机器学习算法系列面试题

JAVA基础面试题总结（十三）——JVM（中）

堆空间的基本结构JDK7以及之前的版本，堆空间包括以下部分：新生代内存(YoungGeneration)老生代(OldGeneration)永久代(PermanentGeneration)JDK8版本之后PermGen(永久)已被Metaspace(元空间)取代，元空间使用的是直接内存。内存分配与回收原则1、对象优先在Eden区分配大多数情况下，对象在新生代中Eden区分配。当Eden区没有足够空
城南vision·2024-08-26 21:07

TensorFlow 的基本概念和使用场景

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它允许开发者使用图形计算的方式构建和训练机器学习模型。
Envyᥫᩣ·2024-08-26 20:34

javaScript基础面试题 ---闭包

闭包1、闭包是什么？2、闭包可以解决什么问题？3、闭包的缺点1、闭包是什么？闭包是一个函数加上到创建这个函数的作用域的链接，就是一个作用域可以访问到另一个作用域的变量，闭包‘关闭’了函数的自由变量functionfun(){vara=10;console.log(a)}fun()函数都有垃圾回收机制，上面的这个函数，在运行完之后变量a就被回收了，但是下面的函数：functionfun(){vara
临在❀·2024-08-26 20:02

javaScript基础面试题 --- 原型链

1、原型可以解决什么问题对象共享属性和共享方法2、谁有原型？函数有prototype对象有__proto__3、查找顺序：当查询一个对象的属性时，JavaScript会首先检查对象自身是否有这个属性。如果对象本身没有该属性，那么JS会查找该对象的原型。如果原型上也没有这个属性，则继续查找原型的原型，如此类推，直至原型链的顶端（null）。如果沿着原型链都没有找到该属性，那么返回undefined。
临在❀·2024-08-26 20:02

javaScript基础面试题 --- JS继承有哪些

方法一：extends方法在构造函数constructor中写super()，必须的classParent{constructor(){this.age=18}}classChildextendsParent{constructor(){super();this.name='张三';}}leto1=newChild();console.log(o1,o1.name,o1.age)方式二：原型链继承
临在❀·2024-08-26 20:02

JS面试题--DOM操作相关

（1）在DOM中操作中怎么创建、添加、删除、移除、替换、插入和查找节点①通过以下代码创建节点createDocumentFragment()//创建一个DOM片段createElement();//创建一个具体的元素createTextNode();//创建一个文本节点②添加、移除、替换、插入节点appendChild();removeChild();replaceChild();insertBe
这碗花里只有粥·2024-08-26 20:31

Java笔试面试题AI答之集合（6）

文章目录31.简述JavaSet有哪些实现类？32.简述Java哪些集合类是线程安全的?33.简述ConcurrentHashMap和HashTable有什么区别？1.线程安全机制2.支持null键和值3.迭代器和分割器4.性能和扩展性5.初始化和默认参数总结34.简述HasmMap和HashSet的区别？一、存储方式二、唯一性三、排序四、访问速度五、功能六、适用场景31.简述JavaSet有哪些
工程师老罗·2024-08-26 20:01

面向对象+线程+集合类面试题(Java)

面向对象编程OOPJava是一个支持并发，基于类和面向对象的计算机汇编语言，面向对象软件开发的优点是:代码开发模块化，易于维护和修改代码复用增强代码的可靠性和灵活性增强代码的可理解性面向对象编程有很多重要的特性,比如:封装，继承，多态和抽象。封装封装给对象提供了隐藏内部特性和行为的能力。对象提供一些能被其他对象访问的方法来改变它内部的数据。在Java当中，有3种修饰符:public，private
励志秃头码代码·2024-08-26 16:56

python深度学习框架——TensorFlow

TensorFlow，由Google开发的开源机器学习库，以其强大的功能和灵活性，在深度学习、计算机视觉和自然语言处理等领域发挥着重要作用。本文将深入探讨TensorFlow中的一些常用函数及其参数。
零 度°·2024-08-26 14:13

