机器学习算法系列面试题第26页

【机器学习】揭秘未来科技：人工智能、机器学习与大模型的融合与创新

引言随着科技的不断进步，人工智能（AI）、机器学习（ML）和大模型（LargeModels）成为了现代计算机科学领域的核心技术。它们不仅推动了科学研究的进步，也在多个行业中掀起了革命性的变革。

AGI大模型学习·2025-06-08 10:27

2篇7章6节：弹性网（Elastic Net）回归的原理和应用场景，并用R进行代码演示

在统计建模和机器学习中，回归分析是一项基础而重要的技术。我们经常使用线性回归模型来探索变量之间的关系、预测未知数据。

R科学与人工智能·2025-06-08 10:27

【手撕系列】Java限流算法终篇：分布式限流实现与实战！（建议收藏）

本文是限流算法系列的终篇，将带你深入了解分布式环境下的限流实现。从Redis到集群，从原理到实战，全方位掌握分布式限流技术。

果冻kk·2025-06-08 08:38

使用Python和Scikit-Learn实现机器学习模型调优

在机器学习项目中，模型的性能往往取决于多个因素，其中模型的超参数（hyperparameters）起着关键作用。超参数是模型在训练之前需要设置的参数，例如决策树的深度、KNN的邻居数等。

Blossom.118·2025-06-08 06:00

使用Python和Flask构建简单的机器学习API

在机器学习项目中，将模型部署为一个WebAPI是一种常见的需求。这样可以方便地将模型集成到其他应用程序中，例如移动应用、Web应用或其他后端服务。

Blossom.118·2025-06-08 06:59

简单transformer运用

通俗易懂解读：hw04.py文件内容与Transformer的应用这个文件是一个Python脚本（hw04.py），用于完成NTU2021Spring机器学习课程的HW4作业任务：扬声器分类（SpeakerClassification

D11PMINDER·2025-06-08 06:59

账号信息安全：筑牢数字防线，守护信息宝库

防御策略涵盖用户、企业和技术层面，如用户增强安全意识、设定强密码和开启多因素认证等；企业加强员工培训、建立严格账号管理制度和强化网络安全防护等；技术上应用密码加密、生物识别、人工智能与机器学习及

热爱技术。·2025-06-08 04:48

Python机器学习实战：推荐系统的原理与实现方法

AI大模型应用之禅·2025-06-08 03:06

2025国家护网HVV高频面试题总结来了（题目+回答）

0x1高频面试题第一套1、之前参加过护网嘛，能讲下你具体的工作内容吗？

编程瞬息全宇宙·2025-06-07 20:50

记一次某大厂护网HVV初级笔试题&2024护网行动&护网面试题

题目全是选择题，以下为部分题。1、在Linux操作系统中，用于查看文件和目录的权限信息的命令是：AlsBdirCchmodDchown2、系统探针检测到应用程序尝试以root权限运行非必要操作，这应被视为一个紧急安全事件并立即响应处理A正确B错误3、使用tasklist/svc命令在Windows系统中可以查看到服务与其对应运行进程的关系，有助于识别可疑服务A正确B错误4、在Linux系统中，通过

网络安全爱好者_尘·2025-06-07 20:50

【NET】高级开发面试题总结（2025）

面试要求汇总1.熟悉winform优先、要求具备一定图形算法能力。2.熟悉TCP/IP、EtherCAT、CAN、RS485、RS232网络协议，熟练掌握网络编程技术及多线程技术、进程处理技术，具有很强的编码、调试和解决问题能力;3.对并发(多线程、并行计算)、I0有深入的理解，能够根据业务需求权衡不同的技术路线4.精通C#语言，精通Task、异步编程、LNQ语法、委托和C#各版本新特性，有C/S

汪小白JIY·2025-06-07 18:06

leetcode 23. Merge k Sorted Lists

这个题目的解法很多，是经典的面试题目

bohu83·2025-06-07 17:29

Levenberg-Marquardt算法详解和C++代码示例

Levenberg-Marquardt（LM）算法是非线性最小二乘问题中常用的一种优化算法，它融合了高斯-牛顿法和梯度下降法的优点，在数值计算与SLAM、图像配准、机器学习等领域中应用广泛。

