中移金科线下面试？

#牛客创作赏金赛# pycharm配环境，发现虚拟环境已经安装了notebook，但还是会用主环境下面的notebook启动jupyter服务器。然后发现这似乎是一个特性（或者bug），就是如果虚拟环境和主环境的Python版本相同，就会直接用主环境的包。看图一可以看出来：pythonnew和cuda5的Python版本和主环境相同，都显示了主环境的Python可执行文件，启动jupyter的时候可以印证这个（图二）。另外，在cuda5虚拟环境中安装torch，显示的却是已经在主环境中安装了。但如果Python版本和主环境不同，就会用虚拟环境的Python了（图一的python39）。也不知道是不是配的conda出错了，之前好像没遇到过。

DApp（去中心化应用程序）开发的前景与挑战并存，以下是对这两个方面的详细分析：DApp开发的前景技术创新与融合：市场需求增长：政策支持与监管：企业级应用：DApp开发的挑战技术复杂性：安全性问题：用户教育与体验：监管与合规：DApp开发的前景广阔，但挑战也不容忽视。开发者需要不断学习和探索新技术、新方法，加强团队合作和项目管理能力，以应对这些挑战并推动DApp市场的持续发展。DApp（去中心化应用程序）可以应用于多个领域，创造丰富多样的项目。以下是一些DApp可以做的项目示例：金融类项目：游戏类项目：社交与内容平台：电商与零售：数据与服务：工具与基础设施：治理与投票：这些项目只是DApp应用...

一、论文导读作者提出了一种同时考虑了双向BEV特征构建流程的视觉3D目标检测算法DualBEV，在nuScenes数据集上实现了55.2%的mAP和63.4%的NDS的SOTA感知结果，超过了现有的单向BEV构建算法BEVDepth、BEVFormer以及双向BEV构建算法FB-BEV，DualBEV的核心思路如下二、网络模型结构&技术细节梳理通过整体网络框架图可以看到，DualBEV首先利用图像主干网络提取环视图像的特征，然后利用SceneNet网络预测像素的深度概率以及实例掩码区域，将二者喂入到Prob-LSS分支和HeightTrans分支得到LSS特征和HT特征。然后利用提出的...

import sys import re a0=input().lower() b=input().lower() a='' flag=0 for i in range(len(a0)): c=a0[i] if(c=='*'): if(flag): while(a0[i]=='*'): i+=1 i-=1 else: a+='*' flag=1 else: flag=0 a+=c ...