机器学习算法系列面试题

2021年大厂Java面试题（基础+框架+系统架构+分布式+实战）

Java线程的状态进程和线程的区别，进程间如何通讯，线程间如何通讯HashMap的数据结构是什么？如何实现的。和HashTable，ConcurrentHashMap的区别Cookie和Session的区别索引有什么用？如何建索引？ArrayList是如何实现的，ArrayList和LinkedList的区别？ArrayList如何实现扩容。equals方法实现面向对象线程状态，BLOCKED和W
2401_85195615·2024-09-05 05:04

面试题整理2

1、设计模式是什么？你知道哪些设计模式，并简要叙述？设计模式是一种编码经验，就是用比较成熟的逻辑去处理某一种类型的事情。1).MVC模式：ModelViewControl，把模型视图控制器层进行解耦合编写。2).MVVM模式：ModelViewViewModel把模型视图业务逻辑层进行解耦和编写。3).单例模式：通过static关键词，声明全局变量。在整个进程运行期间只会被赋值一次。4).观察者模
充满活力的早晨·2024-09-05 03:37

其他面试题

uni-app面试题一、生命周期应用生命周期、页面生命周期、组件生命周期二、条件编译在工具中，打if出现的条件编译例如：    这是h5端 性能优化面试题一、加载优化1.http请求能不能减少（能不能合并
奈何我是个菜鸡·2024-09-05 01:43

【从问题中去学习k8s】k8s中的常见面试题（夯实理论基础）（二十四）

本站以分享各种运维经验和运维所需要的技能为主《python零基础入门》：python零基础入门学习《python运维脚本》：python运维脚本实践《shell》：shell学习《terraform》持续更新中：terraform_Aws学习零基础入门到最佳实战《k8》从问题中去学习k8s《docker学习》暂未更新《ceph学习》ceph日常问题解决分享《日志收集》ELK+各种中间件《运维日常》
向往风的男子·2024-09-05 00:07

【从问题中去学习k8s】k8s中的常见面试题（夯实理论基础）（十九）

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向往风的男子·2024-09-05 00:07

【从问题中去学习k8s】k8s中的常见面试题（夯实理论基础）（二）

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向往风的男子·2024-09-05 00:37

【从问题中去学习k8s】k8s中的常见面试题（夯实理论基础）（二十三）

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向往风的男子·2024-09-04 23:02

2024最新软件测试面试题【1000道题含答案】

1、自动化代码中,用到了哪些设计模式?单例设计模式工厂模式PO设计模式数据驱动模式面向接口编程设计模式2、什么是断言(Assert)?断言Assert用于在代码中验证实际结果是不是符合预期结果，如果测试用例执行失败会抛出异常并提供断言日志3、什么是web自动化测试Web自动化测试是从UI（用户界面）层面进行的自动化测试，测试人员通过编程自动化程序（测试用例脚本）来打开浏览器测试网站的业务逻辑。4、
程序员潇潇·2024-09-04 23:59

机器学习实战----波士顿房价预测模型

波士顿房价模型预测是一个回归问题，可以采用r2_score方法来作为评价指标。importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportr2_score#从sklearn的数据库中导入波士顿房产数据fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrai
永远偷渡不了的非洲人·2024-09-04 22:24

Python爬虫核心面试题2

网络爬虫1.什么是HTTP协议？它有哪些常见的请求方法？2.在进行网络爬虫时，如何判断一个网站是否允许被爬取？3.在使用HTTP请求时，如何处理重定向？4.解释HTTP状态码200、404、500的含义。5.什么是Session？如何在爬虫中保持Session？6.在爬虫中，如何处理Cookies？7.解释什么是SSL/TLS？如何在爬虫中处理SSL证书验证？8.如何处理请求超时？9.什么是HTT
闲人编程·2024-09-04 22:51

