LeetCode-面试-算法

揭秘破解密码的常见方法和手段（非常详细），零基础入门到精通，看这一篇就够了

----】大纲学习教程面试刷题资料领取前言今天小编就帮粉丝朋友科普一下，破解密码的常见方法和手段，希望看到本文的粉丝朋友，给小编点赞支持支持一波键盘监听木马键盘监听病毒在网吧中非常流行，它在启动后会监听用户的键盘输入事件
程序员小雨Y·2025-07-26 19:20

【Python面试笔记】1.1.9 基础语法 数据类型 None

在Python中，None是一个特殊的常量，它表示"没有值"或"空值"；None在Python中是一个独立的数据类型，属于NoneType类型1.None的特点None是一个单一的对象，因此，在Python中它只有一个实例，所有None都是相同的对象None在逻辑运算中代表“假”，通常用来表示空值、未定义值或没有返回值的函数2.None的常见用途默认值：可以用作函数参数的默认值，表示该参数还没有被
m0_64866459·2025-07-26 18:15

人工智能编程：让机器“思考”的背后

人工智能编程是指利用计算机算法和编程技术，让计算机能够模拟、延伸和扩展人的智能，实现识别、理解、学习、决策等能力。与传统的编程不同，人工智能编程更加注重机器的
ibgbhnmjjj·2025-07-26 18:44

PPO：强化学习中的近端策略优化——原理、演进与大规模应用实践

近端策略优化（ProximalPolicyOptimization，PPO）是由OpenAI团队于2017年提出的策略梯度强化学习算法，通过裁剪概率比目标函数约束策略更新幅度，解决了传统策略梯度方法训练不稳定
大千AI助手·2025-07-26 18:14

RLHF Workflow: From Reward Modeling to Online RLHF

RLHF工作流程：从奖励建模到在线RLHF摘要1引言1.1之前的RLHF算法及其挑战1.2在线迭代RLHF1.3人类反馈近似1.4相关工作2作为人类反馈近似的奖励模型2.1偏好数据集2.2BradleyTerry
UnknownBody·2025-07-26 18:43

30ms 内定位包裹：陌讯迁移检测技术突破瓶颈

传统视觉算法在面对包裹重叠、光照变化、条码污损等复杂场景时，常出现目标框漂移、类别误判等问题，某华东地区分拣中心曾反馈，其采用的开源YOLOv5模型在高峰时段漏检率高达12%，导致日均错分包裹超300件
·2025-07-26 18:41

陌讯多模态融合算法在工业消防的实战优化

`#陌讯视觉算法``#工业消防``#边缘计算部署`##一、工业消防的识别困境据《2024智慧安防白皮书》统计，化工厂火灾误报率超46.2%，核心痛点在于：1.**热源干扰**：高温设备（>300℃）
2501_92487837·2025-07-26 18:41

陌讯多模态融合算法在贵重物品鉴定中的优化实践

原创声明：本文核心技术解析部分引用自《陌讯视觉算法技术白皮书（2025）》，实测数据来自某珠宝鉴定中心合作项目，转载请注明来源。
2501_92487837·2025-07-26 18:41

陌讯动态建模算法在物流分拣的实战优化

原创声明：本文核心技术解析基于陌讯视觉算法白皮书v3.5，实验数据来自某头部物流企业实测报告一、行业痛点：物流分拣的"移动包裹困境"据《2024智慧物流技术发展蓝皮书》统计，自动化分拣中心因包裹堆叠、高速移动导致的漏检率高达
2501_92489052·2025-07-26 18:41

陌讯时序建模算法在智慧交通的实战解析

原创声明：本文技术方案解析基于“陌讯技术白皮书”（2025），实测数据来自边缘计算实验室及行业部署案例。一、行业痛点：动态客流统计的三大挑战据《智慧交通AI落地报告》统计，传统客流统计方案在复杂场景中存在明显缺陷：高密度遮挡：地铁站高峰时段目标重叠率超60%，导致漏检率激增光照突变：室外遮阳棚/玻璃幕墙区域照度变化达10^5lux/s轨迹干扰：行人逆行、滞留造成统计误差超35%图1：地铁闸机口客流
·2025-07-26 18:40

安检机危险品识别误报率↓79%：陌讯多模态融合算法实战解析

原创声明本文为原创技术解析，核心技术参数与架构设计引用自《陌讯技术白皮书》，禁止任何形式的未经授权转载。一、行业痛点：安检机识别的三大核心挑战在公共交通、物流枢纽等场景中，安检机作为安全防控的第一道防线，其识别精度直接影响通行效率与安全等级。根据《2023公共安全设备技术报告》显示：复杂物品叠加（如电子产品与液态容器堆叠）导致的误报率超35%，日均需人工复核的可疑物品达200+件/通道；低密度危险
2501_92473199·2025-07-26 18:40

