机器学习算法系列面试题

【AIGC】ChatGPT 3.5/4.0 新手使用手册

《博客》：人工智能，深度学习，机器学习，python，自然语言处理，AIGC等分享。
@我们的天空·2024-09-03 00:59

学习日志6

Variational_Quantum_Circuits_for_Deep_Reinforcement_Learning：变分量子电路在深度强化学习中的应用论文主要内容：将经典深度强化学习算法（如经验重放和目标网络）重塑为变分量子电路的表示摘要当前最先进的机器学习方法基于经典冯
Simon#0209·2024-09-02 22:21

使用Python和大模型进行数据分析和文本生成

如何使用Python和大模型进行数据分析和文本生成Python语言以其简洁和强大的特性，成为了数据科学、机器学习和人工智能开发的首选语言之一。
lizi88888·2024-09-02 22:20

深度学习-OpenCV运用（3）

OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了大量的视觉处理算法，包括但不限于图像和视频处理、特征检测、对象识别等。二、OpenC
红米煮粥·2024-09-02 20:41

遥感之智能优化算法大纲介绍

介绍近年来在遥感及人工智能领域研究比较火热的智能优化算法，其中被广泛使用的比如粒子群算法和遗传算法等，在遥感领域，比如高光谱特征选择，机器学习超参数优化等方向有众多的应用，除了提到了两个算法之外，还有众多其他算法
遥感-GIS·2024-09-02 19:33

遥感之机器学习树集成模型-CART算法之回归

主要分为如下几部分：回归概念描述回归树中数据集的划分准则CART回归树的原理和流程CART回归树的核心代码前面内容可参考：遥感之机器学习树模型专栏1回归概念机器学习中的回归建模以及相应的回归算法，在遥感领域对应的就是定量遥感分方向
遥感-GIS·2024-09-02 19:03

鸿蒙开发面试题（二）

一、请介绍鸿蒙开发中如何进行组件状态管理在鸿蒙应用开发中，组件状态管理是确保应用界面响应性和数据一致性的重要环节，主要有以下几种方式进行组件状态管理：AbilitySlice生命周期管理：HarmonyOS的UI组件是基于AbilitySlice的，每个AbilitySlice都有自己的生命周期。开发者可以重写AbilitySlice的生命周期回调方法，来处理与组件状态相关的变化全局数据管理：Ha
求求你不要下雨了啊·2024-09-02 18:55

未来行业走向：探索变革与机遇

一、人工智能与机器学习人工智能（AI）和机器学习（ML）将成为未来行业发展的关键驱动力。AI技术的广泛应用将改变许多行业的工作方式和商业模式。
安西宁·2024-09-02 16:28

String 到底创建了多少个对象

之前有人在群里问了这么一个问题image如果你和我一样经常会关注面试题的话，会知道这其实是一个没有什么实际意义的面试题（虽然经常会有人问起，但在实际面试中好像已经没人会问这个了），甚至早在9年前，R大就已经写了一篇吐槽这个问题的长文来说明问题
洞庭湖上的麻雀·2024-09-02 14:10

周报 | 24.8.26-24.9.1文章汇总

周报|24.8.19-24.8.25文章汇总-CSDN博客python|提升代码迭代速度的Python重载方法-CSDN博客机器学习算法与Python学习|黑匣子被打开了？
双木的木·2024-09-02 13:25

Python3 | 练气期，入门初识与起步!

正好这才趁着进行机器学习的机会，将Pyth
全栈工程师修炼指南·2024-09-02 09:03

自然语言处理系列五十》文本分类算法》SVM支持向量机算法原理

陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列五十SVM支持向量机》算法原理SVM支持向量机》代码实战总结自然语言处理系列五十SVM支持向量机》算法原理SVM支持向量机在文本分类的应用场景中，相比其他机器学习算法有更好的效果
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-09-02 07:52

