机器学习算法系列面试题

汽车智能驾驶算法汇总

汽车智能驾驶算法是自动驾驶技术的核心，它们集成了多个学科的知识，包括计算机视觉、机器学习、控制理论、路径规划等。以下是对汽车智能驾驶算法的一个详细汇总，内容分为几个关键部分进行阐述。
芊言芊语·2024-09-10 03:04

TCP/IP面试三道题

针对TCP/IP的面试题，我将从简单到困难给出三道题目，并附上参考答案的概要。1.简单题：请简述TCP/IP协议族的基本组成，并说明每一层的主要功能。
flying jiang·2024-09-10 01:54

一文告诉你程序员该掌握和应用大模型

训练大模型：场景：自训练大模型人才需求：算法工程师门槛：极高机会：较高特点：这个方向需要深厚的算法和机器学习知识，适合那些对研究和开发新模型感兴趣的人。
大耳朵爱学习·2024-09-10 01:23

2021-03-26 每日打卡

本来想学pca,但是看了一下觉得要先复习机器学习，然后就在纠结中什么都没做。感想：冲劲十足的周一周二，慢慢的懒下来。。。要继续保持运动和自我学习。要继续考虑如何定下适量的每日任务。
来多喜·2024-09-10 00:09

理性拥抱机器学习热潮：ML祖师爷Tom Mitchell最新洞见

来源：雷锋网作者：杨晓凡本文共3484字，建议阅读7分钟。本文与你分享TomMitchell教授的最新洞见。编者按：上个月，全球移动互联网大会GMIC2018在北京开幕。此次主题为"AI生万物，谐音爱生万物，科学技术要有人文的温度，机器有爱，真芯英雄"的大会上，全球人工智能领袖汇聚全球业界顶尖领袖，探讨在基础硬件、大数据与开源平台、深度学习为代表的算法等人工智能领域的最新洞见，是年度行业发展的风向
「已注销」·2024-09-10 00:33

【Kubernetes】常见面试题汇总（六）

目录17.简述kube-proxyipvs和iptables的异同？18.简述Kubernetes中什么是静态Pod？19.简述Kubernetes中Pod可能位于的状态？17.简述kube-proxyipvs和iptables的异同？（1）iptables与IPVS都是基于Netfilter实现的，但因为定位不同，二者有着本质的差别：①iptables是为防火墙而设计的；②IPVS则专门用于高性
summer.335·2024-09-09 23:32

【Kubernetes】常见面试题汇总（五）

目录13.简述KubernetesReplicaSet和ReplicationController之间有什么区别？14.简述kube-proxy作用？15.简述kube-proxyiptables原理？16.简述kube-proxyipvs原理？13.简述KubernetesReplicaSet和ReplicationController之间有什么区别？-ReplicaSet和Replicatio
summer.335·2024-09-09 23:32

2021-01-02随笔

人工智能时代最重要的是机器学习，像数据分析、图像识别、数据挖掘、自然语言处理、语音识别等都是以其为基础的，也可以说人工智能的各种应用都需要机器学习来支撑。
0清婉0·2024-09-09 23:26

2024年最新初面蚂蚁金服，Python爬虫实战：爬取股票信息(1)，面试题解析已整理成文档怎么办

收集整理了一份《2024年最新Python全套学习资料》免费送给大家，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上Python知识点，真正体系化！由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来如果你需要这些资料，可以添加V无偿获取：hxbc188（备注666）正文首先要爬取股票数据
imtokenmax合约众筹·2024-09-09 22:57

深度学习速通系列:鲁棒性和稳定性

在机器学习中，鲁棒性和稳定性是评估模型性能的两个关键指标，它们对于确保模型在实际应用中的可靠性至关重要。
Ven%·2024-09-09 21:21

基于opencv-mediapipe的手势识别

1.mediapipe简介Mediapipe是google的一个开源项目，可以提供开源的、跨平台的常用机器学习(mach
困了不能睡·2024-09-09 21:47

