机器学习算法系列面试题第11页

llama factory微调时出现x86_64-conda-linux-gnu/bin/ld: cannot find -lcurand: No such file or directory解决方案

爱编程的喵喵·2024-09-01 11:18

大数据毕业设计天hadoop+spark+hive游戏推荐系统游戏数据分析可视化大屏 steam游戏爬虫游戏大数据机器学习知识图谱计算机毕业设计机器学习深度学习人工智能知识图谱

|—||一、选题的目的和意义用户往往因为不能及时查看游戏信息而造成许多烦恼。另一方面，游戏商城平台没能进行系统的管理与维护使游戏信息没能及时的更新。而传统的游戏信息管理，采用的还是手工备案、人工查询的方式。但是随之游戏信息的增多这种管理方式的工作量不断加大，这种做法就存在费时费力、缺乏时效性、不利于调动人员的积极性等缺点。一旦网站建立好之后，一方面，用户可以在第一时间在系统里查询所需的信息，另一方

2401_84159688·2024-09-01 11:45

VUE 组件

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、VUE组件---组件注册二、VUE--组件props三、插槽四、深层组件传值五、动态组件前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要

.YoIo·2024-09-01 10:04

深度探索：机器学习中的序列到序列模型（Seq2Seq）原理及其应用

目录1.引言与背景2.庞特里亚金定理与动态规划3.算法原理4.算法实现5.优缺点分析优点缺点6.案例应用7.对比与其他算法8.结论与展望1.引言与背景在当今信息爆炸的时代，机器学习作为人工智能领域的核心驱动力

生瓜蛋子·2024-09-01 08:22

React面试题

1、当你调用setState的时候，发生了什么事？将传递给setState的对象合并到组件的当前状态，这将启动一个和解的过程，构建一个新的react元素树，与上一个元素树进行对比（diff），从而进行最小化的重渲染。2、React项目用过什么脚手架（本题是开放性题目）creat-react-appYeoman等3、什么时候用类组件ClassComponent,或函数组件Functi如果您的组件具有

涔溪·2024-09-01 04:30

使用opencv和python实现图像的智能处理_机器学习：使用OpenCV和Python进行智能图像处理...

译者序序前言审校者简介第1章品味机器学习11.1初步了解机器学习11.2机器学习可以解决的事情31.3初步了解Python41.4初步了解OpenCV41.5安装51.5.1获取本书最新的代码51.5.2

weixin_39649965·2024-08-31 23:04

LeetCode面试题Day16|LC56 合并区间、LC57 插入区间

题目一：指路：.-力扣（LeetCode）56合并区间思路与分析:本题题意清晰易懂，当区间有重叠元素时返回能覆盖这些重叠区间的大区间，否则就返回无重叠区间。那么判断区间是否有重叠只需要按照区间各自的左边界升序排序，如果前一个区间的右边界大于后一个区间的左边界时则说明当前两区间有重叠元素。那么在将答案添加进结果集时，按照区间左边界升序之后，第一个区间的左边界一定是最小的，可以直接添加进结果集，那么添

C.G.道枝·2024-08-31 22:59

数据切分的艺术：使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南

数据切分的艺术：使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南在机器学习项目中，合理地分割数据集至关重，它不仅关系到模型训练的有效性，还直接影响到模型的泛化能力。

2402_85758349·2024-08-31 21:19

从自动驾驶看无人驾驶叉车的技术落地和应用

摘要｜介绍无人驾驶叉车在自动驾驶技术中的应用，分析其关键技术，如环境感知、定位、路径规划等，并讨论机器学习算法和强化学习算法的应用以提高无人叉车的运行效率和准确性。

电气_空空·2024-08-31 20:44

机器学习（2）单变量线性回归

2.1模型表示我们学习的第一个算法是线性回归算法。在监督学习中，我们有一个数据集，这个数据集被称为训练集（TrainingSet）。我们用小写字母m来表示训练样本的数目。监督学习算法的工作方式以房屋价格的训练为例，将训练集里房屋价格喂给学习算法，学习算法工作后输出一个函数h，h代表hypothesis（假设）。函数h输入为房屋尺寸大小x，h根据输入来得出y值，y值对应房子的价格。因此，h是一个从x