计算机毕业设计Hadoop+Spark知识图谱体育赛事推荐系统 体育赛事热度预测系统 体育赛事数据分析 体育赛事可视化 体育赛事大数据 机器学习 大数据毕业设计 大数据毕设 机器学习 人工智能

开发技术前端：vue.js、element-ui、echarts后端：springboot、mybatis大数据：spark、hadoop数据库：mysql关系型数据库、neo4j图数据库算法：协同过滤推荐算法、MLP深度学习模型、SVD神经网络混合推荐算法、lstm模型、KNN、CNN、Sklearn、K-Means第三方平台：百度AI、阿里云短信、支付宝沙箱支付爬虫：Pythonchrome-
计算机毕业设计大全·2024-08-26 13:43

MyBatis框架常见面试题

1、#{}和${}区别${}是Properties文件中的变量占位符，可以用于标签属性值和sql内部，属于静态文本替换，比如:${driver}会被静态替换为com.mysql.jdbc.Driver#{}是sql的参数占位符，MyBatis会将sql中的#{}替换为?号，在sql执行前会使用PrepareStatement的参数设置方法，按序给sql的？号占位符设置参数值。#{item.name
Zero摄氏度·2024-08-26 12:00

PhotoZoom Pro 9：AI加持让图像放大革命性飞跃 PhotoZoom下载

PhotoZoomPro9发布PhotoZoom9创新技术，卓越体验PhotoZoomPro9的S-SplineMaxAI技术，利用最新的机器学习技术，实现AI驱动的图像放
雨林谷·2024-08-26 11:20

C#.NET Core 笔试题 架构 优化 性能提升 2024 金九银十 最新 资深 八股文-CSDN博客

C#.NET基础笔试题架构优化性能提升2024金九银十最新资深八股文-CSDN博客C#.NET高级笔试题架构优化性能提升2024金九银十最新资深八股文-CSDN博客MySQL面试题2024金九银十最新C
云草桑·2024-08-26 10:16

极速安装的艺术：使用 Mamba 革新你的 Conda 环境管理

标题：极速安装的艺术：使用Mamba革新你的Conda环境管理引言在数据科学和机器学习领域，Conda是一个广受欢迎的包管理器和环境管理器。
2401_85742452·2024-08-26 09:40

马尔可夫决策过程（Markov decision process，MDP）

文章目录马尔可夫决策过程(MDP)在机器学习中应用在机器学习中的引用示例引用：实例场景：机器人导航MDP的定义：引用示例：在此基础上更具体的描述，并给出每一步的推断计算过程场景描述：3x3网格中的机器人导航
太阳城S·2024-08-26 08:36

在sklearn中如何实现参数网格搜索（GridSearch）？

深入理解Scikit-learn中的参数网格搜索（GridSearch）引言在机器学习模型的开发过程中，超参数的调整对于模型性能有着至关重要的影响。
2401_85761762·2024-08-26 08:34

字节跳动高频面试题-7.整数反转

解法都在代码里，不懂就留言或者私信这个题排在字节跳动半年榜的第64题，但是题目确实远非如此，我知道的最近一个月至少考过4次，还是必须掌握的classSolution{publicintreverse(intx){/**一位的整数，不管是整数还是负数，没有什么可反转的，反转了和自己也一样*/if(x>=-9&&x0;x=isPositive?-x:x;/**基本思路是按照每次取余然后乘在高位，然后往
鱼跃鹰飞·2024-08-26 07:29

小琳AI课堂：AI（人工智能）和AIGC（AI生成内容）的关系

AI的关键技术包括机器学习、深度学习和自然语
小琳ai·2024-08-26 07:58

基于spark+hadoop+hive大数据分析的电影推荐系统的设计与实现

部分代码如下：**总结****大家可以帮忙点赞、收藏、关注、评论啦****有问题评论区交流**一、开发介绍1.1开发环境技术栈：spark+hadoop+hive离线ETL+在线数据分析(OLAP)+流计算+机器学习
毕设木哥·2024-08-26 06:26

