机器学习算法系列面试题第5页

C++基础匿名对象，友元和常成员(const)

友元的引入2.2友元函数2.3友元类2.4友元的总结3.常成员（const）3.1常成员的引入3.2常成员函数3.3常对象3.4mutable关键字3.5常函数3.6关于C/C++中const的使用(面试题

没有百宝袋的哆啦A梦·2025-03-21 01:45

下一代模型技术演进与场景应用突破

内容概要当前模型技术正经历多维度的范式跃迁，可解释性模型与自动化机器学习（AutoML）成为突破传统黑箱困境的核心路径。

智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

TypeScript语言的计算机视觉

使用TypeScript进行计算机视觉：一个现代化的探索引言随着人工智能和机器学习的快速发展，计算机视觉（ComputerVision）成为了一个极具活力的研究领域。

苏墨瀚·2025-03-21 00:10

人工智能之数学基础：数学对人工智能技术发展的作用

概率论和统计学的应用范围非常广泛，包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域。在人工智能技术中，概率论和统计学主要用于处理不确定性的问题，

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-20 23:23

人工智能之数学基础：线性子空间

在应用中，线性子空间的概念被广泛应用于信号处理、机器学习、图像处理等领域。子空间的性质子空间是线性空间的一部分，它需要满足下面的性质：设V是数域F上的线性空间，W是V的一个非空子集。

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-20 23:53

详解离线安装Python库

爱编程的喵喵·2025-03-20 22:17

MySQL 8.0 特性的高频面试题及核心知识点

1.索引原理与MySQL8.0新特性答案：自适应哈希索引：MySQL8.0自动在频繁查询的索引上构建哈希索引，加速等值查询（如WHEREid=1）。全文索引优化：支持布尔模式（MATCH()AGAINST()）和自然语言模式，且索引更新更高效。InnoDB页压缩：支持ZSTD压缩算法，减少存储空间和I/O开销。虚拟列索引：可对虚拟列（ComputedColumns）创建索引，减少存储冗余。2.事务

dblens 数据库管理和开发工具·2025-03-20 22:43

ESG证书：AI预测未来十年职场人的黄金入场券

当ChatGPT开始撰写ESG报告，当机器学习模型精准预测企业碳排放轨迹，一场由AI驱动的ESG革命正在颠覆传统可持续发展领域。

ESG学习圈·2025-03-20 21:06

深入解析：C# 中 `Task.Delay` 与 `Thread.Sleep` 的对比与实战

让我们通过这篇文章来详细解析Task.Delay和Thread.Sleep的区别，并涵盖以下内容：基本概念Thread.Sleep的用法Task.Delay的用法对比分析实战示例注意事项与最佳实践常见面试题及答案正

墨夶·2025-03-20 20:57

【Dive Into Stable Diffusion v3.5】1：开源项目正式发布——深入探索SDv3.5模型全参/LoRA/RLHF训练

2项目简介3快速上手3.1下载代码3.2环境配置3.3项目结构3.4下载模型与数据集3.5运行指令3.6核心参数说明3.6.1通用参数3.6.2优化器/学习率3.6.3数据相关4结语1引言在人工智能和机器学习领域

Donvink·2025-03-20 19:24

知识库在意图识别中扮演着数据支撑和语义理解辅助的双重角色

知识库在意图识别中扮演着数据支撑和语义理解辅助的双重角色，而训练智能客服的意图识别Agent需要结合知识库的结构化数据与机器学习技术。

PersistDZ·2025-03-20 18:47

python面试题详解

十道经典面试题（python）1.一行代码实现累加1-100之和print(sum(range(1,101)))输出结果：5050分析：利用sum函数进行累加。range控制序列。

__wishing__·2025-03-20 18:14

2025美团最新面试题—Java程序减少GC的设计

1.对象复用与池化线程局部变量：通过ThreadLocal缓存线程私有对象，避免竞争。可变对象：优先使用可修改对象（如StringBuilder代替String拼接）。2.减少对象创建避免隐式装箱：使用基本类型（int而非Integer）。优化循环：避免在循环内创建临时对象。静态不可变对象：将常量声明为staticfinal（如配置参数）。3.数据结构优化预分配容量：初始化集合时指定合理大小（如A

