前言随着人工智能技术的迅猛发展，计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、搜索、推荐、广告推送和风险控制等领域的岗位越来越受欢迎，而对于大型模型技术的掌握成为了这些岗位的标配。但目前公开的大模型资源还是很少很少，面试真题就更不用多说了。为了让大家能够应对大模型面试，整理了这份大

ASN（自治系统号）在网络中的作用主要体现在互联网的路由和网络管理方面，特别是在使用边界网关协议（BGP）进行网络间通信时。以下是ASN在网络中的具体作用：1.网络身份标识ASN为每个自治系统提供了一个唯一的标识符。自治系统（AS）是由单一管理实体控制的一组IP网络和路由器，它们共享统

前言最近AI大模型的项目落地，越来越多了，因此越来越多的企业开始招聘AI大模型岗位，本文梳理了AI大模型开发技术的真题面试之道，从AI大模型基础面、AI大模型进阶面、RAG面、Agent面、Fine-tuning微调面、LangChain开发框架面、向量数据库面等不同知识维度，试图找到

引言前端开发是一个充满挑战与机遇的领域，随着Web技术的不断发展，前端工程师需要掌握的知识体系也在不断扩展。无论是刚入门的新手还是资深开发者，在求职过程中都会面临各种技术笔试。本文将为你提供30道常见的前端笔试题及其详尽解答，帮助你全面备战前端面试，提升你的前端技能。

目录解释ZeroMQ是什么，它的主要用途是什么？ZeroMQ支持哪些通信模式？描述一下ZeroMQ中的“消息”和“消息帧”如何在C++中初始化一个ZeroMQ上下文？在ZeroMQ中，如何创建一个套接字并将其绑定到特定端口？解释什么是“管道模式”（PipePattern）说明如何使用ZeroMQ进行点对点通信Zer

>>>是JavaScript中的无符号右移位运算符。它将操作数的所有位向右移动指定位数，丢弃被移出的位，并在左侧填充零。特别地，>>>0是一个常用的技巧，用于确保任何数字（包括负数）都被转换为无符号的32位整数。这意味着结果总是非负的，并且范围在0到2^32-1之间。具体解释符号位处理：在二进

01.你能解释一下JavaScript中let和var的区别吗？答：“let”和“var”之间的主要区别是用“let”声明的变量具有块作用域，而用“var”声明的变量具有函数作用域。02.你能解释一下JavaScript中的闭包吗？答：闭包是一个函数，即使在父函数返回之后，它也可以访问其父作用域中的变量。

首先，我们来了解一下什么是Cookie。Cookie就像是我们放在网上的一个小标记，它可以帮助网站记住我们的一些信息，比如我们的用户名或者我们喜欢的东西。这样，当我们下次再去那个网站的时候，网站就可以通过这个小标记来认出我们，并为我们提供更好的服务。但是，有时候坏人会想办法偷走我

以下是一些可能出现在中国互联网公司前端开发工程师面试中的题目：解释一下CSS盒模型，并说明其中的各个部分。请解释一下响应式设计是什么，以及你是如何实现响应式设计的。什么是跨域资源共享（CORS）？它的工作原理是什么？如何在前端处理跨域请求？请解释一下JavaScript中的事件委托（E

具体题解可以看zhy136036那一篇解释一下是如何合并树的每次都可以提取出来一个子树然后把这三棵子树重叠在一起（根对根，2号点对2号点，以此类推），就得到了这个新图然后解释一下为什么这么做是对的首先在单次操作中，至少需要把这个新树给遍历完，不然的话就会存在有些点遍历不到，即这是

缓存击穿和缓存雪崩是两种常见的缓存问题，它们会对系统性能和可用性产生负面影响。以下是对这两个问题的详细解释以及如何避免它们的方法：缓存击穿（CacheMiss）原理：缓存击穿是指在高并发的情况下，多个请求同时访问缓存，但缓存中不存在所需数据。这些请求会穿透缓存，直接访问底层数据库

问题1：什么是C#？答：C#是一种通用的、面向对象的编程语言，由微软开发并在.NET平台上运行。它结合了C++和Java的特点，并且可以用于开发各种类型的应用程序，包括Web应用、桌面应用和移动应用。问题2：请解释一下C#的特点。答：C#具有以下特点：简单易用：C#的语法类似于C++和Jav

2.解释一下什么是trivialdestructor什么是trivialdestructor和non-trivialdestructor如果用户不定义析构函数，而是用系统自带的，则说明，析构函数基本没有什么用（但默认会被调用）我们称之为trivialdestructor。反之，如果特定定义了析构函数，则说明需要在释放空间之前做一些事情，则

什么是共享内存共享内存是一种在同一台机器的不同进程（应用程序）之间交换数据的方式。一个进程可创建一个可供其他进程访问的内存段，并赋予它相应的权限。每个内存段拥有一个惟一的ID，我们通常称之为shmid，这个ID指向一个物理内存区域，其他进程可通过此ID来操作这块内存,包扩读取、写

在contentencoder中使用instancenormalization，可以起到去除说话者信息的作用。首先来看一下instancenormalization的原理，一般会对输入语音做conv1d得到featuremap，有几个conv1dfilter就会得到几个featuremap，可以将这个过程理解为每一个filter都在提取声音的一个特征，通俗一点

1、降低资源消耗；提高线程利用率，降低创建和销毁线程的消耗。2、提高响应速度；任务来了，直接有线程可用可执行，而不是先创建线程，再执行3、提高线程的可管控性；线程是稀缺资源，使

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如题为什么会出现这种情况？大佬解释一下。