【机器学习】机器学习与大模型在人工智能领域的融合应用与性能优化新探索

文章目录引言机器学习与大模型的基本概念机器学习概述监督学习无监督学习强化学习大模型概述GPT-3BERTResNetTransformer机器学习与大模型的融合应用自然语言处理文本生成文本分类机器翻译图像识别自动驾驶医学影像分析语音识别智能助手语音转文字大模型性能优化的新探索模型压缩权重剪枝量化知识蒸馏分布式训练数据并行模型并行异步训练高效推理模型裁剪缓存机制专用硬件未来展望跨领域应用智能化系统人
E绵绵·2024-08-26 06:25

深入解析 Linux 网络管理：带宽查询、防火墙配置与端口管理

专栏导航：码农阿豪系列专栏导航面试专栏：收集了java相关高频面试题，面试实战总结️Spring5系列专栏：整理了Spring5重要知识点与
码农阿豪@新空间代码工作室·2024-08-26 06:54

深度学习五种不同代码实现,神经网络,机器学习

第一种importnumpyasnpimporttensorflowastfmnist=tf.keras.datasets.mnistimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibmatplotlib.use("TkAgg")(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()x_train=x_train
学呗～那不然呢·2024-08-26 05:18

《机器学习》—— OpenCV 对图片的各种操作

文章目录1、安装OpenCV库2、读取、显示、查看图片3、对图片进行切割4、改变图像的大小5、图片打码6、图片组合7、图像运算8、图像加权运算1、安装OpenCV库使用pip是最简单、最快捷的安装方式pipinstallopencv-python==3.4.2还需要安装一个包含了其他一些图像处理算法函数的opencv扩展库pipinstallopencv-contrib-python==3.4.2
张小生180·2024-08-26 05:44

论机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常见的机器学习算法，用于将数据集分为预先指定数量的簇。下面是对K-均值聚类算法以及其优缺点的讲解：算法步骤：a.随机选择K个中心点作为初始聚类中心。
风跟我说过她·2024-08-26 05:43

每天一个数据分析题（五百）- 关联规则

Association）D.预测（Prediction）数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习
跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-26 04:40

每天一个数据分析题（四百九十）- 主成分分析与因子分析

.特征向量C.协方差矩阵D.相关系数矩阵数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习
跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-26 04:07

Spring Cloud Consul面试题

以下是一些关于SpringCloudConsul的面试题及答案：
丁爸·2024-08-26 03:01

人工智能开源库有哪些

Scikit-learn：用Python编写的机器学习库，提供了许多常见的机器学习算法
openwin_top·2024-08-26 02:59

通过python调用谷歌官方翻译API满足外贸需求

机器学习技术：借助先进的机器学习技术，google可以根据海量用户的翻译数据不断优化和提升翻译的准确性，使其翻译结果更
探数API数据·2024-08-26 02:58

C++基础面试题 | C++的左值和右值是什么？有什么区别和应用？

回答重点什么是左值？什么是右值？左值:可以出现在赋值运算符的左边，并且可以被取地址，通常是有名字的变量。右值:不能出现在赋值运算符的左边，不可以被取地址，表示一个具体的数据值，通常是常量、临时变量。区分左值和右值的核心在于有没有持久的地址左值:可以取地址并且有名字的东西就是左值。右值:不能取地址的没有名字的东西就是右值。示例：inta=b+c;这里a是左值，因为它有变量名，可以取地址，可以放到等号
笑川 孙·2024-08-26 01:52

C++基础面试题 | C和C++的区别？

人生如逆旅，我亦是行人。-《临江仙·送钱穆父》(苏轼)2024.8.23回答重点：C++可以认为是C语言的超集，绝大部分C语言代码可以使用C++运行在设计思想上：面向过程vs面向对象C是一种面向过程的编程语言，它侧重于函数和过程。C++是一种支持多种编程范式的语言，包括面向过程、面向对象和泛型编程。它引入了类和对象的概念。类和对象：C没有类和对象的概念，而C++提供了类（class）和结构体（st
笑川 孙·2024-08-26 01:51