程序员共鸣·2025-03-20 18:13

Webpack常见面试题总结

一、谈谈你对Webpack的理解1.1背景Webpack的目标是实现前端项目的模块化，从而更高效地管理和维护项目中的每一个资源。在早期的前端项目中，我们通过文件划分的形式来实现模块化，也就是将每个功能及其相关状态数据各自单独放到不同的JS文件中。约定每个文件是一个独立的模块，然后再将这些js文件引入到页面，一个script标签对应一个模块，然后再调用模块化的成员。比如：但这种模块化开发的弊端也十分

xiangzhihong8·2025-03-20 17:39

初级面试题：数据类型面试题大揭秘

本文将深入剖析常见的数据类型面试题，帮助读者全面掌握这些知识点。二、基本数据类型与引用数据类型面试题：int和Integer的区别是什么？

佩奇的技术笔记·2025-03-20 17:38

近期计算机领域的热点技术

一、人工智能与机器学习人工智能（AI）和机器学习（ML）是近年来计算机领域最为热门的话题之一。AI和ML技术已经广泛应用于图像识别、自然语言处理、智能推荐等领域，并取得了显著的成果。

0dayNu1L·2025-03-20 15:21

2025React岗位前端面试题180道及其答案解析,看完稳了,万字长文,持续更新....

1.什么是React？它的主要特点是什么？答案解析：React是一个用于构建用户界面的JavaScript库，主要用于构建单页应用。其主要特点包括：组件化：React应用由多个可重用的组件组成，便于管理和维护。虚拟DOM：React使用虚拟DOM提高性能，通过最小化实际DOM操作来优化渲染过程。单向数据流：数据在组件之间以单向流动的方式传递，简化了数据管理和调试。声明式编程：React允许开发者以

祈澈菇凉·2025-03-20 13:08

MySQL 面试题

1.数据库基础问题：请解释数据库（DB）、数据库管理系统（DBMS）、SQL三者的区别。参考答案：DB：存储数据的结构化仓库DBMS：管理数据库的软件（如MySQL、Oracle）SQL：操作关系型数据库的标准化语言2.SQL分类问题：SQL分为哪几类？分别写出对应的关键字（至少3个）。参考答案：DDL：CREATE/DROP/ALTERDML：INSERT/UPDATE/DELETEDQL：SE

你曾经是少年·2025-03-20 12:28

计算机专业毕业设计题目推荐（新颖选题）本科计算机科学专业相关毕业设计选题大全✅

技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、大数据、机器学习等设计与开发。主要内容：免费功能设计

会写代码的羊·2025-03-20 12:28

java八股之redis面试题

目录1、redis是单线程还是多线程2、Redis为什么那么快3、Redis底层数据是如何用跳表来存储的4、RedisKey过期了为什么内存没释放（附删除策略）5、Redis没设置key的过期时间，为什么被Redis主动删除了（淘汰策略）6、Redis主从、哨兵、集群架构优缺点比较7、Redis集群数据分片8、Redis主从切换导致缓存雪崩9、Redis持久化RDB、AOF和混合持久化AOF4.0

MinusZXX·2025-03-20 09:28

Linux安装Anaconda和Jupyter

一、了解Anaconda和Jupyter引言：Anaconda是一个流行的开源数据科学平台，广泛用于数据分析、机器学习、人工智能等领域。

硬水果糖·2025-03-20 08:20

ChatGPT、DeepSeek、GIS与Python机器学习强强联合！地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建

如今，一门极具创新性的教程震撼登场，它将ChatGPT、DeepSeek等前沿技术与GIS、Python以及机器学习深度交融，为学员打造出前所未有的学习体验，助力大家在地质灾害风险评价领域强势突围，一路领先

WangYan2022·2025-03-20 07:17

Hessian 矩阵是什么

****3.牛顿法中的应用****4.特征值与曲率方向****5.机器学习中的实际意义**一、定义与公式二、实例分析Hessian矩阵是多元函数二阶偏导数构成的方阵，用于分析函数局部曲率、判断极

ZhangJiQun&MXP·2025-03-20 07:45

LoRA中黑塞矩阵、Fisher信息矩阵是什么

在机器学习中常用于自然梯度下降（NaturalGradientDescent

ZhangJiQun&MXP·2025-03-20 07:15

神经网络基础之正则化

引言：正则化（Regularization）是机器学习中一种用于防止模型过拟合技术。

硬水果糖·2025-03-20 07:45

高级java每日一道面试题-2025年3月03日-微服务篇[Eureka篇]-Eureka自我保护机制是什么?