Java面试题--JVM大厂篇之JVM大厂面试题及答案解析（7）

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：1.
青云交·2024-09-09 18:55

Java 面试题 ——JVM 大厂篇之 Java 工程师必备：顶尖工具助你全面监控和分析 CMS GC 性能（2）

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到我的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：1.Ja
青云交·2024-09-09 18:55

Java面试题--JVM大厂篇之Java工程师必备：顶尖工具助你全面监控和分析CMS GC性能（1）

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到我的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：1.Ja
青云交·2024-09-09 18:54

Java面试题--JVM大厂篇之低停顿、高性能：深入解析ZGC的优势

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到我的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：1.Ja
青云交·2024-09-09 18:54

Java面试题--JVM大厂篇之揭秘：如何通过优化 CMS GC 提升各行业服务器响应速度

Java面试题--JVM大厂篇之揭秘：如何通过优化CMSGC提升各行业服务器响应速度引言：正文：一、游戏行业1.问题：2.优化措施：二、在线教育行业1.问题：2.优化措施：三、医疗信息化行业1.问题：2
青云交·2024-09-09 17:24

Java面试题--JVM大厂篇之高并发Java应用的秘密武器：深入剖析GC优化实战案例

引言：晚上好，Java开发者们！在高并发的现代应用中，垃圾回收器（GC）是Java性能优化的重要环节。尤其在CMS（ConcurrentMark-Sweep）GC曾经担任主角的日子里，适当的调优和优化措施至关重要。本篇文章将通过三个实际案例，探讨如何在不同场景中优化CMSGC，为你揭示Java性能调优的秘密。vQingYunJiao，无论你是新手还是资深工程师，希望这篇文章能为你提供实践中的宝贵经
青云交·2024-09-09 17:23

Java面试题--JVM大厂篇之破解Java性能瓶颈！深入理解Parallel GC并优化你的应用

目录引言：正文：1.理解ParallelGC的工作原理2.配置ParallelGC3.监控和分析GC日志4.常见调优技巧5.持续迭代和优化结束语：补充考虑1.综合考虑吞吐量与响应时间2.评估和优化垃圾回收频率3.动态调整与自适应策略最佳实践定期基准测试与压力测试实时监控与告警机制探索替代垃圾回收器结论引言：在现代Java应用程序中，垃圾回收（GarbageCollection,GC）作为JVM核心
青云交·2024-09-09 17:53

Java面试题--JVM大厂篇之深入探讨Serial GC的应用场景

目录引言:正文:一、什么是SerialGC？二、SerialGC的工作原理三、适用场景单处理器环境在单处理器环境下，SerialGC是一个非常好的选择。由于没有多余的处理器资源，单线程的垃圾回收操作不会导致额外的上下文切换开销，从而能够最大化地利用CPU资源。小型应用对于小型应用程序，特别是那些堆内存较小且垃圾回收频率较低的应用，SerialGC能够提供足够的性能。由于其实现简单，SerialGC
青云交·2024-09-09 17:23

Java面试题--JVM大厂篇之深入解析G1 GC——革新Java垃圾回收机制

目录引言:正文：一、G1GC的区域划分及其作用1.伊甸园区（EdenRegion）2.幸存者区（SurvivorRegion）3.老年代区（OldGenerationRegion）二、区域划分的优势:三、图片解析:结束语：引言:在Java应用开发中，性能优化始终是一个重要而又棘手的话题。尤其是垃圾回收（GC）机制，常常是影响应用性能的关键因素。G1GarbageCollector（Garbage-
青云交·2024-09-09 17:22

Java面试题--JVM大厂篇之深入了解Java虚拟机（JVM）：工作机制与优化策略

引言：Java虚拟机（JavaVirtualMachine，简称JVM）是Java程序员绕不开的主题。作为Java语言的执行平台，JVM不仅为Java程序提供了平台无关性，还承担了内存管理、线程管理和垃圾回收等复杂任务。了解JVM的工作机制和优化策略，对于提升Java应用的性能具有重要意义。正文：一、JVM的基本工作原理要理解JVM，我们首先需要了解它的基本工作原理。JVM在运行时负责将Java字
青云交·2024-09-09 17:52

