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2025年9月4日
秋招简历面试问题
摘要: 🔧 一、八股文面试题(100个) Java 基础(20个) HashMap 的底层结构是什么?如何解决哈希冲突? 谈谈 HashMap 的扩容机制。 ArrayList 和 LinkedList 的区别及适用场景。 什么是反射?有哪些应用场景? 泛型擦除是什么?为什么要这样设计? String、S
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posted @ 2025-09-04 15:28 9k
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2025年2月24日
实习
摘要: 根据搜索结果中的高频考点和面试经验,以下是针对Java后端技术岗的一周速通八股文复习计划,涵盖核心知识点和复习重点,按优先级排序并整合多篇资料内容: ✅⚠️❌ 一、复习策略 优先级原则:聚焦高频核心知识点(85%以上的面试题集中在此),忽略冷门细节。 理解为主,背诵为辅:重点理解底层原理(如JVM、
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posted @ 2025-02-24 13:53 9k
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2024年9月9日
Redis
摘要: Redis SpringDataRedis 缓存穿透 主要针对恶意请求,数据库不存在的请求 缓存击穿 主要针对热点数据,redis过期时,在redis重建过程中,大量访问冲击数据库 缓存穿透与缓存击穿的三种解决方法 // 解决内存穿透,将非法请求存储redis为空 Shop shop = redis
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posted @ 2024-09-09 14:33 9k
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2024年8月31日
springcloud
摘要: Spring Cloud stream流 idea微服务项目导入, maven加载过慢 方法1 方法2 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <settings xmlns="http://maven.apache.org/SETTINGS/1.0.0" xm
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posted @ 2024-08-31 09:39 9k
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2023年12月13日
Learning Discriminative Model Prediction for Tracking
摘要: Learning Discriminative Model Prediction for Tracking 论文 代码 Architecture dimp主要强调了自己是一个具有端到端学习,并且可以在线更新的架构,因此并不像siamese系列只是计算一下模板和搜索区域的相关性,那样只利用了目标的外观
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posted @ 2023-12-13 15:27 9k
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2023年12月7日
High Performance Visual Tracking with Siamese Region Proposal Network
摘要: High Performance Visual Tracking with Siamese Region Proposal Network 论文 改进点: 1. 引入区域提议网络(RPN) SiamRPN:SiamRPN通过引入RPN,可以动态地调整搜索窗口的大小,生成一系列的区域提议。这使得Sia
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posted @ 2023-12-07 16:27 9k
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2023年12月6日
Learning Spatio-Temporal Transformer for Visual Tracking
摘要: Learning Spatio-Temporal Transformer for Visual Tracking 论文 代码 搜索区域(Search Region):这是图像中的一块区域,通常大于或等于目标的实际大小。搜索区域为模型提供了足够的上下文来识别和定位目标。 初始模板(Initial Te
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posted @ 2023-12-06 14:55 9k
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2023年11月18日
Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking
摘要: 引 言 论文 代码 方法 滑动匹配 \(\varphi\) 为 AlexNet 求出特征矩阵;将第一帧的信息当做卷积核,对后面所有帧进行滑动匹配(卷积运算)。 head实现具体函数 self.net = Net( backbone=AlexNetV1(),# 采用AlexNet网络提取特征 head
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posted @ 2023-11-18 23:10 9k
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2023年10月14日
英文网站增强
摘要: 以下是将上述大体框架转换为Markdown格式的需求文档: 英文网站增强安卓应用需求文档 1. 需求分析 本应用旨在为用户提供能够从英文网站中提取信息、进行翻译、记录笔记、标记网页位置、以及外接 GPT 搜索的功能。用户可以通过本应用增强他们在英文网站上的浏览和学习体验。 2. UI/UX设计 设计
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posted @ 2023-10-14 22:54 9k
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2023年10月13日
感知机
摘要: \(f=\cfrac{1}{||w||}|w*x_0+b|\\L(w.b)=-y_i(w*x_i+b)\) import numpy as np from sklearn.datasets import make_blobs x,y = make_blobs(100,2,centers=2,rand
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posted @ 2023-10-13 19:10 9k
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