Flask核心面试题

Flask核心面试题1.Flask是什么？它有哪些特点？2.如何安装Flask？3.如何创建一个基本的Flask应用？4.如何处理Flask中的路由？5.如何传递URL参数？6.如何处理POST请求？
闲人编程·2024-09-04 22:51

【Java基础面试题】Java的优势

概要这种笼统的问题其实就是考察你是否形成体系的理解。我们一般可以从跨平台、垃圾回收、java生态三方面来回答。跨平台众所周知java是跨平台的，在工作场景中，不同平台执行的机器码是不一样的，java之所以可以跨平台，因为中间加了一层JVM，所以实现了一次编译多平台运行。编译过程：先把java源代码编译成字节码，字节码再由JVM解释或者JIT编译执行，因为JIT编译时需要预热，所以还提供了AOT（A
点滴岁月·2024-09-04 21:49

【机器学习】任务二：波士顿房价的数据与鸢尾花数据分析及可视化

目录1.实验知识准备1.1NumPy1.2Matplotlib库1.3scikit-learn库：1.4TensorFlow1.5Keras2.波士顿房价的数据分析及可视化2.1波士顿房价的数据分析2.1.1步骤一：导入所需的模块和包2.1.2步骤二：从Keras库中加载波士顿房价数据集2.1.3步骤三：加载本地CSV数据集2.1.4步骤四：划分特征和目标变量2.1.5步骤五：划分训练集和测试集2
FHYAAAX·2024-09-04 21:16

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 入门 Task3-机器学习框架

2.优化问题在机器学习模型训练过程中，即使模型的灵活性足够高，也可能由于优化算法的问题导致训练数据的损失不够低。为了
沙雕是沙雕是沙雕·2024-09-04 19:08

高级java每日一道面试题-2024年9月04日-基础篇-如何调试事务问题？

如果有遗漏,评论区告诉我进行补充面试官:如何调试事务问题？我回答:在Java高级面试中，调试事务问题是一个常见的考点，因为它直接关联到系统的数据一致性和可靠性。事务处理是数据库操作中不可或缺的一部分，确保数据在多个步骤的操作中保持一致性。当遇到事务相关的问题时，正确的调试方法可以帮助快速定位问题并解决问题。以下是一些调试事务问题的策略和技术：理解事务的四大特性（ACID）原子性（Atomicity
java我跟你拼了·2024-09-04 19:07

机器学习算法 —— LightGBM

欢迎来到我的博客——探索技术的无限可能！博客的简介（文章目录）目录背景描述数据说明数据来源LightGBMLightGBM原理简介LightGBM的优点LightGBM的缺点LightGBM的应用基于英雄联盟数据集的LightGBM分类实战函数库导入数据读取/载入数据信息简单查看可视化描述利用LightGBM进行训练与预测利用LightGBM进行特征选择通过调整参数获得更好的效果基本参数调整针对训
ZShiJ·2024-09-04 18:30

机器学习赋能的智能光子学器件系统研究与应用

从理论模型的整合到光学现象的复杂模拟，从数据驱动的探索到光场的智能分析，机器学习正以前所未有的动力推动光子学领域的革新。
哦哦～921·2024-09-04 17:58

机器人路径规划的机器学习算法

机器学习算法正在重塑机器人在复杂和动态环境中导航的方式，而机器人路径规划就是其中一个重要领域。传统方法通常在受控环境中表现良好，但在处理实时出现的障碍或变化时往往失效。
科技大本营·2024-09-04 17:25

DBUtils 框架的中batch批处理使用

（模拟银行转账）二、使用JDBC操作多个表1、一对多（部门与员工）2、多对多（学生和老师学生与课程）3、一对一（人和身份证）三、关于Oracle数据对于二进制数据的存取（面试题）一、DBUitls框架的使用
qq_35866738·2024-09-04 17:55

