春招惨痛，目前仍颗粒无收。做了阿里、字节、华为的笔试，除了字节是LeetCode风格，阿里华为都偏向ACM模式，而这正是我不熟悉的。前车之鉴，后事之师，教训如被人接受，此经验可贵十倍。因此记录下笔试题目。1、新员工的答题情况（100分）新员工入职公司，参加考试，其中判断题10道（每题2分），单选题10道（每题4分），多选题5道（每题8分）。只能顺序作答，答完题不知道对错，答对得分，答错不得分。答错累计三道，则终止考试。输入考试结果分数，输出答题可能情况个数。补充：关于回溯和DFS在具体的做题时，似乎回溯总是和DFS一起出现，但两者到底是什么关系呢？借鉴知乎用户Aetherus的答案回溯和DFS
目录 🕛前言1.🕧继承1.1🕐为什么需要继承1.2🕜什么是继承1.3🕑继承的语法1.4🕝父类成员访问1.4.1🕝子类中访问父类的成员变量1.4.2🕝子类中访问父类的成员方法1.5🕒super关键字1.5.1🕒super.成员变量1.5.2🕒super.成员方法1.5.3🕒super() 1.5.4🕒关于super的注意事项1.6🕞super和this对比【相同点】【不同点】1.7🕓检验你对super的理解1.8🕟浅谈初始化1.9🕔protected关键字1.10🕠继承方式1.11🕕final关键字1.12🕡继承与组合2.🕖多态2.1🕢多态的概念2.2🕗多态实现条件2.3🕣向上转型和向
改进YOLOv8，YOLOv8添加20多种注意力机制一、注意力机制介绍二.添加方法1.GAM注意力添加方法1在tasks.py里要加入fromyltralytics.nn.modulesimport*2.骨干中添加添加方法21.block代码中加入注意力代码2.注册及引用GAM注意力代码tasks里写入调用方式yaml文件3.瓶颈模块中添加三、所有的注意力机制代码：一、注意力机制介绍注意力机制（AttentionMechanism）是深度学习中一种重要的技术，它可以帮助模型更好地关注输入数据中的关键信息，从而提高模型的性能。注意力机制最早在自然语言处理领域的序列到序列（seq2seq）模型中得
一个有意思的现象，关于互联网就业行情，打工人们的遭遇和在校学生们的想象存在着巨大割裂。在校大学生们眼中的互联网行业，是遍地黄金的就业圣地，人人都可以是BAT，人人年薪40W起步。人文社科往运营产品市场岗位卷计算机软件相关专业往技术岗卷理工科先转码再往技术岗卷仿佛offer意向书就是jack手里的那张船票，登上互联网这艘大船就等于拥有相对成功的人生。而且他们坚信这就是事实，所有年薪低于40W的师兄师姐那都是他们自己水平差，等自己去校招的时候肯定可以成为人上人。互联网是最成功且唯一的毕业去向，比如我校21届和22届同学们的名言就是“年薪低于40W，大学是白读了吧？”“腾讯和字节以外的offer都不
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、报错的原因是什么？二、安装cuda-11.2三、安装nvidia-driver-455四、再装cuda-11.2总结前言最近在给一台Ubuntu20.04的电脑装cuda-11.2版本的时候遇到了些错，经过一些列研究终于解决了这个问题。我记录了下来，希望情况和我一样的小伙伴可以解决这个问题。一、报错的原因是什么？报错的原因可以说是内核，也可以说是cuda的问题，我的系统内核是5.15的，如果你是5.4的内核，那么你应该不会遇到这个错误。如果遇到了，这个教程可能并不适用于你的情况，请继续往下看。二、安装cuda-11
在Ubuntu20.04中，可以通过以下步骤将系统的apt源更改为清华源：打开终端，输入以下命令备份系统默认的源列表文件：sudocp/etc/apt/sources.list/etc/apt/sources.list.bak执行以下命令编辑源列表文件：sudovi/etc/apt/sources.list在打开的文件中，将默认的源地址替换为清华源地址。清华源地址如下：debhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/focalmainrestricteduniversemultiversedeb-srchttps://mirrors.tuna.ts
目录1目标问题：什么是条件期望？条件期望有什么用？2条件期望，全期望公式3 条件期望，全期望公式和条件概率，全概率公式的区别和联系3.1公式如下3.2区别和联系3.3概率和随机过程4有什么用：---可以解决很多递归的问题4.1使用前有个前提：界定清楚你要求的随机变量的目标和类型4.1.1求的是次数，还是数量？4.1.2确定你要求的目标变量4.2例题1：计算出去的时间=步数=次数，属于这一类问题4.3例题2：求次数，计算几何分布的期望4.4例题3：求个数，适合二项分布求成功的次数的期望5条件期望全期望公式和马尔可夫转移区别1目标问题：什么是条件期望？条件期望有什么用？ 这次先不说目标，先引用一
近日，清华大学新闻与传播学院沈阳团队发布《大语言模型综合性能评估报告》（下文简称“报告”），报告显示百度文心一言在三大维度20项指标中综合评分国内第一，超越ChatGPT，其中中文语义理解排名第一，部分中文能力超越GPT-4。 清华大学新闻与传播学院教授、博士生导师沈阳表示：“今年3月，百度在全球大型科技公司中率先发布了大语言模型文心一言，让中国第一时间参与到世界前沿科技竞争中。我们在这次评测中也看到了文心一言各方面能力的进步，特别是在中文语义理解方面，表现惊艳。国产大模型的快速发展，让技术落地更可期。” 据了解，报告本次评估选取了GPT-4、Cha
文章目录20.有效的括号原题链接：解题思路：实现代码：题目总结：1047.删除字符串中的所有相邻重复项原题链接：解题思路：实现代码：题目总结150.逆波兰表达式求值原题链接：解题思路：实现代码：题目总结：20.有效的括号原题链接：解题思路：先找出所有需要处理的不同种类的情况：然后尝试自己的思考，然后采用一种思路处理以上的三种情况。建立一个栈，然后遍历字符串s；每次遍历到一个字符，进行一次判断，如果当前字符是左括号，则将其压入栈中。如果当前字符是右括号，则弹出栈顶元素，看当前栈顶元素是否与其配对。为什么要弹出栈顶的元素与当前的右括号配对呢？因为观察上述的3种情况，无论是嵌套的括号（第三种），还是
人造松枝加工场的工人需要将各种尺寸的塑料松针插到松枝干上，做成大大小小的松枝。他们的工作流程（并不）是这样的：每人手边有一只小盒子，初始状态为空。每人面前有用不完的松枝干和一个推送器，每次推送一片随机型号的松针片。工人首先捡起一根空的松枝干，从小盒子里摸出最上面的一片松针——如果小盒子是空的，就从推送器上取一片松针。将这片松针插到枝干的最下面。工人在插后面的松针时，需要保证，每一步插到一根非空松枝干上的松针片，不能比前一步插上的松针片大。如果小盒子中最上面的松针满足要求，就取之插好；否则去推送器上取一片。如果推送器上拿到的仍然不满足要求，就把拿到的这片堆放到小盒子里，继续去推送器上取下一片。注