Java面试题--JVM大厂篇之深入解析JVM运行时数据区：Java开发者必读

引言：Java虚拟机（JVM）是Java编程语言的重要组件，它不仅实现了Java程序的跨平台特性，还高度关注内存管理和性能优化。在JVM的体系结构中，运行时数据区是实现这些特性的关键部分。本文将详细介绍JVM的运行时数据区及其各部分的作用，以帮助开发者更好地理解和优化Java程序。正文：在Java虚拟机（JVM）的运行时数据区中，主要分为若干内存区域，这些区域各自承担着不同的职责。了解这些区域及其
青云交·2024-09-09 17:52

Java面试题--JVM大厂篇之掌握JVM性能优化：选择合适的垃圾回收器

掌握JVM性能优化：选择合适的垃圾回收器引言:  在Java开发中，性能优化往往是提高应用稳定性和用户体验的关键所在。而垃圾回收器的选择和优化，是JVM性能调优的核心环节。如何在众多垃圾回收器中选出适合自己应用需求的那一个？如何通过合理配置和监控，最大限度地提升系统效率？本文将为你详细解析。正文:1.了解不同垃圾回收器的特点SerialGC（串行垃圾回收器）：适用场景：小型单线程应用。优点：实现简
青云交·2024-09-09 17:51

Java虚拟机（JVM）面试题：涨知识，拿大厂Offer（11-20）

引言：接下来，继续分享一些更深入、更具挑战性的JVM面试题，以供在寻求大厂机会的你备战面试。正文：11.简述一下JVM中的Just-In-Time(JIT)编译器的作用。
青云交·2024-09-09 17:21

Java面试题--JVM大厂篇（1-10）

下面是一些精选的JVM面试题，希望对大家能有所帮助。正文：1.JVM有哪几种垃圾收集器？每种的特点是什么？
青云交·2024-09-09 17:21

面试题28：对称的二叉树

请实现一个函数，用来判断一颗二叉树是不是对称的。注意，如果一个二叉树同此二叉树的镜像是同样的，定义其为对称的。思路一：递归解决，写一个递归函数，参数是左右子树，从根节点开始调用，递归终结点为左右子树都为空，即对应线路上对称，或者只有一个为空，以及不相等都提出跳出，最后返回调用自身分别比较后两个节点的左右子节点。（左对右，右对左）publicclassTreeNode{intval=0;TreeNo
繁星追逐·2024-09-09 17:53

【C++】-List经典面试笔试题总结-删除-插入-情况-合并-排序等经典操作

以下是一些关于list的经典笔试面试题及解答：1.list容器的主要特点是什么？解答：list容器的主要特点包括：它是一个双向链表结构，每个元素都有两个指针，分别指向前一个和后一个元素。
JasonHuan1123·2024-09-09 16:41

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类目录机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类1.选题目的和意义2.主要研究内容2.1决策树算法分类（区别于树的结构和构造算法）2.2决策树算法详解2.3决策树的应用3.算法设计
Ausgelebt·2024-09-09 15:08

探索数据变换：Transform在数据分析中的重要性

在数据分析和机器学习领域，数据变换（Transform）是一个至关重要的步骤，它直接影响到模型的性能和结果的准确性。本文将深入探讨数据变换的概念、方法以及它在现代数据分析中的应用。
Lill_bin·2024-09-09 15:32

【Python之Streamlit】第1章：Streamlit简介

借助Streamlit，您可以使用简单的Python代码即可创建交互式数据可视化、机器学习模型演示和可部署的仪表板。1.2Streamlit的主要特点无代码界面：无需编写HT
civilpy·2024-09-09 14:58

人工智能对我们影响有多大？我们大学生该如何去把握和更加合理的去利用？

方向一：人工智能的领域人工智能涵盖了许多不同的领域，包括但不限于以下几个方面：机器学习：机器学习是人工智能的一个重要分支，它涉及让计算机系统从数据中学习并改进性能，
Direct_Yang·2024-09-09 14:27

Kafka【问题 03】Connection to node -1 ( IP 9092) could not be established(1)