如果有遗漏,评论区告诉我进行补充面试官:Eureka自我保护机制是什么?我回答:在Java高级面试中，Eureka的自我保护机制（Self-PreservationMode）是一个非常重要且常被提及的话题。理解这一机制的工作原理及其应用场景对于构建高可用性的微服务架构至关重要。以下是结合提供的内容对Eureka自我保护机制的详细解析和综合概述：自我保护机制的概念Eureka的自我保护机制是一种容错

java我跟你拼了·2025-03-20 07:10

高级java每日一道面试题-2025年3月06日-微服务篇[Eureka篇]-Eureka Server和Eureka Client关系?

如果有遗漏,评论区告诉我进行补充面试官:EurekaServer和EurekaClient关系?我回答:在微服务架构中，Eureka作为Netflix开源的服务发现组件，由EurekaServer（服务端）和EurekaClient（客户端）两大部分组成。这两者通过紧密协作实现服务的注册、发现与健康管理，是确保微服务间通信顺畅的关键。以下是对EurekaServer和EurekaClient关系的

java我跟你拼了·2025-03-20 06:04

决策树算法全解析：从零基础到Titanic实战，一文搞定机器学习经典模型

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-20 04:18

图像处理篇---图像预处理

、通用目的1.1数据标准化目的实现1.2噪声抑制目的实现高斯滤波中值滤波双边滤波1.3尺寸统一化目的实现1.4数据增强目的实现1.5特征增强目的实现：边缘检测直方图均衡化锐化二、分领域预处理2.1传统机器学习

Ronin-Lotus·2025-03-20 02:00

施磊老师高级c++(一)

对象使用背后调用了哪些方法2.函数调用过程中对象背后调用方法3.总结三条对象优化的规则4.CMyString的代码问题5.添加带右值引用参数的拷贝构造和赋值函数6.String类在vector上的应用--面试题

Zhuai-行淮·2025-03-20 02:30

【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践（一文读懂AIGC）

【专栏介绍】⌈⌈⌈人工智能与大模型应用⌋⌋⌋人工智能（AI）通过算法模拟人类智能，利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。

·2025-03-20 01:36

努力的搬砖人.·2025-03-20 01:53

【产品小白】什么是AI产品经理

与传统互联网产品经理相比，AI产品经理的独特之处在于：技术深度参与：需理解机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等技术原理，并参与数

百事不可口y·2025-03-20 01:48

数据增强：扩充数据集提升模型泛化能力

1.背景介绍1.1.数据增强的重要性在机器学习领域，模型的泛化能力至关重要。一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好，而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色，但在新数据上表现糟糕。

AI天才研究院·2025-03-19 23:06

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。

AI天才研究院·2025-03-19 23:05

NLP高频面试题（三）——普通RNN的梯度消失和梯度爆炸问题

普通RNN（循环神经网络）的梯度消失和梯度爆炸问题是指在训练深层或长序列的RNN模型时出现的两种典型问题：一、梯度消失（VanishingGradient）梯度消失是指在反向传播过程中，梯度逐层传播时变得越来越小，最终趋于接近0，导致模型前层的参数难以更新。原因：在反向传播时，每一层的梯度是通过链式法则计算得到的。因为链式求导中不断乘以一个较小的数值（小于1），随着层数或时间步的增加，梯度将指数级

Chaos_Wang_·2025-03-19 23:34

使用TensorFlow、OpenCV和Pygame实现图像处理与游戏开发

这三个工具在机器学习、计算机视觉和游戏开发领域都非常流行，并且它们的结合可以提供强大的功能和无限的创造力。我们将逐步介绍如何安装和配置这些工具，并提供相关的源代码示例。

