机器学习算法系列面试题第20页

我蒙了面试官一上来就说：请你介绍一下你测试过的项目

测试人员在找工作中，基本都会碰到让介绍项目的这种面试题，如何正确介绍自己的项目？需要做哪些技术准备？今天这篇文章，围绕这些问题，跟大家一起聊一聊。关于介绍自己的项目？

爱学习的执念·2024-08-28 03:21

什么是损失函数？

损失函数（LossFunction）是在机器学习和深度学习中用来评估模型预测值与真实值之间差异的函数。它的主要目的是量化模型预测的错误程度，以便在训练过程中通过最小化这个错误来优化模型。

翰霖努力成为专家·2024-08-28 03:20

Java笔试面试题AI答之线程（24）

文章目录139.简述为什么wait(),notify()和notifyAll()必须在同步方法或者同步块中被调用？140.简述为什么Thread类的sleep()和yield()方法是静态的？1.sleep()方法2.yield()方法总结141.简述同步方法和同步块，哪个是更好的选择？同步方法同步块选择建议142.简述如何创建守护线程？143.简述什么是JavaTimer类？如何创建一个有特定时

工程师老罗·2024-08-28 03:46

Java笔试面试题AI答之线程（7）

文章目录37.与Synchronized相比，可重入锁ReentrantLock其实现原理有什么不同？1.锁的实现机制2.锁的细粒度与灵活性3.性能4.使用方式38.简述AQS框架？一、核心概念和原理二、核心方法三、资源获取和释放流程四、适用场景五、总结39.简述AQS对资源的共享方式？1.独占模式（ExclusiveMode）2.共享模式（SharedMode）总结40.如何让Java的线程彼此

工程师老罗·2024-08-28 02:14

并发编程面试题详解

本文将总结一些常见的并发编程面试题及其答案，帮助大家更好地准备面试。1.什么是线程和进程？进程是程序的一次执行过程，是系统运行程序的基本单位。一个进程在其执行的过程中可以产生多个线程。

张某布响丸辣·2024-08-28 02:11

2024鸿蒙开发面试题

1.项目中你写过放截屏功能吗？能具体说说怎么写的吗？答:写过，官方有apisetWindowPrivacyMode设置窗口是否为隐私模式，设置为隐私模式的窗口，窗口内容将无法被截屏或录屏。此接口可用于禁止截屏/录屏的场景。只需要后台给我们标识此页面是否需要截屏，然后设置这个方法即可。2.Image组件加载的图片，如何缓解图片在缩放时的锯齿问题？答：设置图片的插值效果属性Image中的interpo

艾勇杰·2024-08-28 01:34

高级前端工程师React面试题

什么是React？React和Vue有什么区别？请描述React的组件生命周期。什么是JSX？React中的state和props有什么区别？请解释React中的虚拟DOM。什么是ReactHooks？useState和useEffectHooks有什么用途？在React中，什么是受控组件和非受控组件？请解释React中的ContextAPI。ReactRouter是什么？它是如何工作的？Redu

盼盼盼·2024-08-28 00:30

深入解析JVM内存模型：面试题及详细解答

深入解析JVM内存模型：面试题及详细解答1.JVM内存模型概述1.1面试题：请简述JVM内存模型的组成部分及其作用。

道长不会写代码·2024-08-28 00:59

(二十一)Seaborn知识学习8-python数据分析与机器学习实战(学习笔记)

文章原创,最近更新：2018-05-17课程来源:python数据分析与机器学习实战-唐宇迪引言:介绍seaborn热度图绘制学习参考链接:1、Seaborn官方0.8.1版本首先介绍以下热度图的作用,

努力奋斗的durian·2024-08-28 00:34

CMake构建学习笔记9-Eigen库的构建

Eigen是一个高性能的C++线性代数库，广泛用于科学计算、机器学习、计算机视觉等领域。

charlee44·2024-08-27 21:11

随机森林（Random Forest）VS 提升树（Boosting Trees）

随机森林（RandomForest）和提升树（BoostingTrees）都是常见的机器学习算法，它们都基于决策树，但使用的策略和目标不同。

高大黑白涂鸦·2024-08-27 21:40

分享一个基于Spark的招聘数据可视化与分析系统Hadoop大数据源码（源码、调试、LW、开题、PPT）

作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！

计算机源码社·2024-08-27 20:05

一点机器学习的体会

我关心的主要是机器学习有什么用，对未来哪些行业，领域，应用会产生变革级别的影响。为了了解这些，我感觉我首先要了解现在机器学习的主要方向，他们的主要应用，相关的主要工程工具。