费时一周整理的160+网络安全面试题，金九银十，做网络安全面试里的显眼包！王岚嵚工程师面试题（附答案），只能帮兄弟们到这儿了！如果你能答对70%，找一个安全工作，问题不大。
2401_84265972·2024-09-09 14:26

Android 面试题——如何徒手写一个非阻塞线程安全队列 ConcurrentLinkedQueue？_android concurrentlinkedqueue

队列容器设计若用数组作为队列的容器，就必须得加锁，因为数组是一块连续内存地址，多线程场景下，读写同一块内存地址不得不互斥地访问。链式结构链式结构就没有这个烦恼。链的每个结点都对应不同的内存地址，在多线程场景下，取头结点和插尾结点就不存在并发问题。（至少是降低了并发问题产生的概率）通用的队列应该可存放任何类型的元素。综上，就得声明一个带泛型的链结点：//结点privatestaticclassNod
2401_84265972·2024-09-09 14:56

线性代数|机器学习-P33卷积神经网络ImageNet和卷积规则

文章目录1.ImageNet2.卷积计算2.1两个多项式卷积2.2函数卷积2.3循环卷积3.周期循环矩阵和非周期循环矩阵4.循环卷积特征值4.1卷积计算的分解4.2运算量4.3二维卷积公式5.KroneckerProduct1.ImageNetImageNet的论文paper链接如下：详细请直接阅读相关论文即可通过网盘分享的文件：imagenet_cvpr09.pdf链接:https://pan.
取个名字真难呐·2024-09-09 13:50

信息系统安全体系设计

并顺利的通过了考试一点点心得分享如下：选择题（就是刷，刷到你出肌肉记忆，闭眼就知道选项）案例题（就是背，很多简答题的回答都是公式化的比如看到活动图和状态图就知道它俩有啥区别，刚开始可能会有点恼火，准备的过程可能就像背面试题一样
不戴眼镜的朱学长·2024-09-09 11:38

论分布式系统的设计与实现

并顺利的通过了考试一点点心得分享如下：选择题（就是刷，刷到你出肌肉记忆，闭眼就知道选项）案例题（就是背，很多简答题的回答都是公式化的比如看到活动图和状态图就知道它俩有啥区别，刚开始可能会有点恼火，准备的过程可能就像背面试题一样
不戴眼镜的朱学长·2024-09-09 11:38

论基于架构的软件设计方法(ABSD)及应用

并顺利的通过了考试一点点心得分享如下：选择题（就是刷，刷到你出肌肉记忆，闭眼就知道选项）案例题（就是背，很多简答题的回答都是公式化的比如看到活动图和状态图就知道它俩有啥区别，刚开始可能会有点恼火，准备的过程可能就像背面试题一样
不戴眼镜的朱学长·2024-09-09 10:31

【conda】完整指南：如何配置 Conda 环境与镜像源

环境管理3.1设置默认环境路径3.2默认环境3.3环境清理3.4自定义命令4.其他常用配置选项4.1配置日志级别4.2缓存设置4.3自动更新总结conda是一个功能强大的包和环境管理工具，广泛用于数据科学、机器学习和科学计算领域
丶2136·2024-09-09 08:49

如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法

分布式梯度下降（DistributedGradientDescent）是一种常用于训练大规模机器学习模型的优化方法，特别是在处理大规模数据集时非常有效。
省赚客app开发者·2024-09-09 08:47

强化学习（二）----- 马尔可夫决策过程MDP

1.马尔可夫模型的几类子模型大家应该还记得马尔科夫链(MarkovChain)，了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel，HMM)。
Duckie-duckie·2024-09-09 06:37

c# wpf 面试_WPF面试题

binding(绑定源、绑定模式【default、OneWay、TwoWay、OntTime、OneWayToSource】、触发绑定更新的事件【Default、Explicit(手动BindingExpression.UpdayeSource())、PropertyChange、LostFocus】、优先级PriorityBinding)，包括绑定到单一属性、实体、集合、值转换、触发机制、验证等
weixin_39912984·2024-09-09 05:54

