这个消息让我开心了一整天 ,因为这说明我之前做的面试题系列真的能帮助到部分测试同学,也算是侧面得到了一种认可吧。 坚持可是我们程序员家族的优良传统 今天写的这份面试题我之前就整理分享过,但当时有一部分是没有参考答案的。断断续续总有读者来问我要答案。所以今天吃完饭抽空把遗漏的给补上了,分享给出来,...
东北某不知名双非本,四面成功上岸阿里巴巴,在这里把自己整理的面经分享出来,欢迎大家阅读。 二更:入职工作几个月了,根据实际经验,对面经进行了一些增删。 一. 数据库基础知识 1. 为什么要使用数据库 数据保存在内存 内存:随机存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、高速缓存(CACHE) 优点:存取速度快 缺点:不能永久保存 ...
Spring Boot面经大全 1. Spring Boot基础知识点 1.1 什么是Spring Boot? Spring Boot是一个建立在Spring框架之上的开源Java框架,旨在通过最少的设置和配置更轻松地创建独立的、生产就绪的应用程序。 1.2 Spring Boot的主要优点 简化配置:通过提供合理的默认值和自动配置,消除了手动配置的需要。 快速应用程序开发:提供...
【面经】2022年软件测试面试题大全(持续更新)附答案 前阵子一位读者告诉我,某位大厂HR给他发了我之前做的面试题答案合集。 这个消息让我开心了一整天😂,因为这说明我之前做的面试题系列真的能帮助到部分测试同学,也算是侧面得到了一种认可吧。 坚持可是我们程序员家族的优良传统🐶 今天写的这份面试题我之前就...
24保研面经 | 必看!保研高频问题大全!, 视频播放量 1060、弹幕量 0、点赞数 50、投硬币枚数 11、收藏人数 82、转发人数 2, 视频作者 风俟研究院, 作者简介 大学生的升学、求职、科研、专业能力提升信息平台 ️往期视频点击收藏夹直通车欢迎关注点赞收藏,相关视频
阿里Java面经大全(整合版) 本文里的面经内容全部来源于牛客网,作为秋招备战复习与查缺补漏时使用。里面部分面经有我的注释和想法,以及部分解答,不一定正确,大家可以查询补充。 阿里巴巴,三面,java实习 昨天晚上11点打电话来,问我可以面试不,我说不可以,然后就约到了今天,...
训练:使用反向传播算法更新模型参数,以最小化正向和反向过程之间的差异。测试:对新的高噪声图像应用训练好的模型进行去噪。 实现DDPM是否需要什么条件: 马尔可夫链:DDPM使用马尔可夫链来描述数据的扩散过程。马尔可夫链是一个随机过程,具有无记忆性,即在给定当前状态的情况下,未来的状态只依赖于当前状态。微小变化...
202208182023届华为提前批面经fx计划 接下来讲一下华为的提前批吧,江山地区是叫做fx计划。江山地区招聘进程:8.8-8.19完成两轮技术面以及一轮主管面试 岗位:射频技术工程师 base:上海无线部门 进程:4.6号机考通过(实习机考可以沿用至秋招,所以就不用再做啦)-8.8号一面-8.11号二面-8.17号主管面,目前已进入人才库,泡...
202208182023届华为提前批面经fx计划 接下来讲一下华为的提前批吧,江山地区是叫做fx计划。江山地区招聘进程:8.8-8.19完成两轮技术面以及一轮主管面试 岗位:射频技术工程师 base:上海无线部门 进程:4.6号机考通过(实习机考可以沿用至秋招,所以就不用再做啦)-8.8号一面-8.11号二面-8.17号主管面,目前已进入人才库,泡...
AIGC面经大全(持续更新) DDPM算法原理部分: 简述DDPM的算法流程: 初始化:从带噪声的图像开始。 正向扩散:逐步向数据添加高斯噪声,直到数据完全转化为无结构的噪声。 反向去噪:通过模型预测并逐渐去掉每一步加入的噪声,还原得到无噪声的图像。 训练:使用反向传播算法更新模型参数,以最小化正向和反向过程之间的差异。