面试：说一下HashMap的底层实现原理，我懵了

hashtable）也叫散列表，是一种非常重要的数据结构，应用场景及其丰富，许多缓存技术（比如memcached）的核心其实就是在内存中维护一张大的哈希表，而HashMap的实现原理也常常出现在各类的面试题中
一只程序猿哟·2024-09-04 15:09

商业分析能力是怎样炼成的？

对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习，python，R等数据领域感兴趣的同学加微信：tstoutiao，邀请你进入数据爱好者交流群，数据爱好者们都在这儿。
R3eE9y2OeFcU40·2024-09-04 15:13

GIS工程师岗位职责、技术要求和常见面试题

本系列文章目录：1.GIS开发工程师岗位职责、技术要求和常见面试题2.GIS数据工程师岗位职责、技术要求和常见面试题3.GIS后端工程师岗位职责、技术要求和常见面试题4.GIS前端工程师岗位职责、技术要求和常见面试题
丷丩·2024-09-04 14:33

深度学习入门：使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络

引言深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层非线性处理单元（即神经网络）来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了灵活的API和动态计算图，非常适合初学者和研究者使用。
Mr' 郑·2024-09-04 13:29

Python：解锁高效编程与数据分析的钥匙

Python：解锁高效编程与数据分析的钥匙在当今快速发展的信息技术时代，Python作为一种高级编程语言，凭借其简洁的语法、强大的库支持和广泛的应用场景，在数据科学、机器学习、Web开发等多个领域大放异彩
我的运维人生·2024-09-04 13:28

基于 LDA SS-NMF 的文本主题分析可视化分析系统 毕业设计 附完整代码

摘要在机器学习和自然语言处理领域中，主题模型(TopicModel)是在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型，并被广泛地应用于文本文档集合的分析。
程序员奇奇·2024-09-04 11:44

GNN会议&期刊汇总（人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘）

会议【NeurIPS】全称ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems（神经信息处理系统大会），机器学习和计算神经科学领域的顶级学术会议，CCFA。
Bunny_Ben·2024-09-04 11:11

机器学习系列12：反向传播算法

当我们要运用高级算法进行梯度下降时，需要计算两个值，代价函数和代价函数的偏导数：代价函数我们之前已经知道怎么求了，现在只需要求代价函数的偏导数即可。采用如下方法，先进行前向传播算法，然后再进行反向传播算法（BackpropagationAlgorithm），反向传播算法与前向传播算法方向相反，它用来求代价函数的偏导数。具体过程看下图：用δ作为误差，计算方法为：有时我们在运用反向传播算法时会遇到bu
SuperFengCode·2024-09-04 10:40

李宏毅机器学习笔记——反向传播算法

反向传播算法反向传播（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的算法，它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数，从而最小化损失函数。反向传播是深度学习中最重要的算法之一，通常与梯度下降等优化算法结合使用。反向传播的基本原理反向传播的核心思想是利用链式法则（ChainRule）来高效地计算损失函数相对于每个参数的梯度。以下是反向传播的基本步骤：前向传播（Forwa
小陈phd·2024-09-04 10:07

【机器学习-神经网络】循环神经网络

在机器学习和深度学习的领域中，循环神经网络（RNN）作为一种处理序列数据的强大工具，已经在诸多应用场景中展现出了巨大的潜力。
刷刷刷粉刷匠·2024-09-04 10:36

python基础（17面试题附答案二）

python系列文章目录python基础（01变量&数据类型&运算符）python基础（02序列共性）python基础(03列表和元组)python基础（04字符串&字典）python基础（05集合set）python基础（06控制语句）python基础（07函数）python基础（08类和对象）python基础（09闭包&装饰器）python基础（10异常处理）python基础（11文件读取）p
佳佳不爱上班·2024-09-04 09:34

pytorch pyro更高阶的优化器会使用更高阶的导数，比如二阶导数（Hessian矩阵）

在机器学习和深度学习中，优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常，优化器会计算损失函数相对于参数的一阶导数（梯度），然后根据这些梯度来更新参数。
zhangfeng1133·2024-09-04 08:57

