一、hashmap原理面试题?
hashmap面试经常会被问到底层的数据结构是什么,以及jdk1.7和1.8两个版本hashmap的区别
二、aqs原理面试题?
AQS核心思想是,如果被请求的共享资源空闲,则将当前请求资源的线程设置为有效的工作线程,并且将共享资源设置为锁定状态。如果被请求的共享资源被占用,那么就需要一套线程阻塞等待以及被唤醒时锁分配的机制,这个机制AQS是用CLH队列锁实现的,即将暂时获取不到锁的线程加入到队列中。 AQS使用一个voliate int成员变量来表示同步状态,通过内置的FIFO队列来完成获取资源线程的排队工作。AQS使用CAS对该同步状态进行原子操作实现对其值的修改。
AQS定义了两种资源获取方式:独占(只有一个线程能访问执行,又根据是否按队列的顺序分为公平锁和非公平锁,如ReentrantLock) 和共享(多个线程可同时访问执行,如Semaphore/CountDownLatch,Semaphore、CountDownLatCh、 CyclicBarrier )。ReentrantReadWriteLock 可以看成是组合式,允许多个线程同时对某一资源进行读。
AQS底层使用了模板方法模式, 自定义同步器在实现时只需要实现共享资源 state 的获取与释放方式即可,至于具体线程等待队列的维护(如获取资源失败入队/唤醒出队等),AQS已经在上层已经帮我们实现好了。
三、人工智能原理?
人工智能的工作原理是:计算机会通过传感器(或人工输入的方式)来收集关于某个情景的事实。计算机将此信息与已存储的信息进行比较,以确定它的含义。
计算机会根据收集来的信息计算各种可能的动作,然后预测哪种动作的效果最好。
计算机只能解决程序允许解决的问题,不具备一般意义上的分析能力。
四、面试题人工智能的意义?
人工智能的意义如下:
第一、人工智能可以提高学习和工作效率。人工智能与大数据相结合,丰富学习和工作的资源、数据和方式。比如,疫情期间很多大学开设的“云课堂”,克服了物理上的阻碍,提高了教育资源配置效率。
第二、人工智能可以让生活更美好。在家居、医疗、交通等与人们生活密切相关的方面,人工智能都发挥了重要作用。智能家居系统为普通消费者提供人性化、主动管家式的服务系统,人工智能推动基础医学、临床医学的实验和创新,智能交通系统可以模拟交通事故或恶劣天气,以此观测紧急情况造成的道路拥堵,方便人们出行。
第三、人工智能可以推动国家经济的发展。人工智能是科学技术上的一次重大革新,在智能制造、量子计算、航天航空、AI芯片等方面产生出更多的新增长点,将极大推动国家经济转型升级。
五、vue底层原理面试题?
vue的底层原理面试题有,vue如何实现数据的响应式?利用object.defineObject来实现的。
dom_diff的算法?
还有v_model的实现原理?以及生命周期是怎样实现的?
还有nextTick的实现原理等等,这些都是vue的底层面试题
六、gpt人工智能原理?
GPT是一种基于Transformer架构的语言模型,使用预训练和微调的方法,在大规模文本语料库上进行自回归的训练,生成具有深层结构的语言模型,并使用Transformer结构进行序列建模,以实现各种自然语言处理任务。
七、gtp人工智能原理?
GPT是一种基于Transformer架构的语言模型,使用预训练和微调的方法,在大规模文本语料库上进行自回归的训练,生成具有深层结构的语言模型,并使用Transformer结构进行序列建模,以实现各种自然语言处理任务。
八、人工智能聊天原理?