WPF面试题

渲染机制（UI线程和Render线程）：一站式WPF--Window（一）-周永恒-博客园依赖属性（优点、定义【属性是类私有字段的封装，wpf中使用属性对依赖属性进行封装】、优先级、继承、附件属性、验证和强制、监听）一站式WPF--依赖属性（DependencyProperty）一-周永恒-博客园一站式WPF--依赖属性（DependencyProperty）二-周永恒-博客园binding（绑定
层次之格局·2024-09-09 04:19

Java基础面试题整理50题（附部分答案）

1、说说&和&&的区别答：&和&&都可以用作逻辑与的运算符，表示逻辑与（and），当运算符两边的表达式的结果都为true时，整个运算结果才为true，否则，只要有一方为false，则结果为false。&&还具有短路的功能，即如果第一个表达式为false，则不再计算第二个表达式，例如，对于if(str!=null&&!str.equals(“”))表达式，当str为null时，后面的表达式不会执行，
阿舒带你学编程·2024-09-09 04:49

大数据面试刷题

牛客网（牛客网-找工作神器|笔试题库|面试经验|实习招聘内推，求职就业一站解决_牛客网）：牛客网是国内内容超级丰富的IT题库，不仅提供了大量的面试题，还涵盖了笔试题库、面试经验分享、实习招聘内推等多个方面
陈吉俊·2024-09-09 03:43

Spring Cloud Alibaba面试题

SpringCloudAlibaba1SpringCloudAlibaba基础组件1.1解释SpringCloudAlibaba及其主要目标1.2分析Nacos服务注册与发现的原理服务注册服务发现心跳检测数据一致性Nacos集群和持久化基于DNS和RPC的服务发现1.3描述Sentinel的熔断限流机制限流(RateLimiting)熔断降级(CircuitBreakingandFallback)
golove666·2024-09-09 02:37

【面试专题】｜技术&架构设计提升系列：面试题目及解题的正确姿势（1）

-----学习笔记-----今天是咱们第一节，我想和你聊一聊：研发工程师想提升面试竞争力，需要具备的三个技术认知是什么。在我参加研发同学述职的时候，发现几乎每个人最后都会用一页PPT来规划自己的未来职业发展，比如：我目前处在初级研发工程师阶段，下一步要成为中高级研发工程师，最终要成为一名研发架构师。但是在进一步地追问后，大多数研发同学对自身技术发展的认知，仅停留在学习了哪种新的技术，掌握了哪种新的
云世·2024-09-09 01:30

【车载测试面试：各大车企面试题汇总】

HIL（硬件在环）测试、UDS功能诊断、UDS自动化诊断、数据库制作、DTC故障制造、CANoe工具使用、ECU刷写、报文解析、导航测试、车控测试、OTA升级测试、TBOX测试等TBOX深圳涉及过T-BOX测试吗Ota升级涉及的台架环境是什么样的？上车实测之前有没有一个仿真环境台架环境都什么零部件T-BOX了解多少Linux和shell有接触吗单片机车机有没有热点啊WiFi这个功能有没有涉及一些法
@逝水流年轻染尘@·2024-09-09 01:26

SAS程序员面试题系列（一）---自我介绍

接下来写的一系列面试题，要么是我假想的，要么是看网上网友分享的面试题，然后给出我自己认为的回答。不管面试哪个行业，首先要做的就是自我介绍。
SASPRO的打工人生活·2024-09-09 00:23

顶级的python入门教程！小白到大师，从这篇教程开始！

学习Python的原因有很多，以下是几个主要的原因：广泛应用：Python被广泛应用于Web开发、数据科学、人工智能、机器学习、自动化运维、网络爬虫、科学计算、游戏开发等多个领域。
马大哈（Python）·2024-09-08 23:46

机器学习之 K-均值聚类算法

K-均值（K-means）聚类算法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。该算法通过迭代的方式将数据点分配到最近的簇中，并更新簇的中心，直到收敛为止。一、K-均值聚类算法的基本步骤：初始化K个簇的中心点（可以随机选择或者根据数据集初始化）。将每个数据点分配到最近的簇中。更新每个簇的中心点为该簇所有数据点的平均值。重复步骤2和3，直到簇的中心点不再改变或达到指定的迭代次数。二、K
维生素￥·2024-09-08 23:43
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他