点云SLAM·2025-06-07 16:57

大数据平台搭建与数据分析

关键词：大数据平台；数据分析；Hadoop；Spark；机器学习一、引言随着互联

喜欢编程就关注我·2025-06-07 15:23

机器学习——XGBoost

XGBoost是迄今为止最常用的决策树集成或决策树实现方法的一种算法，它运行快速，开源实现容易使用，也被非常成功地用于赢得许多机器学习比赛。

小卷心菜.·2025-06-07 15:49

一文彻底搞懂JUC常见面试题

文章目录1.JUC简介2.进程和线程的区别？3.多线程和多进程的区别？4.说一下并发编程中的3个概念？(原子、可见、有序)5.Java的内存模型以及如何保证三种特性？6.说一下volatile关键字？7.说一下Synchronized关键字？8.Java中确保线程安全的方法?(Synchronized和Lock、thradlocal和同步，悲观锁和乐观锁CAS)9.什么是自旋锁？10.线程的5种状

澡澡洗澡澡·2025-06-07 15:48

机器学习KNN算法全解析：从原理到实战

今天我们来聊聊机器学习中的"懒人算法"——KNN（K-NearestNeighbors，K近邻）算法。这个算法就像个"墙头草"，它不学习模型参数，而是直接根据邻居的"投票"来做决策，是不是很有趣？

AI妈妈手把手·2025-06-07 14:45

机器学习与深度学习13-K均值聚类

目录前文回顾1.K均值聚类定义2.K均值聚类的工作原理3.如何确定K均值聚类的K值4.K均值聚类的优点和局限性5.K均值聚类的常见初始化方法6.K均值聚类和层次聚类的区别与联系前文回顾上一篇文章地址：链接1.K均值聚类定义K均值聚类（K-meansclustering）是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。该算法通过最小化簇内样本之间的平方误差和最大化簇间的距离来确定簇的位置

my_q·2025-06-07 14:15

机器学习复习3--模型的选择

选择合适的机器学习模型是机器学习项目成功的关键一步。这通常不是一个一蹴而就的过程，而是需要综合考虑多个因素，并进行实验和评估。1.理解问题本质这是模型选择的首要步骤。

谢耳朵(wer~wer~)·2025-06-07 14:14

机器学习与深度学习14-集成学习

目录前文回顾1.集成学习的定义2.集成学习中的多样性3.集成学习中的Bagging和Boosting4.集成学习中常见的基本算法5.什么是随机森林6.AdaBoost算法的工作原理7.如何选择集成学习中的基础学习器或弱分类器8.集成学习中常见的组合策略9.集成学习中袋外误差和交叉验证的作用10.集成学习的优势和局限性前文回顾上一篇文章链接：地址1.集成学习的定义集成学习（EnsembleLearn

·2025-06-07 14:43

前端面试题24（css3）

下面是一些常见的CSS3面试题，这些问题可以帮助你评估应聘者对CSS3的掌握程度：1.解释CSS3中的动画关键帧（@keyframes）和它们是如何工作的？

GIS-CL·2025-06-07 13:07

《前端面试题：CSS的display属性》

CSSdisplay属性完全指南：深入理解布局核心属性掌握display属性是CSS布局的基石，也是前端面试必考知识点一、display属性概述：布局的核心控制display属性是CSS中最重要、最基础的属性之一，它决定了元素在页面上的渲染方式和布局行为。理解display属性是掌握CSS布局的关键所在。display属性的重要性：控制元素渲染类型：块级、行内、表格等影响元素布局行为：如何参与文档

站在风口的猪1108·2025-06-07 13:35

前端面试题之ES6保姆级教程

ES6核心特性深度解析：现代JavaScript开发基石2015年发布的ECMAScript2015（ES6）彻底改变了JavaScript的编程范式，本文将全面剖析其核心特性及最佳实践一、ES6简介与背景ECMAScript6.0（简称ES6）是JavaScript语言的下一代标准，于2015年6月正式发布。ECMAScript和JavaScript本质上是同一种语言，前者是后者的规格标准，后者

前端小崔·2025-06-07 12:34

前端面试题：H5新增特性？CSS3新增特性？

一、H5新增特性1、拖拽释放(Drapanddrop)APIondrop拖放是一种常见的特性，即抓取对象以后拖到另一个位置在HTML5中，拖放是标准的一部分，任何元素都能够拖放2、画布canvas；getContext()方法返回一个用于在画布上绘图的环境Canvas.getContext(contextID)参数contextID指定了您想要在画布上绘制的类型。当前唯一的合法值是“2d”，它指定