Python知识点：如何使用Python进行时间序列预测

时间序列预测的方法有很多，包括统计方法（如ARIMA模型）、机器学习方法（如支持向量机、决策树）、以及深度学习方法（如LSTM网络）。
杰哥在此·2024-09-04 08:52

手写Promise（前端面试题）第二篇 ·实例方法与静态方法

目录1.实例方法catch2.finally方法3.MyPromise.resolve()4.MyPromise.reject()5.MyPromise.race()6.MyPromise.all()7.MyPromise.allSettled()8.MyPromise.any()总结1.实例方法catch在promise中，每一个promise实例都有一个catch方法，该方法接收一个回调函数，
DT——·2024-09-04 07:45

平均精度（Average Precision，AP）以及AP50、AP75、APs、APm、APl、Box AP、Mask AP等不同阈值和细分类别的评估指标说明

平均精度（AveragePrecision，AP）是信息检索领域和机器学习评价指标中常用的一个衡量方法，特别广泛用于目标检测任务。
fydw_715·2024-09-04 06:11

【深度学习 transformer】使用pytorch 训练transformer 模型,hugginface 来啦

HuggingFace是一个致力于开源自然语言处理（NLP）和机器学习项目的社区。
东华果汁哥·2024-09-04 06:39

NLP中的词向量及其应用

领域适应是一种技术，它允许机器学习和转移学习模型来映射小生境数据集，这些数据集都是用同一种语言编写的，但在语言上仍然不同。例如
喜欢打酱油的老鸟·2024-09-04 05:01

深度学习系列（1) TensorFlow---Tensorflow学习路线

学习TensorFlow是掌握深度学习和机器学习的关键一步。以下是一个详细的TensorFlow学习路线图，涵盖从基础到高级的知识点和实践，帮助你逐步掌握TensorFlow并应用于实际问题中。
CoderIsArt·2024-09-04 04:55

华为字符串面试题

给定一个非空字符串S，其被N个‘-’分隔成N+1的子串，给定正整数K，要求除第一个子串外，其余的子串每K个字符组成新的子串，并用‘-’分隔。对于新组成的每一个子串，如果它含有的小写字母比大写字母多，则将这个子串的所有大写字母转换为小写字母；反之，如果它含有的大写字母比小写字母多，则将这个子串的所有小写字母转换为大写字母；大小写字母的数量相等时，不做转换。输入描述:输入为两行，第一行为参数K，第二行
袅沫·2024-09-04 04:24

人人都能懂的机器学习——用Keras搭建人工神经网络02

感知机1957年，FrankRosenblatt发明了感知机，它是最简单的人工神经网络之一。感知机是基于一个稍稍有些不同的人工神经元——阈值逻辑元（TLU）（见图1.4），有时也被称为线性阈值元（LTU）。这种神经元的输入和输出不再是二进制的布尔值，而是数字。每一个输入连接都与权重值相关联，TLU将各个输入加权取和然后将其带入一个阶跃函数，并输出结果：上述计算过程如下图1.4所示图1.4阈值逻辑单
苏小菁在编程·2024-09-04 03:28

K近邻(KNN)算法详解及Python实现

KNN依然是一种监督学习算法KNN（KNearestNeighbors,K近邻）算法是机器学习所有算法中理论最简单，最好理解的。KNN是一种基于实例的学习，通过计算新数据与训
天明豆豆·2024-09-04 03:23

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）的工具包

Python是神经网络工具包最丰富的语言之一。两个主要的神经网络架构分别是Theano和TensorFlow。这两者的底层计算深度依赖C语言，不过它们都提供了强大的PythonAPI。Torch在Python里面也有一个对应的API是PyTorch。这些框架都是高度抽象的工具集，适用于从头构建模型。Python社区开发了一些第三方库来简化这些底层架构的使用。其中Keras在API的友好性和功能性方
zhangbin_237·2024-09-04 01:38