UwoiGit·2025-03-19 22:25

机器学习之KMeans算法

4.KMeans算法的优缺点4.1优点4.2缺点5.KMeans算法的应用场景5.1图像分割5.2市场细分5.3文档聚类5.4异常检测6.Python实现KMeans算法7.总结引言KMeans算法是机器学习中最经典的无监督学习算法之一

知舟不叙·2025-03-19 21:24

机器学习流程—数据预处理清洗

文章目录机器学习流程—数据预处理清洗定义问题数据预处理数据加载与展示重复数据处理数据类型空值处理无关特征删除数据分布删除异常值生成标签和特征数据分割机器学习流程—数据预处理清洗数据处理是将数据从给定形式转换为更可用和更理想的形式的任务

不二人生·2025-03-19 21:50

数据分析 SQL 面试全攻略，看这篇就够了！

一、常见面试题型大揭秘（一）简单查询这类题目通常要求考生从单表中检索数据。例如，给定一个“员工信息表”，包含员工编号、姓名、年龄、部门等字段，题目可能是“查询年龄大于30岁的员工姓名和部门”。解

程功学·2025-03-19 20:42

Apache Storm：实时数据处理的闪电战

Storm被广泛用于实时分析、在线机器学习、连续计算等多种场景。本文将深入探讨ApacheStorm的原理、基础使用、高级特性及其优点

Aaron_945·2025-03-19 18:01

Spring常见面试题

1.Spring框架中的单例bean是线程安全的吗?不是线程安全的，当多用户同时请求一个服务时，容器会给每一个请求分配一个线程，这时多个线程会并发执行该请求对应的业务逻辑(成员方法)，如果该处理逻辑中有对该单列状态的修改(体现为该单例的成员属性)，则必须考虑线程同步问题。Spring框架并没有对单例bean进行任何多线程的封装处理。关于单例bean的线程安全和并发问题需要开发者自行去搞定。比如:我

风清扬，夏邑·2025-03-19 18:27

kevindanglu·2025-03-19 17:23

并发编程面试题四

1、ReentrantLock和synchronized的区别及使用的场景synchronized关键字（是悲观锁）：自动管理：synchronized是Java提供的一种内置锁机制，使用简单，不需要显式地获取和释放锁。可重入性：同一个线程可以多次获取同一个锁而不被阻塞。不可中断：一旦一个线程开始等待获取锁，它不能被其他线程中断。内存可见性：synchronized块或方法提供了内存可见性的保证，

2301_76231794·2025-03-19 16:14

Python 机器学习基础之学习基础环境搭建

Python机器学习基础之学习基础环境搭建目录Python机器学习基础之学习基础环境搭建一、简单介绍二、什么是机器学习三、python环境的搭建1、Python安装包下载2、这里以下载Python3.10.9

仙魁XAN·2025-03-19 15:01

【机器学习】主成分分析法（PCA）

【机器学习】主成分分析法（PCA）一、摘要二、主成分分析的基本概念三、主成分分析的数学模型五、主成分分析法目标函数公式推导（`梯度上升法`求解目标函数）六、梯度上升法求解目标函数第一个主成分七、求解前n

若兰幽竹·2025-03-19 15:31

深入探索 PyTorch 在语音识别中的应用

本文基于最近一次机器学习作业（HW2）的任务内容，任务目标是对语音信号进行逐帧音素预测，从而完成多类别分类任务。一、介绍任务背景任务目标：利用深度神经网络对语音信号进行逐帧音素预测。

Zoro｜·2025-03-19 13:19

MNIST数据集&手写数字识别

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发并发布。它提供了一种基于数据流图的编程模型，用于构建和训练机器学习模型。

Zoro｜·2025-03-19 13:18

OpenLSD是一个自适应开源数据集，旨在支持逻辑综合中的多种机器学习任务。

2024-11-14，由中国科学院计算技术研究所、鹏城实验室和北京大学等联合创建OpenLSD数据集，目的为逻辑综合过程中的机器学习任务提供一个自适应的数据集生成框架。

·2025-03-19 11:34

【Python】测试数据生成工具 --- Faker

Faker的应用不仅限于测试，它还广泛应用于数据分析、机器学习训练集的准备以及任何需要大量样本数据的场景。Faker安装前提：已安装python、pip安装命令如下：pipinst

·2025-03-19 11:00

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