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RSS订阅原创 复试笔试---深度学习八股
核心定义：交叉熵用于衡量真实概率分布与模型预测分布之间的差异，是多分类任务的核心损失函数。单样本公式：H(y,y^)=−∑i=1Kyilog(y^i)，其中真实标签 y 为 one-hot 向量，仅正确类别位置为 1。计算逻辑定位真实类别对应的预测概率 y^。对 y^ 取负对数作为惩罚：预测越准（y^→1）惩罚越小，预测越差（y^→0）惩罚越大。批量公式：L=−N1∑n=1N∑i=1Kyn,ilog(y^n,i)，对 N 个样本的损失取平均。本质作用。
2026-03-16 19:54:42
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原创 复试笔试---Agent/Rag八股+OpenClaw
agent智能体是根据自己感知环境、自己思考、自己行动来完成目标的“程序实体”。和传统程序不一样，它不是死记硬背固定程序，而是根据任务和环境反馈，动态决定下一步做什么。现在的Agent一般用大语言模型来当“大脑”作决策。一个完整的Agent系统由四个部分组成：控制中心：用大模型的推理能力，理解复杂指令；规划：把大任务拆分为一个个小步骤，还可以根据结果反思来调整策略；记忆：结合短期上下文（比如你刚刚的说话内容）和长期信息（存在向量数据库的历史记录），保持任务的连贯性；
2026-03-02 18:21:09
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原创 复试面试---专业课问题---数据结构八股文
大O就是时间复杂度的量级表示，不表示具体算法消耗了多少时间，而表示的是算法耗时增长趋势、增长速度是怎么样的，因为不同的电脑、语言之间都存在性能的差异，而大O表示就可以有效的避开这些的影响，只专注算法本身的优劣。
2026-02-23 10:14:58
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原创 第六讲 贪心---包括区间问题，Huffman树，排序不等式，绝对值不等式，推公式等内容。
int l, r;bool operator< (const Range &W)const { // operator操作员重载为<，用的比较对象W不用改用const，同时&直接引用不用复制更快，这里最后的const表示当前的成员的r不用改// 让r尽可能覆盖多，r来排序}a[N];int n;cin.tie(0);cin >> n;i <= n;i <= n;i ++) {
2026-02-23 10:14:36
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原创 面试---英语口语题目总结
（中文解释：早上好，尊敬的各位老师。aligns（使一致）（中文解释：我选择川大主要有三个核心原因。首先，它在计算机科学和深度学习研究领域的卓越声誉，与我的学术目标高度契合。distinguished(卓越的) faculty(全体教员)（中文解释：其次，这里的优秀师资是深度学习领域的顶尖专家，我非常渴望向他们学习。（中文解释：最后，作为一名来自宜宾的本地学生，我十分钦佩川大的学术氛围及其在推动区域科技创新中的作用。compatible(兼容的)with C.
2026-02-22 21:36:49
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原创 笔试文献翻译部分+面试翻译
摘要anditscoding andthatatof theandthe full在本报告中，我们介绍了 Gemini 2.X 模型系列：Gemini 2.5 Pro 和 Gemini 2.5 Flash，以及我们早期的 Gemini 2.0 Flash 和 Flash-Lite 模型。Gemini 2.5 Pro 是我们迄今为止能的力最强模型，在前沿编程和推理基准测试中取得了的表现。除了其惊人的编程和推理技能外，Gemini 2.5 Pro 还是一个擅长的，现在能够处理长达 3 小时的视频内容。
2026-02-22 20:27:52
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原创 大模型基础知识---考研笔试相关---大模型八股文
大模型就是基于深度学习的人工智能模型，包含数十亿甚至数万亿的参数，它是语言大师，学习了成千上万的文本数据，理解语法、语义和世界上各种知识，它的核心工作就是预测下一个词的意思，它的本质就是一个概率预测机器。现在主流的大模型有gpt系列、claude等，它们几乎都是基于transformer架构。
2026-02-18 08:54:11
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原创 Bert----判断评论好坏---bert+classification
--- 取数据，变为tensor，最后为dataloader。数据是给一段文字，判断它是好评1还是差评0from torch.utils.data import Dataset,DataLoader,ConcatDataset # --- dataset定义数据集，dataloader把数据集一批一批的用，concatdataset就是合并两个数据集import torch # --- 深度学习的关键操作都需要它，定义模型、算梯度等。