LXQ（理性版）·2025-06-07 12:34

Java求职者面试题详解：Spring、Spring Boot、MyBatis技术栈

Java求职者面试题详解：Spring、SpringBoot、MyBatis技术栈一、第一轮：基础概念问题1.Spring框架的核心容器是什么？它有什么作用？

迢迢星万里灬·2025-06-07 09:10

解释半监督学习（Semi-Supervised Learning）的概念和方法（面试题200合集，中频、实用）

半监督学习（Semi-SupervisedLearning,SSL）是机器学习领域中一个至关重要的分支，它巧妙地结合了监督学习和无监督学习的特点，旨在利用少量标记数据和大量未标记数据来进行学习。

快撑死的鱼·2025-06-07 09:38

Python打卡 DAY 23 pipeline管道

目录机器学习中的转换器、估计器与管道工程1.知识回顾1.1转化器和估计器的概念1.2管道工程(Pipeline)1.3ColumnTransformer和Pipeline类2.作业:通用机器学习Pipeline

沐兮兮兮·2025-06-07 08:34

Java 集合面试题从数据结构到 HashMap 源码剖析详解及常见考点梳理

Java集合面试题详解：从数据结构到HashMap源码剖析在Java开发领域，对集合框架的深入理解是至关重要的。无论是在日常开发还是面试场景中，集合相关知识都是高频考点。

sss191s·2025-06-07 08:33

互联网公司校招 Java 面试题总结及答案之阿里腾讯 Java 校招面试题汇总解析

我将整合阿里、腾讯等互联网大厂的Java面试题及答案，从基础概念、多线程、框架等方面入手，为你梳理常见考点，助你为校招做好准备。互联网公司校招Java面试题总结及答案——阿里、腾讯!

sss191s·2025-06-07 08:33

2025 年 Java 校招 120 道面试题目合集及详细答案解析

Java校招120道面试题目合集及答案一、Java基础1.Java语言有哪些特点？答案：简单性：Java语法简洁，去除了C++中一些复杂和容易出错的特性，如指针、多重继承等。

sss191s·2025-06-07 08:32

2025 年 Java 校招 120 道含实操面试题目及答案完整合集

Java校招120道面试题目合集及答案（含实操）一、Java基础1.Java语言有哪些特点？答案：Java具有简单性、面向对象、平台无关性等特点。

sss191s·2025-06-07 08:32

校招 java 面试基础题目及解析

本文将围绕常见的Java基础面试题，通过理论解析与实际代码示例，帮助大家深入理解和掌握相关知识，为校招面试做好充分准备。一、Java基础特性1.1平台无关性Java的平台无关性是其重要特性之一，

·2025-06-07 08:58

揭秘AI原生应用领域AI代理的模型训练方法

揭秘AI原生应用领域AI代理的模型训练方法关键词：AI原生应用、AI代理、模型训练方法、机器学习、深度学习摘要：本文聚焦于AI原生应用领域中AI代理的模型训练方法。

AI智能应用·2025-06-07 05:14

sklearn 和 pytorch tensorflow什么关系

Scikit-learn、PyTorch和TensorFlow是Python生态中互补的机器学习库，但它们的定位和应用场景有明显区别：核心定位对比库主要定位抽象层级核心优势典型场景Scikit-learn

MYH516·2025-06-07 05:09

【PyTorch】CUDA基础知识

为了追求更快的速度，机器学习研究人员开始利用一些计算机中的特殊硬件。这些硬件原本是用来提升图形处理性能的，叫做显卡。NVIDIACUDA显卡中包含一个GPU，它能够以高度并行化的方式实现矩阵乘法。

沐兮Krystal·2025-06-07 05:08

Spring 面试题大全含答案共 79 题

1.什么是spring?Spring是个java企业级应用的开源开发框架。Spring主要用来开发Java应用，但是有些扩展是针对构建J2EE平台的web应用。Spring框架目标是简化Java企业级应用开发，并通过POJO为基础的编程模型促进良好的编程习惯。2.使用Spring框架的好处是什么？轻量：Spring是轻量的，基本的版本大约2MB控制反转：Spring通过控制反转实现了松散耦合，对像

着火点·2025-06-07 04:02

Java spring面试题及答案（12~44题）

12、BeanFactory常用的实现类有哪些？Bean工厂是工厂模式的一个实现，提供了控制反转功能，用来把应用的配置和依赖从正真的应用代码中分离。常用的BeanFactory实现有DefaultListableBeanFactory、XmlBeanFactory、ApplicationContext等。XMLBeanFactory，最常用的就是org.springframework.beans.