天凉玩个锤子·2024-08-31 19:47

打卡第60天------图论

今天大家会感受到Bellman_ford算法系列在不同场景下的应用。建

感谢上Di_123·2024-08-31 18:04

Python比C语言到底有什么优势？为什么越来越多人都学python？

丰富的库和框架：Python拥有庞大的标准库和第三方库，涵盖了从Web开发、数据科学、机器学习、人工智能、自动化测试到网络编程等各

马大哈（Python）·2024-08-31 18:58

架构师面试题系列之Spring MVC面试专题及答案（31题）

目录1、什么是SpringMvc？说一下你对它的理解2、SpringMVC的优点：3、SpringMVC工作原理？4、SpringMVC的主要组件？5、讲下SpringMvc的执行流程6、SpingMvc中的控制器的注解一般用那个,有没有别的注解可以替代？7、如果在拦截请求中，想拦截get方式提交的方法,怎么配置？8、怎样在控制器方法里面得到request或者session？9、如果想在拦截的方法

cesske·2024-08-31 15:11

AI写作神器有哪些，分享2024年比较常用的几款ai写作软件

这些工具通过自然语言处理和机器学习技术，为人们提供了快速、高效、自动化的写作体验。

全网优惠分享君·2024-08-31 15:37

Java大厂面试题—虚拟机（一），Java面试必问

讲一下JVM内存结构？JVM内存结构分为5大区域，程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈、堆、方法区。程序计数器线程私有的，作为当前线程的行号指示器，用于记录当前虚拟机正在执行的线程指令地址。程序计数器主要有两个作用：当前线程所执行的字节码的行号指示器，通过它实现代码的流程控制，如：顺序执行、选择、循环、异常处理。在多线程的情况下，程序计数器用于记录当前线程执行的位置，当线程被切换回来的时候能够知道它上

程序媛小白·2024-08-31 13:12

2024面试题

消息队列什么是消息队列：消息队列是在消息的传输过程中保存消息的容器，用于接收消息并以文件的方式存储，一个消息队列可以被一个也可以被多个消费者消费，包含以下3元素：Producer：消息生产者，负责产生和发送消息到Broker；Broker：消息处理中心，负责消息存储、确认、重试等，一般其中会包含多个Queue；Consumer：消息消费者，负责从Broker中获取消息，并进行相应处理。消息队列的作

远飞的梦·2024-08-31 12:21

深度学习100问13:什么是二分类问题

二、解决方法要解决二分类问题呀，我们可以找来一些“魔法工具”，也就是机器学习算法。像逻辑回归啦、支持向量机啦、决策树啦等等。这些算法就像聪明的小助手

不断持续学习ing·2024-08-31 11:14

AI自动采集教学行为——用AI来做机器学习部分和深度学习部分（含torch和cuda）包含机器学习模型和bert模型的使用

文章目录数据清洗机器学习深度学习代码没问题之后的文件下载bert环境配置太麻烦，改用飞浆的bert飞浆失败-接着bert，用谷歌AIbert的使用数据清洗要遍历当前文件夹下从1.x1sx到8.x1sx的所有文件

东方-教育技术博主·2024-08-31 11:13

每天一个数据分析题（五百一十二）- 数据标准化

在完整的机器学习流程中，数据标准化（DataStandardization）一直是一项重要的处理流程。不同模型对于数据是否标准化的敏感程度不同，以下哪个模型对变量是否标准化不敏感？