陌讯轻量化算法实测提升 25%

开篇痛点：智慧农业视觉识别的三大行业困境传统视觉算法在智慧农业场景中始终面临难以突破的技术瓶颈。
·2025-07-26 18:10

快递爆仓场景下识别效率↑53%：陌讯多模态融合算法实战解析

原创声明本文为原创技术解析，核心技术参数与架构设计引用自《陌讯技术白皮书》，转载请注明来源。一、行业痛点：快递爆仓场景的识别困境随着电商物流峰值期（如“双11”“618”）的常态化，快递分拣中心的爆仓识别成为智慧物流的关键环节。据《2023年中国智慧物流技术报告》显示，传统人工巡检模式下，爆仓预警延迟超过30分钟，分拣效率下降40%以上，而现有视觉识别方案存在三大核心问题：密集目标误检：包裹堆叠密
2501_92453489·2025-07-26 18:40

【面试题】JavaScript基础高频面试（上）

1、简述JavaScript中map和foreach的区别？`map`和`forEach`都是JavaScript数组的迭代方法，但它们之间存在一些关键区别。1.返回值：`map`方法会返回一个新的数组，这个新数组是由原数组通过某个函数处理后的结果组成的。而`forEach`方法则没有返回值，它仅仅是对数组中的每个元素执行一次给定的函数。2.修改原数组：`forEach`方法可以直接修改原数组，而
城仕·2025-07-26 17:07

【原生JS】 前端JS字符串最常用 20 道面试题总结（含详细代码解析）

原生JavaScript字符串最常用20道面试题总结（含详细代码解析）字符串是前端开发中最常见的数据类型之一，也是各大公司高频考察点。
全栈前端老曹·2025-07-26 17:36

Javascript高频面试题

系列文章目录文章目录系列文章目录前言1.JavaScript常见数据类型null和undefind区别symbol（ES6新增）、bigInt（ES10新增）2.JavaScript判断数据类型的方式3.==和===区别，分别在什么情况使用？4.变量声明var、let、const的区别5.作用域6.作用域链7.垃圾回收机制8.闭包什么是闭包？闭包的作用？闭包引起的问题9.JS的变量提升var声明的
守灯者·2025-07-26 17:05

RAG面试内容整理-3. 向量检索原理与常用库（ANN、FAISS、Milvus 等）

由于直接精确计算所有向量之间的距离在大规模下计算开销巨大，实际系统通常采用近似最近邻搜索（ApproximateNearestNeighbor,ANN）算法，在保证结果精度接近
不务正业的猿·2025-07-26 17:04

《度五行》生活报报庚午158：人生算法

你相信人生的成功可以用算法设计出来？人生是一场智力和情感交织的探险游戏，人用数学和物理为基础的科学在世俗世界求得生存，获得生活。什么是算法？算法是解决某个问题的计算方式并具有可重复执行的实施步骤。但人
YangduSam2021·2025-07-26 17:22

【C++】使用箱线图算法剔除数据样本中的异常值

目录一、箱线图算法介绍二、五数概括计算解释三、四分位距（IQR）与异常值判定四、箱线图在数据处理中的应用1.异常值检测2.数据分布比较3.偏态与离散程度分析4.非参数数据展示五、箱线图的局限性六、代码实现及注释七
·2025-07-26 16:02

JVM相关面试八股

什么是双亲委派模型？如果一个类加载器在接到加载类的请求时，它首先不会自己尝试去加载这个类，而是把这个请求任务委托给父类加载器去完成，依次递归，如果父类加载器可以完成类加载任务，就返回成功；只有父类加载器无法完成此加载任务时，才由下一级去加载JVM为什么采用双亲委派机制通过双亲委派机制可以避免某一个类被重复加载，当父类已经加载后则无需重复加载，保证唯一性为了安全，保证类库API不会被修改JVM由哪些
Warren98·2025-07-26 16:32

力扣128 最长连续子序列

请你设计并实现时间复杂度为O(n)的算法解决此问题。
·2025-07-26 16:01

LLMs 10道面试题提前看，有问有答，图文详解！

一、微调与优化21、LLM的微调流程是什么?微调（Fine-tuning）LLMs指的是在特定任务或数据上对预训练好的模型进行进一步训练，使其能更好地适应目标场景的过程，其主要流程如下：数据准备：数据收集：根据目标任务收集高质量、有代表性的数据；数据预处理：对原始数据进行清洗，如去除噪声、重复项、不相关内容等。根据模型输入要求对数据进行格式化；数据划分：将数据分为训练集、验证集和测试集，为后续模型
AI大模型-大飞·2025-07-26 16:58