实施面试题目

（仅供参考）一、网络知识1.请分别写出网线水晶头568A和568B接法，并解释其用法。568A通常用于交叉线，即一端使用568A标准，一端使用568B标准，适用于电脑与电脑（同种设备）之间的直接连接。568B更常见于直连线，两端都使用568B标准，适合电脑与交换机、路由器等设备间的连接。2.解释一下路由器、交换机、集线器、二层交换机、三层交换机的区别。路由器(Router)：路由器工作路由器工作在
张小胡·2024-09-02 03:27

【大数据】孤立森林算法

孤立森林算法改进三、孤立森林算法代码实现3.1孤立森林算法python实现3.2孤立森林算法JAVA实现3.3孤立森林算法C++实现四、孤立森林算法应用一、孤立森林算法概述孤立森林算法是一种用于异常检测的机器学习算法
大雨淅淅·2024-09-02 03:56

Java 面试题：HTTP缓存：强制缓存和协商缓存--xunznux

文章目录HTTP缓存强制缓存协商缓存总结以下是整理后的关于HTTP缓存的内容，修正了错误并补充了缺失的知识点：HTTP缓存HTTP缓存是一种在客户端或代理服务器本地存储资源副本的机制，旨在提高访问效率和减少带宽消耗。当客户端再次请求已经缓存的资源时，会优先检查本地缓存是否有效。如果存在有效缓存，直接使用本地缓存数据，而无需再次通过网络获取服务器的响应。这就是HTTP缓存的基本原理。HTTP缓存主要
xunznux·2024-09-02 03:25

Python算法模糊匹配：FuzzyWuzzy深度剖析，从入门到精通，解决你所有需要匹配的需求

在数据科学与机器学习的广阔领域中，处理不精确或模糊的数据是一项至关重要的技能。想象一下，当你面对的是一堆拼写错误、缩写、或是格式不一的文本数据时，如何高效地从中提取有价值的信息？
长风清留扬·2024-09-02 03:24

java面试题：线程、线程池、锁常见的15道面试题【面试时必须能说出来】

序号链接地址1java面试题：Redis常见面试题（实际面试有被问到）2java面试题：Spring核心面试题（必须理解背诵）3java面试题：集合常见面试题4java面试题：MQ、RabbitMQ面试题
91科技·2024-09-02 03:52

Java 面试题：TCP重传机制与拥塞控制 --xunznux

文章目录TCP重传机制1.超时重传（TimeoutRetransmission）2.快速重传（FastRetransmission）3.选择性确认（SelectiveAcknowledgment,SACK）4.D-SACK(DuplicatesAcK)5.总结TCP的拥塞控制机制1.**慢启动（SlowStart）**2.**拥塞避免（CongestionAvoidance）**拥塞发生超时重传:
xunznux·2024-09-02 02:20

周工作计划2019-03-25

本周工作计划：机器学习分享活动（关于决策树的分享）回看一下西瓜书的东西，每一章把开头总结写一下。老师没有给具体的任务，留了再说吧。
MikeShine·2024-09-02 02:05

关于jmeter的一些面试题及回答

1、说明jmeter的工作原理jmeter就像一个虚拟用户模拟器，你创建一个测试计划，指定这些虚拟用户（线程）要做什么，比如你要访问网站的不同页面，jmeter会按照你设定的规则，让这些虚拟用户同时发起请求，然后记录下这些请求的响应时间和结果，最后，你可以通过查看这些数据来分析网站在不同负载下的表现，找出潜在的性能问题2、在哪里可以使用函数和变量任何测试组件的任何字段3、解释下什么是采样器和线程组
ruanxinyan12345·2024-09-02 02:16

windows系统huggingface连接不上的解决方案

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·2024-09-02 00:34

深度学习100问43:什么是过拟合

想象一下，有个机器学习的模型就像一个学生在准备考试。如果这个模型对训练数据就像学生把课本上的题目背得超级熟，在训练数据上表现得那叫一个棒，就像学生在做课本上的题时成绩超高。
不断持续学习ing·2024-09-01 23:28

Second-Order Information Matters: Revisiting Machine Unlearning for Large Language Models

二阶信息问题：修改大型语言模型的机器学习摘要1引言2前言3LLM的遗忘4实验设置5实验结果6意外记忆的遗忘7DP-SGD和遗忘8相关工作9讨论10局限性和未来工作11结论摘要随着大型语言模型（LLM）的
UnknownBody·2024-09-01 20:46