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-31 10:09

深度学习：图像数据分析的革命

深度学习与图像数据分析深度学习是一种机器学习方法，它通过使用多层神经网络来学习数据的复杂模式。在图像数据分析中，深度学习模

2401_85761762·2024-08-31 10:06

机器学习中的增量学习（Incremental Learning，IL）策略是什么？

机器学习中的增量学习（IncrementalLearning，IL）策略是什么？在当今快速发展的数据驱动世界中，传统的静态机器学习模型逐渐显露出局限性。

Chauvin912·2024-08-31 09:32

基于Python的机器学习系列（17）：梯度提升回归（Gradient Boosting Regression）

简介梯度提升（GradientBoosting）是一种强大的集成学习方法，类似于AdaBoost，但与其不同的是，梯度提升通过在每一步添加新的预测器来减少前一步预测器的残差。这种方法通过逐步改进模型，能够有效提高预测准确性。梯度提升回归的工作原理在梯度提升回归中，我们逐步添加预测器来修正模型的残差。以下是梯度提升的基本步骤：初始化模型：选择一个初始预测器h0(x)，计算该预测器的预测值。计算残差：

会飞的Anthony·2024-08-31 09:02

基于Python的机器学习系列（16）：扩展 - AdaBoost

简介在本篇中，我们将扩展之前的AdaBoost算法实现，深入探索其细节并进行一些修改。我们将重点修复代码中的潜在问题，并对AdaBoost的实现进行一些调整，以提高其准确性和可用性。1.修复Alpha计算中的问题在AdaBoost中，如果分类器的错误率e为0，则计算出的权重α将是未定义的。为了解决这个问题，我们可以在计算过程中向分母中添加一个非常小的值，以避免除零错误。2.调整学习率sklearn

会飞的Anthony·2024-08-31 09:00

【面试题系列Vue05】跟其他人不太一样的 Vue生命周期总结

既然要讲生命周期，那渲染过程得先了解下。数据绑定Vue文本插值在Vue中，最基础的模板语法是数据绑定，例如：{{data}}这里绑定了一个msg的变量，开发者在Vue实例data中绑定该变量：newVue({data:{data:"测试文本"}});最终页面展示内容为测试文本。数据绑定的实现这种使用双大括号来绑定变量的方式，我们称之为数据绑定。它是怎么实现的呢，数据绑定的过程其实不复杂：1、解析语

周三有雨·2024-08-31 09:28

【面试题系列Vue04】Vue.js中 $nextTick 原理及作用

作用：$nextTick主要用于延迟执行某个函数，直到下一次DOM更新循环结束之后。这通常在你修改了一些数据，并且想要等待Vue完成DOM的重新渲染后，才执行依赖于新DOM的操作时使用。常见的使用场景包括：在DOM更新后执行DOM依赖的操作，如操作滚动位置、聚焦输入框、或是基于新布局的计算。在进行了一系列数据更新后，确保所有的DOM变更都已完成。原理：Vue.js使用异步队列的方式来处理DOM更新

周三有雨·2024-08-31 09:58

Vue 面试题单页应用和多页应用的区别

一、定义1.单页面应用单页面应用又称SPA(SinglePageApplication)指的是使用单个HTML完成多个页面切换和功能的应用。这些应用只有一个html文件作为入口，一开始只需加载一次js，css等相关资源。使用js完成页面的布局和渲染。页面展示和功能是根据路由完成的。单页面应用跳转，就是切换相关组件，仅刷新局部资源。优点：用户体验好前后端分离页面效果会比较炫酷（比如切换页面内容时的转

莫道一龙·2024-08-31 09:55

【面试题系列Vue06】Vue 单页应用与多页应用的区别

单页应用单页应用这个概念，是随着前几年AngularJS、React、Ember等这些框架的出现而出现的。第一节内容里，我们在页面渲染中讲了页面的局部刷新，而单页应用则是使用了页面的局部刷新的能力，在切换页面的时候刷新页面内容，从而获取更好的体验。SPA与MPA单页应用（SinglePageWebApplication，SPA）和多页应用（MultiPageApplication，MPA）的区别可