【Python机器学习】NLP概述——自然语言智商

就像人类的智能一样，如果不考虑多个智能维度，单凭一个智商分数是无法轻易衡量NLP流水线的能力的。衡量机器人系统能力的一种常见方法是：根据系统行为的复杂性和所需的人类监督成都这两个维度来衡量。但是对自然语言处理流水线而言，其目标是建立一个完全自动化的自然语言处理系统，会消除所有的人工监督（一旦模型被训练和部署）。因此，一对更好的IQ维度应该能捕捉到自然语言流水线复杂的广度和深度。像Alexa或All
zhangbin_237·2024-08-26 01:20

leetcode-面试题55 - I. 二叉树的深度

//面试题55-I.二叉树的深度//输入一棵二叉树的根节点，求该树的深度。从根节点到叶节点依次经过的节点（含根、叶节点）形成树的一条路径，最长路径的长度为树的深度。
qianzi_wei·2024-08-26 00:46

详细总结的决策树的来龙去脉，决策树的底层原理是什么？应用的场景如何快速高效应用决策树

决策树是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过将数据递归地划分成更小的子集来构建一个树状模型，从而做出决策。
九张算数·2024-08-25 23:13

深度探索：决策树算法在机器学习中的原理与应用

引言与背景决策树算法作为机器学习领域的一种基础而重要的监督学习方法，以其直观易理解、解释性强以及能处理离散和连续属性等特点，在数据挖掘、数据分析和预测建模等诸多领域占有不可或缺的地位。
生瓜蛋子·2024-08-25 23:42

TensorFlow库详解：Python中的深度学习框架

TensorFlow在Python中的使用非常广泛，因为Python是机器学习和数
Ambition_LAO·2024-08-25 21:28

两两交换链表中的节点 19.删除链表的倒数第N个节点 面试题 02.07. 链表相交 142.环形链表II

24.两两交换链表中的节点用虚拟头结点，这样会方便很多。本题链表操作就比较复杂了，建议大家先看视频，视频里我讲解了注意事项，为什么需要temp保存临时节点。题目链接/文章讲解/视频讲解：https://programmercarl.com/0024.%E4%B8%A4%E4%B8%A4%E4%BA%A4%E6%8D%A2%E9%93%BE%E8%A1%A8%E4%B8%AD%E7%9A%84%E8
风之彼端·2024-08-25 21:24

机器学习（西瓜书）学习笔记导览

本篇文章会持续更新直到更新完毕，关注博主不迷路~（如果没有超链接，表示还没有更新到）第一章绪论1.1引言1.2基本术语1.3假设空间1.4归纳偏好第二章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.4比较检验2.5偏差与方差第三章线性模型3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析3.5多分类学习3.6类别不平衡问题第四章决策树4.1基本流程4.2划分选择
盛寒·2024-08-25 18:11

尚硅谷--尚品汇项目笔记

文章目录项目核心一、项目准备二、脚手架目录作用三、项目的其他配置四、路由的分析1、路由组件的搭建2、配置路由3、路由组件和非路由组件区别：4、路由的跳转5、路由传参6、路由传递参数相关面试题7、路由传参方式
菲阿菲·2024-08-25 18:09

机器学习——逻辑回归

目录一、逻辑回归1.1、模型原理1.2、损失函数二、实例2.1、定义sigmoid函数2.2、数据集2.3、梯度上升算法2.4、预测函数2.5、绘画函数三、代码运行结果：四、总结优点：缺点：一、逻辑回归逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，用于解决二分类或多分类问题。逻辑回归模型，尽管名字中包含“回归”二字，实际上是一种分类方法，特别是用于处理二分类问题。它通过将线性回归的结果通过某种函数映射到(
wsdswzj·2024-08-25 17:06

