PyTorch 面试题及详细答案120题（01-05）-- 基础概念与安装 PyTorch深度学习框架面试题摘要 PyTorch是一个基于Python的开源机器学习框架，由Facebook开发，主要用于神经网络构建、训练和部署。与TensorFlow相比，PyTorch采用动态计算图，具有Python风格接口、强大调试能力和科研友好特性。其核心应用包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别、强化学习等领域。 安装PyTorch时需区分CPU和GPU版本，GPU版本需NVIDIA显卡支持。PyTorch依赖Torch核心库及TorchVision、TorchAudio等扩展库，版本号遵循

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Python 量化库实战：TA-Lib、TensorFlow Probability 的进阶用法 本文探讨了量化交易中的三大进阶技术应用：1）挖掘TA-Lib隐藏的小波变换功能实现精准趋势转折点检测，测试显示对沪深300关键转折点识别准确率达82%；2）利用TensorFlow Probability构建贝叶斯神经网络模型，通过概率化输出提升策略稳健性，夏普比率达1.9；3）采用Cython加速高频信号计算，使RSI指标处理速度提升14倍至0.9秒/百万数据。文章强调工具链整合与合规风险控制，建议从分钟级数据入手，逐步构建高精度量化系统。这些技术的协同应用可突破传统策略性能瓶颈，实现交易效率与质量的显著

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硬件工程师八月实战项目分享 本培训项目针对刚毕业或入职2-3年的员工，通过业余时间（晚间/周末）开展硬件设计实战培训。8月计划招收5名学员（998元/人），采用一对一辅导模式，以PXIE光纤通信卡为实战项目。培训包含8节课程，涵盖需求分析、电源/时钟树设计、FPGA外围电路、接口设计、PCB检查及测试方案等核心内容。通过理论结合实践的方式，使学员掌握FPGA硬件设计全流程、PCB检查规范及基础测试技能，并学习相关FPGA测试代码（如IBERT、DDR测试等）。项目注重实战能力培养，帮助学员快速提升硬件设计水平。

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我的第一个开源项目：从0到1，我在GitHub写下的成长印记 你写的第一行代码，或许会被忘记。但你第一个开源项目的星星，却可能照亮你的整个开发旅程。很多年后回头看，我依然清晰记得那一刻。git init项目名叫说实话，这并不是一个“惊艳”的项目。但对我而言，它就是我的「开源初体验」。我的开源旅程还在继续，而那个凌晨3点、手指颤抖提交代码的我，还在心中鼓励着今天的我。最后，我想送给每一个准备开源的你一句话：“不必等完美才开始，开始之后才会逐渐变得完美。如果你也有类似的开源初体验，欢迎在评论区留言，一起点亮更多开发者的“星光之路”。

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Linux怎么查看服务器开放和启用的端口 Linux怎么查看服务器开放和启用的端口

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快速掌握Python编程基础 本文是一篇Python编程入门指南

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灯哥FOC笔记（3） --FOC开环程序原理 因此，实际上，在电流矢量情况下的克拉克变换和帕克变换，和电压矢量下的克拉克变换和帕克变换，推导过程完全一致的，只是符号不同，你可以看到，上图左边是基于电流矢量推导而来的FOC算法流程，这个就是上节几节课的内容，相信大家已经熟悉，而上图右边就是基于电压矢量推导而来的FOC算法流程，可以看到，除了符号不同以外，其他的一切都相同。

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【图像算法 - 17】慧眼识“果”：基于深度学习与OpenCV的苹果智能检测系统（附完整代码） 这套系统能够显著提升水果分拣的自动化水平和准确性，降低人力成本，保障果品质量，是智慧农业落地的典型应用。传统的人工分拣方式不仅效率低下、成本高昂，而且容易受到工人主观判断和疲劳程度的影响，导致分拣标准不一，优质果品可能被误判，而坏果也可能混入市场，影响品牌形象和消费者体验。包含不同品种（如红富士、嘎啦、蛇果）、不同成熟度、不同光照条件（自然光、室内灯光）、不同背景（单色背景布、枝叶、包装箱）下的苹果。的强大功能，构建一个高效、准确的苹果坏果识别检测系统。在水果种植、采摘、仓储和销售的产业链中，

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RH134 管理网络安全知识点 摘要：Linux防火墙通过流量过滤、访问控制等机制保护系统安全，防止网络攻击。Firewalld作为动态防火墙管理工具，支持基于Zone的安全策略和实时规则更新。管理员可通过命令行、图形界面或D-Bus API与Firewalld交互，执行如firewall-cmd --zone=public --list-ports查询端口分配，或sudo firewall-cmd --zone=public --add-port=82/tcp --permanent添加端口等操作。

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Hadoop技术栈（三）数仓工具HIVE hvie入门基础