2026-02-15 18:14:10
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原创 simple_class.py---图片分类任务---CNN+classification
train_acc += np.sum(np.argmax(pred.detach().cpu().numpy(), axis=1) == target.cpu().numpy()) # --- 这里是把每批次中所有数据各种类预测概率detach解绑，断开梯度不训练，然后放到cpu上，变为数组，这样就可以按照axis=1也就是按照每个数据所有类别的概率来看，取出最大概率值，这个概率值就是数据对应的预测类别，再检验它们与对应的目标值是否相等，最后统计相等的个数。这样让参数更小更稳定。
2026-02-14 22:38:35
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原创 第二讲 数据结构---包括单链表，双链表，栈，队列，单调栈，单调队列，KMP，Trie，并查集，堆，哈希表等内容。
变长数组，倍增的思想size() 返回元素个数empty() 返回是否为空clear() 清空[]支持比较运算，按字典序。
2026-02-11 14:15:15
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原创 第四讲 数学知识---包括质数，约数，欧拉函数，快速幂，扩展欧几里得算法，中国剩余定理，高斯消元，求组合数，容斥原理，博弈论等内容。
【代码】数学知识---包括质数，约数，欧拉函数，快速幂，扩展欧几里得算法，中国剩余定理，高斯消元，求组合数，容斥原理，博弈论等内容。
2026-02-10 16:50:48
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原创 考研笔试---c++部分----c++面试/笔试常见题目
元函数就是在编译时就完成计算和类型处理的函数，运行时就直接用编译时得到的计算结果就行，它也是模板元编程的核心构件。比如std::remove_const<T>::type，就是接受类型T作为模板参数，然后返回一个去除const限定符的类型。
2026-02-10 14:11:48
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原创 考研机试X---每日刷题---好题精练---全程算法题代刷题单（难度递增++）
【代码】考研机试X---每日刷题---好题精练---全程算法题代刷题单（难度递增++）
2026-02-05 21:21:16
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原创 第一讲 基础算法----包括算法高效死模版、排序、二分、高精度、前缀和与差分、双指针算法、位运算、离散化、区间合并等内容。
【代码】基础算法----包括排序、二分、高精度、前缀和与差分、双指针算法、位运算、离散化、区间合并等内容。
2026-02-04 23:11:31
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原创 考研笔试---历年真题---倒序---2025年-x（c/c++、深度学习、翻译、计算机综合）
虚函数表就是一个存虚函数地址的数组，叫做vtable（virtual table）虚函数表。多态就是继承基类的同一种行为在不同的实例对象上实现不一样。通过vtable虚函数表就可以实现new出来的不同实例对象可以动态绑定实现自己override重写的函数，每个实例对象都有个vptr（virtual pointer）指针指向各自的vtable虚函数表，再通过偏移量找到对应的函数进而实现相应的逻辑操作。
2026-02-04 18:42:41
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原创 鱼书---深度学习入门
分类任务通过softmax和交叉熵误差来求概率和误差，然后通过backword求参数梯度，可知是y-t的形式的梯度。回归任务是等值函数和平方差误差来进行的，也是y-t形式的参数梯度。
2026-01-22 22:19:44
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原创 第三讲 搜索与图论---dfs，bfs，最短路，最小生成树等算法
udg[x - i + n]) { // 每一行可以放1-n列的位置，剪枝处理，行不用考虑了，dfs已经间接的实现了每行不冲突，考虑每列，主队线，副对角线未用过，注意同一主对角线的行列数相加等于一个常数，副对角线行列相减等于一个常数，而相减可能是负数，不符合数组下标，故需加一个n常数保证为正数，x - i + n， x为行数，i为列数。//dx[4]={-1, 1, 0, 0}, dy[4]={0, 0, -1, 1}，表示上下左右移动距离，比如上就是x-1,y+0，同理其他的方向。add(u, v);
2026-01-07 15:44:31
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空空如也
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