zfq212·2024-08-27 20:18

机器学习——第十二章计算学习理论

目录1基础知识2PAC学习3有限假设空间3.1可分情形3.2不可分情形4VC维5Rademacher复杂度6稳定性1基础知识该理论研究的是关于通过计算来进行学习的理论，目的是分析学习任务的困难本质，为学习算法提供理论保证，并根据法分析结果指导算法设计。给定样例集D，假设χ\chiχ中的所有样本服从一个隐含未知的分布TTT,D中所有样本都是独立地从这个分布上采样而得。令h为χ到y\chi到yχ到y的

adchloe·2024-08-27 20:59

游戏AI中的模仿学习

模仿学习（ImitationLearning）是一种机器学习技术，通过观察和模仿专家（通常是人类玩家）的行为，训练AI模型，使其能够在游戏中执行类似的任务。与传统

SEU-WYL·2024-08-27 19:57

【机器学习】梯度下降算法

梯度下降算法这篇博客更加详细，以下只是我个人的理解梯度下降算法原理讲解——机器学习-CSDN博客梯度下降算法是一种优化算法，通过梯度下降找到函数最小值时的自变量值。

de-feedback·2024-08-27 18:50

【机器学习】特征提取特征降维

特征工程特征工程是将原始数据转化为可以用于机器学习的数字特征，比如字典的特征提取，文档的特征提取等。字典特征提取把字典的每个唯一的键作为数据集特征的一个维度，有这个维度的就为1，没有就是0。

de-feedback·2024-08-27 18:20

【机器学习】以KNN为例的交叉验证网格搜索

KNNK-NearestNeighbors简称为KNN，根据k个最近的邻居的类别判断当前样本的类别，k一般取奇数。k个邻居中哪种类别的样本多，就判断这个为这个类别距离判断knn首先要判断两个样本之间的距离，距离有多种表示方式欧氏距离生活中常用的距离公式，二维空间中的两点(x1,y1)(x2,y2)(x_1,y_1)(x_2,y_2)(x1,y1)(x2,y2)距离表示为(x1−x2)2+(y1−y

de-feedback·2024-08-27 18:20

MyBatis整体架构分析：基础支持层、核心处理层和接口层

里面有大量batj面试题集锦，还有各种技术分享，如有好文章也欢迎投稿哦。MyBatis的整体架构分为三层，分别是基础支持层、核心处理层和接口层，如下图所示。

阿里Java程序员·2024-08-27 18:20

HCIE部分面试题，看到题目你能说出多少？

谢天谢地，HCIE的实验考过了！接下来就要全力进入备考面试阶段，这段时间我会持续更新一些我整理出来的知识点！关注我，不迷路！1、写出mux的架构，以及辅助vlan的用途，互访关系？架构：mux-vlan可以分为PrincipalVLAN（主vlan）和SubordinateVLAN（从vlan），从vlan分为groupvlan（互通型从vlan）和separatevlan（隔离型从vlan）。用

是肉肉肉肉呀·2024-08-27 18:17

运维面试官喜欢问的问题_机房运维面试题库及答案

3、网站各层面监控、统计的覆盖度，软件、硬件、运行状态，能监控的都需要监控统计，避免监控死角、并能实时了解应用的运转情况。4、通过创新思维解决运维效率问题；目前各公司大部份运维主要工作还是依赖人工操作干预，需要尽可能的解放双手。5、运维知识的积累与沉淀、文档的完备性，运维是一个经验性非常强的岗位，好的经验与陷阱都需积累下来，避免重复性范错。6、计划性和执行力；工作有计划，计划后想法设法达到目标，不

2301_78416732·2024-08-27 18:17

如何使用TensorFlow构建AI模型

TensorFlow已成为构建机器学习模型最受欢迎的框架之一。无论你是初学者还是经验丰富的数据科学家，了解如何使用TensorFlow构建AI模型对充分利用机器学习的潜力至关重要。

