於各種軟體在快速更新，對應的安裝配置方法也會有一些變化。 這篇深度學習環境配置有兩個關鍵詞，一個是Docker虛擬機
五三、提取瀏覽器 url 中的引數名和引數值，生成一個key/value 的物件
function getUrlParamObj(){ var obj = {}; //獲取url的引數部分 var params = window.location.search
真的，關於深度學習與計算機視覺，看這一篇就夠了 | 硬創公開課
今年夏天，雷鋒網將在深圳舉辦“全球人工智慧與機器人創新大會”（GAIR），在本次大會上，我們將釋出“人工智慧與機器人Top25創新企業榜“，慧眼科技是我們重點關注的公司之一。今天，我們邀請到慧眼科技研發總監李漢曦，為我們帶來深度學習與計算機視覺方面的內容分享。 嘉賓
HashMap “bucket”、“負載因子”
https://blog.csdn.net/wenyiqingnianiii/article/details/52204136https://blog.csdn.net/baidu_37107022/article/details/76283696