寒冬来临，虽受眼前挫折，但咱程序猿（媛）也不能放弃啊！也许这次秋招不是很理想，但是没得关系啊，再过几个月就开始备战2023年的金九银十了呀，现在着手准备，既是给自己的秋招一个总结，也是为明年的面试备粮草！所以，闭关整整28天，终奉上[Java一线大厂高岗面试题解析合集]，给每位面试学习复习的朋友做个参考资料！[Java一线大厂高岗面试题解析合集]，分为以下六大部分的内容：第一部分：Java基础-中级-高级第二部分：开源框架（SSM：Spring+SpringMVC+MyBatis）第三部分：性能调优（JVM+MySQL+Tomcat）第四部分：分布式（限流：ZK+Nginx；缓存：Redis+

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 文章目录第一章单片机的基础知识第二章51单片机及硬件结构51单片机指令系统及汇编语言  前言自己的一些总结，欢迎阅读指正！ 第一章：单片机的基础知识a.计算机的基本结构思想是什么，计算机系统怎么组成，对于学习单片机有什么作用？b.怎么理解微型计算机，个人计算机，单板机和单片机?c.二进制八进制十六进制的相互转换是怎么转换的？d.原码反码补码分别是什么，怎么计算？e.什么是BCD码，什么是ASCII码？f.什么是单片机？特点是什么？g.怎么理解单片机和嵌入式系统的关系？h.单片机的应用灵活性体现在哪些方面？i.单片机的发展趋势？ 

学习不能稀里糊涂，要学会多思考，发散式学习以及总结：FPGA作为一种器件，只是实现目的的一种方法，过度追求实现的技术细节(用hdl还是hls，用啥芯片，用啥接口)容易只见树木不见森林。工具软件的用法也好，器件的架构也好，语言孰优孰劣的争论也罢。工程应用里大概更多应该去考虑适合的实现方式，现在softwaredefinenetwork/flash/xxx，已然大势所趋，算法是纲，纲举目张。是因为在实现上需要有流水线，多路并行，快速部署的目的所以考虑使用FPGA，而不是为了使用而使用。不管实现目的的方法是FPGA还是DSP甚至是GPU，这些都是工具，工程师的核心竞争力除了在于熟练地掌握开发的技巧。

目前还没写完，随意码字中，人比较懒，不过至少会在下一场考试前写完哈哈哈哈目前还没写完，随意码字中，人比较懒，不过至少会在下一场考试前写完哈哈哈哈写在前面题型分布判断（10分）综合判断（1分/题，10题）选择（90分）综合选择（2分/题，30题）网络应用（2分/题，9题）安全技术（2分/题，6题）考点总结判断题考点总结综合判断选择题考点总结综合选择网络应用安全技术写在前面2022年11月19日，人在宁波，刚出考场，趁热分享一下考试相关内容~首先，需要明确的一点就是，这个考试是浙江省高校计算机等级考试，而非教育部考试院组织的全国计算机等级考试（即NCRE），本考试只在浙江省进行，在考试之前我发现还

接前一篇文章：软考系统架构设计师系列知识点之大数据（2）所属章节：第11章.未来信息综合技术    第6节. 云计算和大数据技术概述大数据和云计算已成为IT领域的两种主流技术。“数据是重要资产”这一概念已成为大家的共识，众多公司争相分析、挖掘大数据背后的重要财富。同时学术界、产业界和政府都对云计算产生了浓厚的兴趣：全球范围内讨论云计算技术学术活动如火如荼；谷歌、亚马逊、IBM、微软等IT巨头大力推动云计算的宣传和产品的普及。各国政府斥巨资纷纷打造大规模数据中心与计算中心。3.大数据的应用领域（1）制造业的应用制造业目前正向信息化和自动化的方向发展。在产品的设计、生产和销售中，越来越多的企业使用

基于机器学习的家政行业整体素质提升因素分析整体求解过程概述(摘要)  家政服务业即为家庭提供多种类服务的专门行业，在第三产业中占有重要地位。但近年来，由于人工智能家居产业的发展与客户对家政从业者的要求水平不断提高，家政行业仍面对较大问题。  本文从家政从业人员的角度出发，首先，通过网络爬虫爬取家政从业者相关数据，并对数据进行量化处理后展开分析。其次，对家政从业者的工作经历和培训评价进行词频分析和词云图制作，以此来预判客户需求的倾向性。接着进行因子分析，得到家政从业者的综合评分公式，以此对家政从业者进行综合评估。而后，为进一步研究家政从业者的专业水平与核心素养对其制定预期工资的影响，在因子分析的

上限集问题，是困扰数学家们多年的开放性问题。著名数学家陶哲轩，就曾将上限集问题描述为自己最喜欢的开放性问题。陶哲轩博客而大语言模型，竟然在这个问题上做出了新发现。今天，GoogleDeepMind、威斯康星大学麦迪逊分校和里昂大学的研究人员联手提出全新方法——FunSearch，竟首次利用LLM发现数学科学中的开放问题！AI通过搜索计算机代码编写的「函数」，因此得名FunSearch。论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06924-6简单来说，FunSearch将预训练的LLM与自动「评估器」配对使用。前者的目标是以计算机代码的形式提

前言：        黑色系统：只明确系统和环境的关系，内部未知        白色系统：内部结构、元素、组成、实现机理已知        灰色系统：部分明确系统与环境见关系、系统结构、实现过程。灰色系统实例：（1）社会经济系统（企业收入、相关因素）灰色关联度分析法一、简介灰色系统理论提出了对各子系统进行灰色关联度分析的概念，意图透过一定的方法，去寻求系统中各子系统（或因素）之间的数值关系。因此，灰色关联度分析对于一个系统发展变化态势提供了量化的度量，非常适合动态历程分析。二、作用关联度排序三、计算步骤（一）选择参考数列选择需要判断关联度的各个变量中的一个作为参考数列（二）数据无量纲化处理（1

概述大模型有两个流程：预训练和推理。预训练是在某种神经网络模型架构上，导入大规模语料数据，通过一系列的神经网络隐藏层的矩阵计算、微分计算等，输出权重，学习率，模型参数等超参数信息。推理是在预训练的成果上，应用超参数文件，基于预训练结果，根据用户的输入信息，推理预测其行为。GLM模型原理的理解，就是预训练流程的梳理，如下流程所示：input输入层会预处理输入数据，在预训练过程中，该输入数据，其实就是预先准备好的预料数据集，也就是常说的6B，130B大小的数据集。掩码处理GLM统一了自编码模型与自回归模型，主要是在该处理过程实现的。该过程也被成为自回归空格填充。该过程体现了自编码与自回归思想：1、

参考文献：邻接矩阵_diviner_s的博客-CSDN博客图的度知识图谱的一度关系几度关系_火星种萝卜的博客-CSDN博客子图及补图的基本概念_图的补图_李逍遥~的博客-CSDN博客完全图、连通图、非连通图、连通分量、强连通图、生成树的概念_我先睡会觉的博客-CSDN博客度中心性、特征向量中心性、中介中心性、连接中心性-知乎图或网络中的中心性：点度中心性、中介中心性、接近中心性、特征向量中心性、PageRank_不务正业的土豆的博客-CSDN博客图是由顶点集V和边集E构成，图可以表示为G=（V，E）无向图有向图目录如何表示一张图？邻接矩阵图的度（Degree）、入度（Indegree）和出度（