如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络 python

如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络深度学习神经网络是一类灵活的机器学习算法，可以在各种问题上表现良好。
背包客研究·2024-09-01 20:15

如何校准不平衡分类的概率

如何校准不平衡分类的概率许多机器学习模型能够预测一个概率或概率类成员的分数。
背包客研究·2024-09-01 20:14

对机器学习中Fbeta指标的简介

对机器学习的Fbeta指标的概括介绍Fbeta指标是一种可配置的单得分度量,用于基于对正类的预测来评价二元分类模型。用精确度和回收率计算出Fbeta测量值。精密是用来计算正类正确预测的百分比的度量。
背包客研究·2024-09-01 20:14

大肠杆菌数据集的不平衡多类分类 Python

大肠杆菌数据集的不平衡多类分类关注博主学习更多内容关注vxGZH:多目标优化与学习Lab教程概述本教程分为五个部分；他们是：大肠杆菌数据集探索数据集模型测试和基线结果评估模型评估机器学习算法评估数据过采样对新数据进行预测大肠杆菌数据集在这个项目中
背包客研究·2024-09-01 20:14

css面试题

1.css盒模型简介：就是用来装页面上的元素的矩形区域。CSS中的盒子模型包括IE盒子模型和标准的W3C盒子模型。border-sizing(有3个值哦)：border-box,padding-box,content-box.标准盒子模型：IE盒子模型：区别：从图中我们可以看出，这两种盒子模型最主要的区别就是width的包含范围，在标准的盒子模型中，width指content部分的宽度，在IE盒子
刘松阳·2024-09-01 20:51

力扣热题100 - 遇到的阿里面试题之一 - 链表：LRU缓存

题目描述：题号：146请你设计并实现一个满足LRU(最近最少使用)缓存约束的数据结构。实现LRUCache类：LRUCache(intcapacity)以正整数作为容量capacity初始化LRU缓存intget(intkey)如果关键字key存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回-1。voidput(intkey,intvalue)如果关键字key已经存在，则变更其数据值value；如果不存在
菲英的学习笔记·2024-09-01 19:09

人工智能在网络安全领域的应用探索

一、人工智能在网络安全中的应用现状威胁检测与响应人工智能通过机器学习算法，能够自动识别网络中的异常行为，如未经授权的访问、恶意软件传播等。传统的安全系统依赖于静态规则和签
亿林数据·2024-09-01 19:39

SQL进阶技巧：如何查询最近一笔有效订单？ | 近距离有效匹配问题

目录0场景描述【美团金融面试题】1数据准备2问题分析方法1：分析函数求解方法2：通过一对多关联获取全量数据集求解方法3：last_value()忽略NULL值特性+窗口子句【优雅实现】3小结0场景描述【
莫叫石榴姐·2024-09-01 19:36

【科技前沿】用深度强化学习优化电网，让电力调度更聪明！

如果你对机器学习感兴趣，或是正寻找如何用AI技术解决实际问题的方法，这篇分享绝对不容错过！‍✨开场白大家好，我是你们的技术小助手！
风清扬雨·2024-09-01 19:05

深度学习_数据读取到model模型存储

概要应用场景：用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤，这里深度学习模型使用的是自定义的deepfm，并用机器学习lgb做比较代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromsc
you_are_my_sunshine*·2024-09-01 19:35

【Rust】——采用发布配置自定义构建

算法设计与分析，数据结构，Python，Java基础，MySQL，linux，基于HTML5的网页设计及应用，Rust（官方文档重点总结），jQuery，前端vue.js，Javaweb开发，Python机器学习等主页链接
Y小夜·2024-09-01 19:04

网络安全总结①

上一篇：网络工程面试题②下一篇：网络安全总结②信息安全信息安全的定义防止任何对数据进行未授权访问的措施，或者防止造成信息有意无意泄漏、破坏、丢失等问题的发生，让数据处于远离危险、免于威胁的状态或特性。
无泡汽水·2024-09-01 19:34