要了解人工智能的聊天原理,就要了解人工智能(Artificial Intelligence或简称AI)有时也称作机器智能,是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能。这里,“人”也可以广义理解为任何生命体,比如说外星人,如果它们真的存在的话。通常人工智能是指通过普通计算机实现的智能。该词同时也指研究这样的智能系统是否能够实现,以及如何实现的科学领域。
人工智能的一个比较流行的定义,也是该领域较早的定义,是由當時麻省理工學院的约翰·麦卡锡在1956年的达特矛斯会议上提出的:人工智能就是要让机器的行为看起来就象是人所表现出的智能行为一样。但是这个定义似乎忽略了强人工智能的可能性(见下)。另一个定义指人工智能是人造机器所表现出来的智能。总体来讲,目前对人工智能的定义大多可划分为四类,即机器“像人一样思考”、“像人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。这里“行动”应广义地理解为采取行动,或制定行动的决策,而不是肢体动作。
强人工智能和弱人工智能
强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理(Reasoning)和解决问题(Problem_solving)的智能机器,并且,这样的机器能将被认为是有知觉的,有自我意识的。强人工智能可以有两类:
类人的人工智能,即机器的思考和推理就像人的思维一样。
非类人的人工智能,即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识,使用和人完全不一样的推理方式。
强人工智能
弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器,这些机器只不过看起来像是智能的,但是并不真正拥有智能,也不会有自主意识。
目前的主流科研集中在弱人工智能上,并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。强人工智能的研究则处于停滞不前的状态下。
弱人工智能
“强人工智能”一词最初是约翰·罗杰斯·希尔勒针对计算机和其它信息处理机器创造的,其定义为:
“强人工智能观点认为计算机不仅是用来研究人的思维的一种工具;相反,只要运行适当的程序,计算机本身就是有思维的。”(J Searle in Minds Brains and Programs. The Behavioral and Brain Sciences, vol. 3, 1980)
关于强人工智能的争论不同于更广义的一元论和二元论的争论。其争论要点是:如果一台机器的唯一工作原理就是对编码数据进行转换,那么这台机器是不是有思维的?希尔勒认为这是不可能的。他举了个中文房间的例子来说明,如果机器仅仅是对数据进行转换,而数据本身是对某些事情的一种编码表现,那么在不理解这一编码和这实际事情之间的对应关系的前提下,机器不可能对其处理的数据有任何理解。基于这一论点,希尔勒认为即使有机器通过了图灵测试,也不一定说明机器就真的像人一样有思维和意识。
也有哲学家持不同的观点。Daniel C. Dennett 在其著作 Consciousness Explained 里认为,人也不过是一台有灵魂的机器而已,为什么我们认为人可以有智能而普通机器就不能呢?他认为像上述的数据转换机器是有可能有思维和意识的。
有的哲学家认为如果弱人工智能是可实现的,那么强人工智能也是可实现的。比如Simon Blackburn在其哲学入门教材 Think 里说道,一个人的看起来是“智能”的行动并不能真正说明这个人就真的是智能的。我永远不可能知道另一个人是否真的像我一样是智能的,还是说她/他仅仅是看起来是智能的。基于这个论点,既然弱人工智能认为可以令机器看起来像是智能的,那就不能完全否定这机器是真的有智能的。Blackburn 认为这是一个主观认定的问题。
需要要指出的是,弱人工智能并非和强人工智能完全对立,也就是说,即使强人工智能是可能的,弱人工智能仍然是有意义的。至少,今日的计算机能做的事,像算术运算等,在百多年前是被认为很需要智能的
九、人工智能物理原理?
人工智能的原理,简单的形容就是:
人工智能=数学计算。
机器的智能程度,取决于“算法”。最初,人们发现用电路的开和关,可以表示1和0。那么很多个电路组织在一起,不同的排列变化,就可以表示很多的事情,比如颜色、形状、字母。再加上逻辑元件(三极管),就形成了“输入(按开关按钮)——计算(电流通过线路)——输出(灯亮了)”
十、人工智能冻干机原理?
冷冻干燥机是利用升华的原理进行干燥的一种技术,是将被干燥的物质在低温下快速冻结,然后在适当的真空环境,使冻结的水分子直接升华成为水蒸气蒸发的过程。
经冷冻干燥处理的产品易于长期保存,加水后可以恢复到冻干前状态 ,并且保持原有生化特性。