机器学习篇-KNN算法实现鸢尾花模型和手写数字识别模型

一.KNN简介KNN思想K-近邻算法（KNearestNeighbor，简称KNN）。
·2025-07-26 16:28

【多线程篇22】：ConcurrentHashMap的并发安全原理剖析

`put`操作二、ConcurrentHashMap的安全之道(JDK1.8+)1.核心数据结构2.安全的`put`操作：分场景精细化加锁3.安全的`size()`计算：并发计数三、表格总结在Java面试和日常开发中
·2025-07-26 16:27

机器学习-SVM支持向量机

支持向量机是一类监督学习算法，实现二分类，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。
·2025-07-26 15:56

无人机中的数学应用-第二章：航线规划：数学驱动的路径优化

目录引言：数学如何为航线规划“导航”1.路径规划数学发展的历史脉络：从图论到智能算法1.1启蒙阶段（17-19世纪）：几何与微积分的奠基1.2现代理论奠基期（20世纪上半叶）：算法思想的突破1.3算法爆发期
无人装备硬件开发爱好者·2025-07-26 15:56

图机器学习（20）——欺诈交易检测算法

图机器学习（20）——欺诈交易检测算法0.前言1.欺诈检测2.基于监督学习的欺诈交易识别3.基于无监督学习的欺诈交易识别小结0.前言随着电子商务平台的兴起，在线支付系统的普及，欺诈案件也在增加。
盼小辉丶·2025-07-26 15:55

机器学习之KNN算法：鸢尾花案例

一、KNN算法（又称近邻算法）核心思想：若一个样本在特征空间中有k个相似的样本且其中大多数同属于某一类别，那么这个样本也属于该类别。
进阶到入土·2025-07-26 15:55

Java 面试必问：HashMap 的底层实现原理

本文围绕Java中HashMap的底层实现原理展开详细解析，是Java面试中的高频考点。
大力出奇迹985·2025-07-26 15:24

【北上广深杭大厂AI算法面试题】人工智能大模型篇...矩阵乘法GEMM！以及为什么说GEMM是深度学习的核心？

【北上广深杭大厂AI算法面试题】人工智能大模型篇…矩阵乘法GEMM！以及为什么说GEMM是深度学习的核心？【北上广深杭大厂AI算法面试题】人工智能大模型篇…矩阵乘法GEMM！
不想努力的小土博·2025-07-26 15:54

寻找圆柱缺陷

效果图1.圆柱拟合模块1.1核心功能实现点云数据的圆柱拟合，包括以下关键操作：最小二乘法拟合：通过特征值分解计算圆柱轴线方向RANSAC拟合：使用法线估计和采样一致性算法精修圆柱参数坐标变换：将圆柱轴线旋转至与
迅卓科技·2025-07-26 15:22

曲面点云填充加切片

该点云处理系统通过平面检测、坐标系对齐、分层切片和着色可视化四步实现三维物体分析：首先使用RANSAC算法检测点云中的最大平面作为基准面；然后计算旋转矩阵将基准面对齐至XOY平面；接着沿法线方向等距移动点云生成平行切片
迅卓科技·2025-07-26 15:52

Windows PCL CMakeLists.txt配置示例

参考书籍：《人工智能点云处理及深度学习算法》本文为专栏《Python三维点云实战宝典》系列文章，专栏介绍地址“【python三维深度学习】python三维点云从基础到深度学习_python3d点云从基础到深度学习
Coding的叶子·2025-07-26 15:20

使用C++和PCL创建模拟点云

参考书籍：《人工智能点云处理及深度学习算法》本文为专栏《Python三维点云实战宝典》系列文章，专栏介绍地址“【python三维深度学习】python三维点云从基础到深度学习_python3d点云从基础到深度学习
Coding的叶子·2025-07-26 14:50

Ubuntu PCL CMakeLists.txt配置示例

参考书籍：《人工智能点云处理及深度学习算法》本文为专栏《Python三维点云实战宝典》系列文章，专栏介绍地址“【python三维深度学习】python三维点云从基础到深度学习_python3d点云从基础到深度学习
Coding的叶子·2025-07-26 14:50

C++ PCL求解法向量及可视化

参考书籍：《人工智能点云处理及深度学习算法》本文为专栏《Python三维点云实战宝典》系列文章，专栏介绍地址“【python三维深度学习】python三维点云从基础到深度学习_python3d点云从基础到深度学习
Coding的叶子·2025-07-26 14:50

第3.3章 一文带你入门PCL点云库及在机器人SLAM中的代码实战

源码头文件分类概览总结2.3安装PCL库2.4基础数据结构与概念三、PCL库在SLAM中的核心应用3.1点云获取与预处理3.2点云特征提取与描述3.3点云配准3.4点云分割与目标识别四、进阶技巧与优化策略4.1提高算法效率的方法
行知SLAM·2025-07-26 14:19