周三有雨·2024-08-31 08:54

React基础面试题

React面试题以下是面试官最有可能问到的50个React面试题和答案。

涔溪·2024-08-31 08:20

Python学习和面试中的常见问题及答案

整理了一些关于Python和机器学习算法的高级问题及其详细答案。这些问题涵盖了多个方面，包括数据处理、模型训练、评估、优化和实际应用。

写代码的M教授·2024-08-31 07:44

TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。它基于数据流图的概念，其中节点表示数学操作，边表示多维数组（张量）的流动。

WangLinXX·2024-08-31 06:07

机器学习第9章-聚类

机器学习第9章-聚类9.1聚类任务在“无监督学习”(unsupervisedlearning)中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础

Rin__________·2024-08-31 05:02

探索Anaconda Cloud：Conda的云端宝库

它为数据科学和机器学习社区提供了一个集中的平台，使得用户可以轻松地上传和下载Conda环境、软件包和数据集。

2401_85812026·2024-08-31 05:29

机器学习算法深度总结(5)-逻辑回归

1.模型定义逻辑回归属于基于概率分类的学习法.基于概率的模式识别是指对模式x所对应的类别y的后验概率禁行学习.其所属类别为后验概率最大时的类别:预测类别的后验概率,可理解为模式x所属类别y的可信度.逻辑回归(logistic),使用线性对数函数对分类后验概率进行模型化:上式,分母是满足概率总和为1的约束条件的正则化项,参数向量维数为:考虑二分类问题:使用上述关系式,logistic模型的参数个数从

婉妃·2024-08-31 05:05

2020最新大厂内部 PHP 高级工程师面试题汇总（一）

1、给你四个坐标点，判断它们能不能组成一个矩形，如判断([0,0],[0,1],[1,1],[1,0])能组成一个矩形。勾股定理，矩形是对角线相等的四边形。只要任意三点不在一条直线上，任选一点，求这一点到另外三点的长度的平方，两个短的之和如果等于最长的，那么这就是矩形。2、写一段代码判断单向链表中有没有形成环，如果形成环，请找出环的入口处，即P点/**单链表的结点类*/classLNode{//为

it阿布·2024-08-31 04:35

机器学习入门：机器学习的基本概念

姓名：高亦凡学号：19020100056学院：电子工程学院转载自：原文链接【嵌牛导读】机器学习（MachineLearning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科

Louis0687·2024-08-31 04:34

高级java每日一道面试题-2024年8月30日-基础篇-你对泛型了解多少?

如果有遗漏,评论区告诉我进行补充面试官:你对泛型了解多少?我回答:泛型的基本概念泛型是一种编程语言特性，它允许在类、接口或方法定义时使用类型参数（TypeParameters）。类型参数允许在编译时指定具体的类型，从而避免了运行时类型检查和转换带来的性能开销，并且增强了代码的类型安全性。语法类型参数通常用大写字母表示，如T、E等。在类或接口定义时，类型参数放在类名或接口名后面，用尖括号包围。在方法

java我跟你拼了·2024-08-31 04:24

2024最新最全的React面试题

1.react和vue的区别？(1)设计理念:React:更倾向于函数式编程思想，推崇组件的不可变性和单向数据流。Vue:结合了响应式编程和模板系统，致力于简化开发过程。(2)核心库与生态系统:React:React本身只关注UI层，但它有一个庞大的生态系统，例如Redux、MobX等用于状态管理，以及ReactRouter用于路由处理。Vue:Vue是一个更完整的解决方案，它的核心库除了视图层，

二丫骑士qq·2024-08-31 03:17

react面试题＋答案

1.什么是虚拟DOM？虚拟DOM是真实DOM在内存中的表示，ul的表示形式保存在内存中，并且与实际的DOM同步，这是一个发生在渲染函数被调用和元素在屏幕上显示的步骤，整个过程被称为调和2.类组件和函数组件之间的区别是什么？类组件可以使用其他特性，如状态和生命周期钩子，并且他有this函数组件只能接收props渲染到页面，无状态组件，没有this，不能使用生命周期钩子函数组件性能要高于类组件，因为类

abc8002117034·2024-08-31 03:45

2024版最新最全React面试题

);};上面代码中，输入框和checkbox的变化，均是经过了React来操作的，在数据变更时，React是能够知道的。####高阶组件（HOC）？####高阶组件？高阶组件通过包裹（wrapped）被传入的React组件，经过一系列处理，最终返回一个相对增强（enhanced）的React组件，供其他组件调用。作用：1.复用逻辑：高阶组件更像是一个加工react组件的工厂，批量对原有组件进行加工