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母猪姿态转换行为识别：计算机视觉与行为识别模型调优指南 母猪姿态识别技术指南摘要 本文提出了一套基于计算机视觉的母猪姿态转换行为识别系统方案。针对养殖场复杂环境和母猪行为特点，研究采用YOLOv8姿态估计模型和SlowFast双路径时序模型作为基准架构，结合数据增强、多任务学习等技术提升识别效果。文章详细介绍了从数据采集（含标准化标注规范）、预处理（含去噪和增强策略）、模型构建到调优的完整技术路线，特别强调了应对光照变化、个体差异等实际挑战的解决方案。该技术为智能养殖提供了自动化监测手段，可有效替代传统人工观察方法。

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C# 结构体与类的区别是什么? C#中结构体(Struct)和类(Class)的主要区别体现在内存管理、行为特性和适用场景上。结构体是值类型，存储在栈中，赋值时创建完整副本；类是引用类型，存储在堆中，赋值时复制引用。结构体不支持继承，允许不通过new实例化，但需在构造函数中初始化所有成员；类支持继承，必须通过new实例化，可设置成员默认值。结构体适合小型简单数据，类适合复杂对象和需要继承多态的场合。两者的内存生命周期和比较行为也存在本质差异。

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深入解析五大通信协议：TCP、UDP、HTTP_HTTPS、WebSocket与GRPC 关键取舍：可靠性 vs 实时性 vs 开发成本未来趋势：HTTP/3减少延迟，gRPC成为微服务标准🔥🔥🔥道阻且长,行则将至,让我们一起加油吧！

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C语言中回调函数的作用 回调函数是一种编程设计模式，通过函数指针实现"反向调用"，让底层函数在适当时调用上层定义的函数。它解决了代码复用问题，使通用函数（如排序）能适应不同需求（如升序/降序）。实现步骤包括定义回调接口、编写具体回调函数、在通用函数中调用回调。回调函数提高了代码灵活性，支持运行时动态绑定，广泛应用于排序、事件处理等场景。使用时需注意函数指针匹配和生命周期管理问题。

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SQL性能优化全攻略 本文系统介绍了定位和优化SQL性能的方法。首先通过慢查询日志、进程监控和EXPLAIN分析定位低效SQL；然后从索引优化（避免失效场景、使用覆盖索引）、查询优化（避免SELECT*、分页改进）和结构设计（范式平衡、分区表）三个层面提出优化策略；最后给出批量操作、读写分离和硬件调优等进阶手段。文章强调持续监控的重要性，并总结了从发现问题到解决方案的完整排查流程，为数据库性能优化提供了系统化指导。

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L2 级别自动驾驶 硬件架构设计 L2 级自动驾驶硬件架构以 “

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基于深度学习的老照片修复系统 摘要：本项目利用深度学习技术实现老照片智能修复，采用U-Net、GAN等模型处理褪色、划痕、模糊等问题，通过Python和PyTorch/TensorFlow框架开发，具备自动去噪、上色和超分辨率增强功能。系统包含GUI界面，可打包为exe文件，支持用户一键修复并保存照片。关键技术包括残差U-Net去噪、ColorizationU-Net上色和SRGAN超分辨率处理，使用GPU加速训练，最终实现色彩还原、细节增强和划痕消除的自动化修复效果。（149字）

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《Android系统多媒体进阶实战》一书作者
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jeanron100
《Oracle DBA工作笔记》，《MySQL DBA工作笔记》作者，Oracle ACE,dbaplus社群发起人之一
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大模型与Agent智能体
本人专注于大模型智能体强化学习技术领域，从零开始构建GPT大模型及DeepSeek模型，系统掌握大模型预训练、SFT微调、强化学习微调（RLHF）、推理优化微调等技术体系，累计创作2054篇技术博客，覆盖Transformer、Rasa、LangGraph、AI机器学习算法实践、Spark大数据工程应用等前沿领域，内容总阅读量达353万次。
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谷哥的小弟
历任研发工程师，技术组长，项目经理；曾于2016年、2020年两度荣获优快云年度十大博客之星。 十载寒冰，难凉热血；多年过去，历经变迁，物是人非。 然而，对于技术的探索和追求从未停歇。 坚持原创，热衷分享，初心未改，继往开来！
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算法与编程之美
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作者黄工『strongerHuang』，高级嵌入式软件工程师，专注分享嵌入式软硬件、AIoT（物联网+人工智能）、单片机、通信技术、开发工具、半导体等相关内容。
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范桂飓
AWS Global Community Hero，EdgeGallery 开源社区架构组副主席及秘书处成员，跑步与自行车运动爱好者。 - 2016 年度十大博客之星得主 - 2021 年度十大博客之星得主 - 2022 年度博客新星评委 - 2023 年度博客之星评委 - 2024 年度博客之星评委
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