Netty中AbstractReferenceCountedByteBuf对AtomicIntegerFieldUpdater的使用

这在实现高性能、非阻塞的并发算法时非常有用，就像Netty在其ByteBuf引用计数管理中所做的那样。1.AtomicInteg
Jooou·2025-07-26 14:18

软件测试面试1000问（含答案+文档）

1、你的测试职业发展是什么？测试经验越多，测试能力越高。所以我的职业发展是需要时间积累的，一步步向着高级测试工程师奔去。而且我也有初步的职业规划，前3年积累测试经验，按如何做好测试工程师的要点去要求自己，不断更新自己改正自己，做好测试任务。优势在于我对测试坚定不移的信心和热情，虽然经验还不够，但测试需要的基本技能我有信心在工作中得以发挥。2、你认为测试人员需要具备哪些素质做测试应该要有一定的协调能
·2025-07-26 14:17

软件测试面试模拟题（Deepseek提问版）

1.简述软件测试的基本流程答：首先是测试需求分析阶段，要阅读并理解需求，通过需求分析明确测试内容，提取测试点，其次是测试计划阶段，主要是编写测试计划，参考SRS，项目总体计划，其内容主要包括测试范围、进度安排、人力物力的调配，接着是测试设计阶段，主要任务是编写测试用例，根据测试用例编写方法（等价类、边界值、场景法、错误推断法）针对每一个测试点设计合理的测试用例，然后是测试执行阶段，内容主要有搭建测
杰克瑟·2025-07-26 14:46

C++ PCL点云处理实战专栏

本次技术分享围绕C++与PCL库在工业点云处理中的工程化应用展开，结合电力、建筑、隧道等垂直领域的实际技术需求，分阶段解析点云处理的核心算法、开发实践与系统落地路径。
迅卓科技·2025-07-26 14:16

潮玩AI革命：从静态收藏到智能伙伴的蜕变之路

这款搭载4G模组EC800M-CN的玩偶，通过“硬件+算法+平台”三位一体架构，实现了三大突破：情感交互革新：基于多模态情感模型，可识别用户情绪语调，开心时讲故事，低落时主动安慰，甚至能复刻动画原版音色
速易达网络·2025-07-26 13:44

【LeetCode 热题 100】22. 括号生成——（解法一）选左括号还是选有括号

该算法
·2025-07-26 13:43

【C语言】字符串的输入和输出 控制用户输入长度 fgets()函数 | C语言面试：解释一下C语言中的局部变量和全局变量的生命周期和作用域。

“活在当下，不计得失，以无为之心做有为之事。”作者主页：追光者♂个人简介：[1]计算机专业硕士研究生[2]2023年城市之星领跑者TOP1(哈尔滨)[3]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[4]阿里云社区特邀专家博主[5]CSDN-人工智能领域优质创作者
追光者♂·2025-07-26 13:43

ZooKeeper学习专栏（六）：集群模式部署与解析

本文将深入解析ZooKeeper集群的部署实践与核心机制，涵盖三大核心角色（Leader/Follower/Observer）的协同原理、关键配置的底层逻辑、FastLeader选举算法的
快乐肚皮·2025-07-26 13:13

MVC、MVP、MVVM，我到底该怎么选？

07-03本文由玉刚说写作平台提供写作赞助赞助金额：200元原作者：AndroFarmer版权声明：本文版权归微信公众号玉刚说所有，未经许可，不得以任何形式转载前言MVC、MVP、MVVM是我们工作和面试中都比较重要的一块
mayloveever·2025-07-26 13:11

Day 17: 常见的聚类算法

聚类算法聚类算法是一种无监督学习技术，用于将数据集中的相似对象分组到不同的类别（称为“簇”）中，而不需要预先定义的标签。
·2025-07-26 13:41

【美团3面】大模型面试题详解：大模型使用几十条数据微调后为啥性能差的很多？

一个很有意思的回答：大模型的LossLandscape是由多个“Basin”（盆地）组成的，而不是一个平滑的曲面。如果微调（Fine-Tuning）的优化方向偏离了BasicCapacityBasin，就可能容易训崩掉，虽然训崩的概率不大。大模型（如LLM）在预训练阶段通过海量数据学习，优化出一个“基本能力盆地”（BasicCapacityBasin），这个Basin代表模型具备通用语言理解、生成
AI大模型-王哥·2025-07-26 13:37

LLM面试题详解：拿到大厂Offer

LLM面试题核心架构与基本概念Token化包含哪些内容，为什么它对LLM至关重要？Token化是将文本分解为更小单元（如单词、词的一部分或字符）的过程。
ZhangJiQun&MXP·2025-07-26 13:37

【Python】算法基础知识

卷一：基础理论与核心数据结构第一章：算法的度量衡——时空复杂度分析与Python性能陷阱在踏上算法探索的征途之前，我们必须先锻造好我们的度量工具。
宅男很神经·2025-07-26 13:36
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