机器学习中的逻辑回归

机器学习中的逻辑回归简介逻辑回归是机器学习领域中一种用于二分类问题的常用算法。尽管其名字中包含"回归"一词，但实际上，逻辑回归是一种分类算法，用于估计输入特征与某个事件发生的概率之间的关系。
极客李华·2024-08-25 17:35

Java笔试面试题AI答之线程（20）

文章目录115.简述什么是并发容器的实现？并发容器的定义并发容器的实现方式常见的并发容器总结116.简述多线程同步和互斥有几种实现方法，都是什么？用户模式内核模式总结117.简述什么是竞争条件？你怎样发现和解决竞争？竞争条件简述发现和解决竞争条件的方法发现竞争条件解决竞争条件118.简述为什么使用Executor框架比使用应用创建和管理线程好？1.性能优化和资源利用2.简化线程管理3.提高应用程序
工程师老罗·2024-08-25 17:03

Java笔试面试题之多线程常见考点总结

Java多线程面试题涵盖了Java多线程编程的多个重要方面，主要考察面试者对Java并发编程的理解和应用能力。
工程师老罗·2024-08-25 17:03

Java笔试面试题之多线程补充考点总结

常见考点虽然总结涵盖了文档中的大部分考点，但仍然存在一些未在总结中明确提到的具体考点。以下是一些补充的考点：特定API的使用：Semaphore的使用及其在多线程环境下的作用。CyclicBarrier和CountDownLatch的详细使用场景及区别（虽然这一点在总结中有提及，但具体使用示例或深入细节可能未包含）。高级并发控制：ReadWriteLock和StampedLock的深入比较和具体使
工程师老罗·2024-08-25 17:03

Java笔试面试题之多线程偏门考点总结

以下一些偏门的Java多线程面试题考点：特定API的深入使用：Semaphore的具体应用场景和实现原理。文档中提到了Semaphore是什么，但没有深入探讨其在实际开发中的使用案例和细节。
工程师老罗·2024-08-25 17:03

Java笔试面试题AI答之线程（6）

文章目录31.详细阐述volatile？一、volatile的基本作用二、volatile的局限性三、volatile的实现原理四、使用volatile的注意事项32.乐观锁一定就是好的吗？乐观锁的优点乐观锁的缺点结论33.什么是ReentrantLock？1.基本概念2.主要特点3.使用方法4.应用场景5.注意事项34.ReentrantLock是如何实现可重入性的？1.AQS的同步状态（sta
工程师老罗·2024-08-25 17:03

js 常见面试题

今天不想写别的了，我想写一些面试题，提一提基础1为什么js的定时器会出现误差很多人遇到这个不知道，回答这个问题的一个方向，也不知道这个为题在考察一些什么这个问题其实是考的js的为什么会出现同步和异步异步的执行首先回答一下
怠惰小白程序员·2024-08-25 17:32

Java笔试面试题AI答之线程（14）

文章目录79.如何降低锁的竞争？1.优化查询语句和索引2.使用合适的锁类型3.控制事务长度4.减小锁的范围5.使用并发容器和工具6.锁分解7.使用读写锁8.考虑使用无锁数据结构9.分布式锁10.锁超时机制11.并发编程框架80.请列举Java中常见的同步机制？1.synchronized关键字2.volatile关键字3.Lock接口4.读写锁（ReadWriteLock）5.并发集合和同步工具类
工程师老罗·2024-08-25 17:02

机器学习最优化方法之梯度下降

另外，在绝大多数机器学习算法情况下(如LR)，损失函数要复杂的多，根本无法得到参数估计值的表达式。因此需要一种更普适的优化方法，这就是梯度下降。
whemy·2024-08-25 17:45

决策树——ID3算法

机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。
ok的ok路·2024-08-25 16:00
上一页 11 12 13 14 15 16 17 18 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他