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）得名于在数据样本上用滑动窗口（或卷积）的概念。卷积在数学中应用很广泛，通常与时间序列数据相关。它是用一个可视化盒子在一个区域内滑动，如下图所示：构建块卷积神经网络最早出现在图像处理和图像识别领域，它能够捕捉每个样本中数据点之间的空间关系，也就能识别出图像中是猫还是狗。卷积网络，也称为convnet，不像传统的前馈网络那样对每个元素（图中的像素）分配权重，而是定义了一组在图像上
zhangbin_237·2024-09-04 01:38

架构基础 -- Web框架之FastAPI

由SebastiánRamírez在2018年发布，FastAPI的设计目标是尽可能高效地开发API，特别适用于需要高性能的应用，如微服务架构、实时数据处理和机器学习应用。Fas
sz66cm·2024-09-04 00:35

设计模式常见面试题

1、说说项目中使用过的设计模式设计模式是经过高度抽象化的在编程中可以被反复使用的代码设计经验的总结，项目中常见的有单列模式，建设者模式，策略模式，模板方法模式，外观模式1、单列模式：单列模式是保证系统唯一性的重要的手段，单列模式首先通过把类的构造器私有化来防止程序通过其它的方式创建该类的实列，然后通过提供一个全局的唯一方法来帮助用户来获得该类的实例，用户只需要也只能通过调用该方法获得该类实列常见的
李大寶·2024-09-03 22:21

移动应用开发实验室第三次纳新面试题分析

第一题.20有效的括号题目描述：给定一个只包括'('，')'，'{'，'}'，'['，']'的字符串s，判断字符串是否有效。有效字符串需满足：左括号必须用相同类型的右括号闭合。左括号必须以正确的顺序闭合。每个右括号都有一个对应的相同类型的左括号。示例1：输入：s="()"输出：true示例2：输入：s="()[]{}"输出：true示例3：输入：s="(]"输出：false提示：1target){
宁檬精·2024-09-03 21:12

Java 面试题：事务隔离级别以及并行事务会出现什么问题&&怎么解决脏读、不可重复读和幻读问题 --xunznux

文章目录四种事务隔离级别MySQL中设置事务隔离级别四种事务隔离级别在并行事务中可能会遇到的问题脏读、不可重复读和幻读三者区别事务的隔离级别是怎么解决这三个问题的？ReadView是什么ReadView包含的信息ReadView在MVCC中的工作原理工作流程总结事务的隔离级别定义了多个事务之间的可见性和操作顺序，确保数据的完整性和一致性。SQL标准定义了四种隔离级别，每种隔离级别都对事务之间的干扰
xunznux·2024-09-03 20:39

jupyter python 3 教程_windows python3安装Jupyter Notebooks教程

因此，这是一款可执行端到端的数据科学工作流程的便捷工具，其中包括数据清理、统计建模、构建和训练机器学习模型、可视化数据等等,因为它们比单纯的IDE平台更具交互性，
勃欣然·2024-09-03 20:39

acm会议什么档次_盘点AI国际顶级会议

人工智能(英文全称ArtificialIntelligence,缩写为AI)从其字面意思理解是由人制造出来在机器上体现出的类似于人类的智能，其技术研究包含机器视觉、机器学习、自然语言处理、机器运动和控制等众多方面
weixin_39531992·2024-09-03 20:09

数学建模(多分类问题)

前言多分类问题是机器学习中的一种常见任务，其目标是将输入数据分配到三个或更多预定义的类别之中。
不以物喜a·2024-09-03 19:00

2024前端面试题-篇章二

几种实现css绝对居中(水平、垂直居中)的方法方法有很多需要的自己再去探索1.flex+margin:auto.test{display:flex;width:600px;height:400px;background-color:rgb(39,203,170);.item{width:100px;height:100px;background-color:skyblue;border:1pxso
蕉君桑·2024-09-03 18:59
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