我是区块链的新手,我开始开发一种新的代币,我已经看到许多地方讲述了这两个区块链之间的相似之处。我读到BSC与EVM(以太坊虚拟机)兼容,我的问题是,这是否意味着如果我按照教程学习在以太坊区块链上部署智能合约(以Solidity编写)。同样的合同在Binance智能链中也会起作用吗?如果没有,那么在为其中一个和另一个写合同时,主要的区别是什么?非常感谢。
本文向大家介绍不到20行代码用Python做一个智能聊天机器人,包括了不到20行代码用Python做一个智能聊天机器人的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 伴随着自然语言技术和机器学习技术的发展,越来越多的有意思的自然语言小项目呈现在大家的眼前,聊天机器人就是其中最典型的应用,今天小编就带领大家用不到20行代码,运用两种方式搭建属于自己的聊天机器人。 1.神器wxpy库 首先,小编先向大家介绍
#24暑期# 1.自我介绍 2.了解BIO、NIO、AIO的区别吗? 3.接口和抽象类有什么区别? 4.==和equals有什么区别? 5.讲一下什么是线程安全? 6.什么是反射? 7.讲一下jvm的内存模型 8.讲一下GC的基本原理 9.线程池 10.你用redis来干嘛 11.了解MySQL吗 12.讲一下三范式 13.binlog了解吗 14.Hash索引和B+树索引有什么区别? 15.设计
前言 10月中旬投递->11月5号笔试->11月6号一面->11月21号二面->11月25号HR面 一面(11月6号,1h多) 自我介绍 项目 介绍一下自己最熟悉的项目和用的最多的技术 项目中的redis是如何使用的? LRU算法是怎么实现的? 渐进式rehash是怎么实现的? MySQL 讲一下聚簇索引和非聚簇索引? 手写一条sql语句 select * from table where a =
new和malloc区别 delete和delete[]区别 进程通信方法有哪些 CPU进程的调度算法有哪些 知道状态机和文法吗 UDP和TCP区别 vector的size和compacity区别 const *和 * const哪个是指针? vector有没有使用模板? #蔚来面试#
全程大概50min 面试官人很好,刚开始的时候迟到了大概十分钟,上线之后立刻解释原因,感觉他们非常忙,面试前还依旧在开产品会 1、能做一个简单的自我介绍吗? 自我介绍的时候,面试官一直在点头回应 2、为什么想做产品经理不做技术了?(因为我是计算机出身,面试官一直在说放弃技术可惜了) 3、对AI了解吗?有什么看法? 我说了一些通识的问题,因为这个之前准备过,也看了一些大牛的评述,所以说的很官方,一看
11.17投递-11.21一面 面试+反问一共1h20min,目前一周了无后续,感觉可能寄了,就分享一下。 自我介绍。 深挖字节数据运营的经历。 深挖腾讯综合项目管理的经历。(挖到这里时间就已经过去了50min。。。 建筑学专业为什么投递这个岗位? 因为我上一个问题表示不喜欢建筑行业喜欢压着ddl工作的模式,于是面试官说这边也会有ddl,问对ddl的看法。(我补充说明ddl是要有的,建筑行业的问题
1.自我介绍加项目介绍 2.epoll的特点 3.TCP为什么要三次握手 4.C++面向对象的特性 5.C++有几种类型转换 6.智能指针知道几种,shared_ptr的引用计数怎么实现,对象共享怎么实现 7.用过几种STL,unordered_map底层是什么,哈希冲突怎么解决 8.设计模式知道吗,详细说一下单例模式 手撕:反转链表、快速排序 反问:公司具体业务,实习生培养流程 base杭州
流程大概一周一场面试,一面二面已通过,HR面由于面试官太牛马,面到一半我直接拒绝继续面试了 一面(45min) 1.小程序多端方案 2.vue跨平台的原因 3.https和http的区别 4.ssl握手过程 5.为什么ssl第一次握手要交换密钥 6.vue2和vue3的区别 7.webpack如何做tree-shaking的 8.webpack如何降低打包体积 9.性能优化过程 10.强缓存和协商
我有一个LocalDate,需要得到一个月的第一天和最后一天。我该怎么做? 我需要获取LocalDate格式的和。 使用Three-Ten LocalDate类。
主要内容:手段结束分析的工作原理,运算符子目标,均值分析算法人工智能中的手段 - 结束分析 前面已经学习了向前或向后推理的策略,但是两个方向的混合适合于解决复杂和大的问题。这样一种混合策略,使得有可能首先解决问题的主要部分,然后回过头来解决在组合问题的大部分期间出现的小问题。这种技术称为手段 - 末端分析。 Means-Ends分析是人工智能中用于限制AI程序中搜索的问题解决技术。 它是向后和向前搜索技术的混合体。 MEA技术于1961年由Allen Ne
主要内容:爬山算法的特点,爬山的国家空间图,状态的不同区域,爬山类型算法:,爬山算法存在的问题爬山(Hill Climbing)算法是一种局部搜索算法,它在增加高度/值的方向上连续移动,以找到山峰或最佳解决问题的方法。它在达到峰值时终止,其中没有邻居具有更高的值。 爬山算法是一种用于优化数学问题的技术。其中一个广泛讨论的爬山算法的例子是旅行商问题,其中我们需要最小化推销员的行进距离。 它也称为贪婪的本地搜索,因为它只关注其良好的直接邻居状态而不是超越它。爬山算法的节点有两个组成部分,即状态
主要内容:解决问题的代理,搜索算法术语,搜索算法的属性,搜索算法的类型搜索算法是人工智能最重要的领域之一。本主题将解释有关AI中搜索算法的所有信息。 解决问题的代理 在人工智能中,搜索技术是普遍的问题解决方法。AI中的合理代理或问题解决代理主要使用这些搜索策略或算法来解决特定问题并提供最佳结果。解决问题的代理是基于目标的代理并使用原子表示。在本主题中,我们将学习各种解决问题的搜索算法。 搜索算法术语 搜索:搜索是一个一步一步的过程,用于解决给定搜索空间中的搜索问题。
主要内容:聊天机器人尝试图灵测试,中国室的争论1950年,艾伦·图灵(Alan Turing)介绍了一项测试,以检查机器是否能像人类一样思考,这项测试称为图灵测试。在这个测试中,图灵提出如果计算机可以在特定条件下模仿人类的反应,那么可以说计算机是智能的。 图灵在其1950年的论文“计算机器和智能”中介绍了图灵测试,该论文提出了“机器能想到吗?”的问题。 图灵测试基于派对游戏“模仿游戏”,并进行了一些修改。这个游戏涉及三个玩家,其中一个玩家是计
主要内容:1. 简单的反射代理,2. 基于模型的反射代理,3. 基于目标的代理,4. 基于效用的代理,5. 学习代理代理可以根据其感知智能和能力的程度分为五类。所有这些代理都可以改善其性能并在一段时间内产生更好的行动。这些如下: 简单的反射代理 基于模型的反射代理 基于目标的代理商 基于效用的代理 学习代理 1. 简单的反射代理 简单反射代理是最简单的代理。这些代理人根据当前的感知来做出决定,并忽略其余的感知历史。 这些代理只能在完全可观察的环境中取得成功。 简单反射代理在决策和行动过程中不考虑