蒙娜丽莎的Java·2025-06-07 03:01

AI 人工智能领域中 Copilot 的价值评估

AI人工智能领域中Copilot的价值评估关键词：AI编程助手、GitHubCopilot、代码自动生成、开发效率、人工智能应用、程序员生产力、机器学习模型摘要：本文深入探讨了AI编程助手GitHubCopilot

AI智能探索者·2025-06-07 03:27

AI入门——AI大模型、深度学习、机器学习总结

超级-码力·2025-06-07 02:24

主流的消息队列有哪些，它们各自的优缺点，应用场景对比

个人主页：温情系列专栏:《消息队列精选面试题》•ࡇ•山高路远，看世界也找自己目录个人主页：温情官方解析其他回答官方解析以下是几种主流的消息队列1.RabbitMQ优点：可靠性⾼、性能优秀、⽀持多种协议、

温情^·2025-06-07 01:13

消息队列高频面试题解析 | 字字珠玑，面试官直呼过瘾！

文章目录消息队列高频面试题解析|字字珠玑，面试官直呼过瘾！核心价值与应用场景篇Q1:请详细解释消息队列的三大核心价值，并结合实际业务场景分析？

真实的菜·2025-06-07 00:10

ubuntu20.04使用docker部署ubuntu16.04环境

容器使用docker起因第一次使用docker1.安装docker参考2.使用docker创建ubuntu16.04环境3.查看镜像4.启动镜像的一个容器5.进入容器并查看环境使用docker起因刚开始学习机器学习

NUAA1703·2025-06-06 23:32

Spring Boot 常用注解面试题深度解析

致敬读者感谢阅读笑口常开生日快乐⬛早点睡觉博主相关博主信息博客首页专栏推荐活动信息文章目录SpringBoot常用注解面试题深度解析一、核心启动注解（必考）二、Bean管理与依赖注入三、SpringMVC

岫珩·2025-06-06 23:30

OpenCV零基础极速入门：详解跨平台安装与环境配置（一）

OpenCV采用模块化设计，核心架构分为四大层次：核心模块（Core）：矩阵运算、文件IO、基础数据结构图像处理（Imgproc）：滤波、几何变换、特征检测高级视觉（Highgui）：GUI交互、视频流处理机器学习

WHCIS·2025-06-06 21:41

数据清洗——利用机器学习方法进行健康智能诊断

1.数据预处理与质量控制：目的：确保数据的完整性和准确性，为后续的分析和建模提供可靠的基础。具体操作：通过识别并填补缺失值，解决数据不完整的问题，减少因数据缺失导致的偏差。2.探索性数据分析（EDA）：目的：理解数据的分布特性、趋势以及不同特征之间的关系，为后续建模提供洞察。具体操作：通过分组对比不同年龄、性别的人群中患病占比，揭示潜在的患病风险因素，为模型特征选择提供依据。3.分类建模与评估：目

丢不掉的喜欢·2025-06-06 21:39

AI大模型赋能软件工程领域自动化测试

AI大模型赋能软件工程领域自动化测试关键词：AI大模型、自动化测试、软件工程、机器学习、测试用例生成、缺陷预测、持续集成摘要：本文深入探讨了AI大模型如何革新软件工程领域的自动化测试。

软件工程实践·2025-06-06 20:37

Java 依赖注入、控制反转与面向切面：面试深度解析

致敬读者感谢阅读笑口常开生日快乐⬛早点睡觉博主相关博主信息博客首页专栏推荐活动信息文章目录Java依赖注入、控制反转与面向切面：面试深度解析一、控制反转（IoC）与依赖注入（DI）1.核心概念解析2.高频面试题二

岫珩·2025-06-06 20:32

Java 高频面试题场景（二）：老年健康手环数据管理系统

系列文章序号文章名称1Java高频面试题场景（一）：社区智能充电桩管理系统2Java高频面试题场景（二）：老年健康手环数据管理系统文章目录系列文章一、项目信息项目介绍技术栈主要工作二、面试题及回答1.

程序员岳彬·2025-06-06 19:57

Java 高频面试题场景（四）：社区老年大学在线学习平台系统

系列文章序号文章名称1Java高频面试题场景（一）：社区智能充电桩管理系统2Java高频面试题场景（二）：老年健康手环数据管理系统3Java高频面试题场景（三）：高校实验室设备共享平台4Java高频面试题场景

程序员岳彬·2025-06-06 18:55

机器学习——主成分分析 PCA

目录简介一、基本原理1.数据变换2.协方差矩阵3.特征值和特征向量实施步骤应用选择主成分的数量二、代码实现优缺点分析优点缺点总结简介主成分分析（PCA）是机器学习领域中的一种重要算法，主要应用于数据的降维和特征提取

Nil0_·2025-06-06 18:51

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