【Rust】——高级类型

算法设计与分析，数据结构，Python，Java基础，MySQL，linux，基于HTML5的网页设计及应用，Rust（官方文档重点总结），jQuery，前端vue.js，Javaweb开发，Python机器学习等主页链接
Y小夜·2024-09-01 18:00

Python在人工智能方面的应用

机器学习机器学习是人工智能领域中的一种关键技术，它可以让计算机自动地学习和改进。Python中的Keras和T
Bruce_Liuxiaowei·2024-09-01 18:29

机器学习中的数学——线性代数笔记

线性代数笔记1.1矩阵基本概念矩阵Hadamard乘积：矩阵对应元素的乘积，表示为C=AC=AC=A向量的点积：向量的行列数相同，行向量乘以列向量。用以求解两向量的夹角。a∙b=∣a∣∣b∣cosθa\bulletb=|a||b|cos\thetaa∙b=∣a∣∣b∣cosθ单位矩阵：保持n维向量不变的单位矩阵记做InI_nIn。形式上，In∈Rn×n\boldsymbolI_n\inR^{n\t
a_marker·2024-09-01 18:27

面试题集锦:数据库

文章目录一、关系型数据库--mysql：1.数据库设计的三大范式：2.mysql有关权限的表有哪几个?二：key-value存储系统--Redis：三：消息队列--kafka：一、关系型数据库–mysql：1.数据库设计的三大范式：第一范式:每个列都不可以再拆分;第二范式:在第一范式的基础上,非主键列完全依赖于主键,而不能是依赖于主键的一部分;第三范式:在第二范式的基础上,非主键列只能依赖于主键,
浅弋、璃鱼·2024-09-01 17:54

【LSTM分类】基于贝叶斯优化卷积神经网络结合长短时记忆BO-CNN-LSTM实现柴油机故障诊断含Matlab源码

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍柴油机作为重要的动力设备，其运行状态的可靠性直接影响着生产效率和安全
matlab科研助手·2024-09-01 17:18

机器学习小组第三周：简单的数据预处理和特征工程

学习目标●无量纲化：最值归一化、均值方差归一化及sklearn中的Scaler●缺失值处理●处理分类型特征：编码与哑变量●处理连续型特征：二值化与分段学习资料首先，参考：《机器学习的敲门砖：归一化与KD
-Helslie·2024-09-01 12:24

AI在科研中的应用：chatgptgpt4的数据分析与机器学习

2022年11月30日，可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出了聊天机器人ChatGPT3.5，将人工智能的发展推向了一个新的高度。2023年4月，更强版本的ChatGPT4.0上线，文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。2023年11月7日，OpenAI首届开发者大会被称为“科技界的春晚”，吸引了全球广大用户的关注，GPT商店更
zmjia111·2024-09-01 12:52

基于Python的机器学习系列（18）：梯度提升分类（Gradient Boosting Classification）

简介梯度提升（GradientBoosting）是一种集成学习方法，通过逐步添加新的预测器来改进模型。在回归问题中，我们使用梯度来最小化残差。在分类问题中，我们可以利用梯度提升来进行二分类或多分类任务。与回归不同，分类问题需要使用如softmax这样的概率模型来处理类别标签。梯度提升分类的工作原理梯度提升分类的基本步骤与回归类似，但在分类任务中，我们使用概率模型来处理预测结果：初始化模型：选择一个
会飞的Anthony·2024-09-01 12:50

ChatGPT办公与科研应用、论文撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图

2022年11月30日，可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出了聊天机器人ChatGPT3.5，将人工智能的发展推向了一个新的高度。2023年4月，更强版本的ChatGPT4.0上线，文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。2023年11月7日，OpenAI首届开发者大会被称为“科技界的春晚”，吸引了全球广大用户的关注，GPT商店更
PhyliciaFelicia·2024-09-01 12:19

全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用

当前最新的技术动态，如大型语言模型和深度学习技术的发展，展示了深度学习和机器学习技术的强大潜力，成为推动创新和提升竞争力的关键。
为为-180-3121-1455·2024-09-01 12:49

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

从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。
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
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