AI科研视界·2024-08-27 14:21

PYTORCH 官方文档，开发文档，Python编程人工智能深度机器学习

PYTORCH文档PyTorchdocumentation—PyTorchmasterdocumentationPyTorch是一个使用GPU和CPU进行深度学习的优化张量库。本文档中描述的功能按版本状态分类:稳定:这些功能将被长期维护，并且在文档中通常不应该有重大的性能限制或缺口。我们还希望保持向后兼容性(虽然突破性的变化可能会发生，通知将提前一个版本)。测试版:这些功能被标记为测试版，因为AP

zhangfeng1133·2024-08-27 13:21

数据挖掘工具（RapidMiner）

RapidMiner是一款功能强大的数据挖掘和机器学习工具，它提供了从数据预处理、建模、评估到部署的一系列流程。

deepdata_cn·2024-08-27 13:20

Python自动化测试Selenium面试题：什么是 PO 模式？

Python自动化测试Selenium面试题：什么是PO模式？是指把一个具体的页面转化为编程语言当中的一个对象，页面特性转化成对象属性，页面操作转化为对象方法。

面试题库test·2024-08-27 13:19

Python自动化测试Selenium面试题：举例一下你遇到过那些异常？

面试题库test·2024-08-27 13:19

react面试题八

一、如何优化React应用的性能？优化React应用的性能是一个多方面的过程，涵盖了从代码优化到应用架构调整等多个方面。以下是一些关键策略和技术，可以帮助你提升React应用的性能：1.代码拆分和懒加载代码拆分：将代码分割成更小的块，然后只加载当前路由或页面需要的代码块。这可以通过React.lazy和Suspense组件实现。懒加载：在需要时才加载组件或库，可以减少初始加载时间。2.优化组件使用

笃励·2024-08-27 12:42

深度学习岩土工程+离散元PFC仿真应用=数字化智能岩土预测？噂都假嘟？

2.数据驱动特性分析：通过机器学习算法分析大

好好学仿真·2024-08-27 12:11

小程序面试题一

一、微信小程序有哪些基本文件类型？微信小程序的基本文件类型主要包括以下几种：WXML（WeiXinMarkupLanguage）：这是微信小程序的标记语言，类似于HTML，用于描述页面的结构。它构建了一套标签语言，结合微信小程序的基础组件、事件系统，可以构建出页面的结构。WXSS（WeiXinStyleSheets）：这是微信小程序的样式表文件，类似于CSS，用于描述WXML的组件样式。WXSS在

笃励·2024-08-27 12:09

基于华为昇腾910B和LLaMA Factory多卡微调的实战教程

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·2024-08-27 10:57

前端面试宝典【CSS篇】【8】

学习过程有任何技术上的问题都可与博主一对一交流学习通过本专栏你将学到那些内容：四十篇博客、上百道高频面试题html、css、js等

bdawn·2024-08-27 06:04

深度学习学习经验——强化学习（rl）

强化学习强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种机器学习方法，主要用于让智能体（agent）通过与环境的互动，逐步学习如何在不同情况下采取最佳行动，以最大化其获得的累积回报。

Linductor·2024-08-27 06:32

深度学习学习经验——什么是深度学习

深度学习是机器学习的一个子领域，它使用多层神经网络来自动从大量数据中学习和提取特征。深度学习尤其适合处理大规模的数据，如图像、语音和文本等。

Linductor·2024-08-27 06:02

24.8.26学习心得

验证数据集（ValidationSet）和测试数据集（TestSet）在机器学习和深度学习中都是非常重要的概念。它们各自有不同的用途和目的。

kkkkk021106·2024-08-27 06:01

OPenCV和OPenGL的区别

OPenCV主要用来处理图像和视频，还涉及到一些机器学习的算法。专注于从图像中获取信息是用机器来理解图像。比如：视频降噪、运动物体的跟踪、目标识别（比如人脸识别）。OPenGL主要用于三维图形的渲染。

zxz520zmg·2024-08-27 06:01

【机器学习】————在金融市场分析方面的应用

传统方法在面对海量数据和复杂模型时往往力不从心，随着技术的进步，机器学习在金融市场分析中的应用越来越广泛。本文将深入探讨

爱吃蔬菜不挑食·2024-08-27 06:01

面试题23：链表中环的入口节点

题目：如果一个链表中包含环，如何找出环的入口节点？思路：设置两个指针P1和P2，P2比P1每次多走一步，这样最后碰撞的时候为k。此时再设置两个节点N1和N2，N1在碰撞处，N2在起点，同时移动，N1和N2会在环入口处碰撞。解决方案：publicclassQuestion23{staticclassListNode{intvalue;ListNodenext;publicListNode(intva