2401_84618790·2024-08-31 03:44

react面试题六

一、React中如何捕获和处理错误？在React中，捕获和处理错误是一个重要的部分，以确保应用的健壮性和用户体验。React提供了几种机制来捕获和处理错误，包括错误边界（ErrorBoundaries）、事件处理器中的try/catch语句、以及React17中引入的并发模式（ConcurrentMode）下的新特性（尽管后者主要面向未来，目前许多项目可能还未采用）。下面是一些常用的方法：1.错误

笃励·2024-08-31 03:14

react面试题七

一、请解释React的shouldComponentUpdate的作用。shouldComponentUpdate是React组件生命周期中的一个方法，用于决定一个组件在接收到新的props或state时是否应该重新渲染。这是React性能优化的一个关键工具，特别是在组件树变得复杂和深层时。基本原理默认情况下，当组件的props或state发生变化时，React会准备更新组件的DOM。但是，在许多

笃励·2024-08-31 03:13

Spring Cloud Gateway面试题

SpringCloudGateway面试题1.SpringCloudGateway基本概念1.1什么是SpringCloudGateway？

golove666·2024-08-31 02:40

【ShuQiHere】从零开始实现逻辑回归：深入理解反向传播与梯度下降

【ShuQiHere】逻辑回归是机器学习中一个经典的分类算法，尽管它的名字中带有“回归”，但它的主要用途是处理二分类问题。

ShuQiHere·2024-08-31 02:37

大厂面试官：讲讲Redis的过期策略吧，不要泛泛而谈，详细点

大厂常问面试题，Redis的过期策略，你了解多少？

暮起·2024-08-31 02:35

【ShuQiHere】从 FNN 到 RNN：用股票价格预测一步步理解神经网络的演化

【ShuQiHere】引言神经网络在人工智能和机器学习领域是一个核心的研究方向，而前馈神经网络（FNN）是最基础的模型之一。

ShuQiHere·2024-08-31 01:02

机器学习：DBSCAN算法（内有精彩动图）

目录前言一、DBSCAN算法1.动图展示（图片转载自网络）2.步骤详解3.参数配置二、代码实现1.完整代码2.代码详解1.导入数据2.通过循环确定参数最佳值总结前言DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）是一种基于密度的聚类算法。它可以发现任意形状的簇并能够处理噪声数据。一、DBSCAN算法1.动图展示（图片转载自网

吃什么芹菜卷·2024-08-31 01:58

Facebook开发的机器人：技术创新与应用实践

1.2技术进步的推动人工智能和机器学习的发展，让聊天机器人能够更加智能地理解和回应用户需求。二、Facebook上的五款回复机器

啊取名真困难·2024-08-30 23:22

AI人工智能深度学习算法：卷积神经网络的原理与应用

近年来，人工智能取得了显著的进展，这在很大程度上归功于深度学习的崛起，深度学习是一种强大的机器学习形式，它使用具有多个层的深度神经网络来学习数据中的复杂模式

AI大模型应用之禅·2024-08-30 23:21

Langchain-Chatchat本地部署的解决方案

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2024-08-30 22:13

【C++ 面试 - 内存管理】每日 3 题（三）

✍个人博客：Pandaconda-CSDN博客专栏地址：http://t.csdnimg.cn/fYaBd专栏简介：在这个专栏中，我将会分享C++面试中常见的面试题给大家~❤️如果有收获的话，欢迎点赞收藏

Pandaconda·2024-08-30 21:10

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