scott_alpha·2024-08-27 03:47

机器学习常见公式推导

线性层的反向传播对于函数Y=XWY=XWY=XW（注：XXX是一个m×nm\timesnm×n的矩阵，WWW是一个n×kn\timeskn×k的矩阵，YYY是一个m×km\timeskm×k的矩阵。这里的WWW通常代表模型的权重，而XXX代表输入数据。）如何求∂Y∂W\frac{\partialY}{\partialW}∂W∂Y呢，通常我们只关心其一个特定的切片，即∂Yij∂Wrs\frac{\p

stubborn vegeta·2024-08-27 02:11

Python编程：高效数据处理与自动化任务实践

一、引言Python，作为一种解释型、交互式、面向对象的编程语言，凭借其简洁易懂的语法和强大的功能库，已经成为数据科学、机器学习、Web开发等多个领域的首选工具。

我的运维人生·2024-08-27 00:01

Cerebras DocChat发布：基于Llama 3构建，DocChat在几小时内完成GPT-4级别的对话问答训练

Cerebras以其在机器学习（ML）和大型语言模型（LLMs）方面的深厚专业知识而闻名，推出了DocChat系列的两个新模型：CerebrasLlama3-DocChat和CerebrasDragon-DocChat

科技大本营·2024-08-27 00:00

react面试题五

一、请解释React中的高阶组件（HOC）和Hooks。在React中，高阶组件（High-OrderComponents,HOCs）和Hooks是两种强大的特性，它们用于重用组件逻辑。尽管它们的目的相似，但它们在实现和使用方式上有所不同。高阶组件（HOCs）高阶组件是一个函数，这个函数接收一个组件并返回一个新的组件。这个新的组件可以包含原组件的所有功能，并且还可以添加额外的功能或修改原组件的行为

笃励·2024-08-26 22:20

关于html语义化以下哪个说法是正确呢,前端面试题2019年网易工程师面试题及答案解析...

一、单选题(共19题，每题5分)1.CSS盒子模型中()是透明的，这部分可以显示背景()A、paddingB、marginC、borderD、content参考答案：A答案解析：-**Margin(外边距)**-清除边框外的区域，外边距是透明的。-**Border(边框)**-围绕在内边距和内容外的边框。-**Padding(内边距)**-清除内容周围的区域，内边距是透明的。-**Content(

水阔山长·2024-08-26 22:49

PySpark，一个超级强大的 Python 库

一个新颖的思维方式，也许能激发我们无尽的创造力，一个独特的技巧，也许能成为我们的隐形盾牌……神奇的Python库之旅，第14章目录一、初识PySpark二、基本操作三、DataFrame和SparkSQL四、机器学习与流处理五

炒青椒不放辣·2024-08-26 22:18

2024Android面试题与答案(2)

Framework内核解析面试题汇总Android中多进程通信的方式有哪些？描述下Binder机制原理？（东方头条）为什么Android要采用Binder作为IPC机制？

it灰太狼·2024-08-26 22:17

Java笔试面试题AI答之集合（5）

文章目录25.简述HashMap和HashTable有何不同？26.ArrayList和Vector有何异同点？相同点不同点27.Array和ArrayList有何区别？什么时候更适合用Array？主要区别何时更适合使用Array总结28.解释Java并发集合类是什么？29.简述Vector,ArrayList,LinkedList的区别？1.底层实现2.性能3.线程安全4.扩容机制5.构造方法3

工程师老罗·2024-08-26 22:45

Java笔试面试题AI答之线程（4）

文章目录19.Java编写多线程程序的时候你会遵循哪些最佳实践？1.使用线程池2.使用Callable和Future3.保证变量可见性4.保证线程安全5.避免死锁6.安全地终止线程7.使用并发容器8.使用ThreadLocal避免共享变量9.合理使用原子类10.编写可测试的代码20.解释在多线程环境下，SimpleDateFormat是线程安全的吗？21.说明哪些Java集合类是线程安全的？22.