机器学习算法系列面试题第7页

学习pytorch

学习PyTorch是一个很好的选择，尤其是如果你对深度学习和机器学习感兴趣。以下是一个详细的学习计划，可以帮助你系统地掌握PyTorch的基本概念和应用。

阿什么名字不会重复呢·2025-03-18 07:08

【机器学习-基础知识】统计和贝叶斯推断

1.概率论基本概念回顾1.概率分布定义：概率分布（ProbabilityDistribution）指的是随机变量所有可能取值及其对应概率的集合。它描述了一个随机变量可能取的所有值以及每个值被取到的概率。对于离散型随机变量，使用概率质量函数来描述。对于连续型随机变量，使用概率密度函数来描述。举例说明：投掷一颗六面骰子，每个面上的数字（1到6）都有相同的概率（1/6）出现，这就是一个简单的概率分布例子

人类发明了工具·2025-03-18 07:35

B/S vs C/S架构：技术选型与实战对比

专栏导航：码农阿豪系列专栏导航面试专栏：收集了java相关高频面试题，面试实战总结️Spring5系列专栏：整理了Spring5重要知识点与

码农阿豪@新空间·2025-03-18 06:33

AI驱动的代码重构与优化技术

AI驱动的代码重构与优化技术，是指利用人工智能，特别是机器学习和深度学习的算法，对软件代码进行自动分析和改进的技术。

AI天才研究院·2025-03-18 05:55

玛丽莲萌·2025-03-18 02:27

【芯片验证】面试题·对深度为60的数组进行复杂约束的技巧

面试题目classA中一个长度为60的随机数组randintarr[60]，如何写约束使得：1.每个元素的值都在(0,100]之间，且互不相等；2.最少有三个元素满足勾股数要求，比如数组中包含3,4,5

尼德兰的喵·2025-03-18 01:46

机器学习Pandas_learn3

frompandasimportDataFrameimportnumpypaints={"车名":["奥迪Q5L","哈弗H6","奔驰GLC"],"最低报价":[numpy.nan,9.80,numpy.nan],"最高报价":[49.80,23.10,58.78]}goods_in=DataFrame(paints,index=[1,2,3])print(goods_in)goods_in_n

XW-ABAP·2025-03-17 23:29

机器学习中输入输出Tokens的概念详解

随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已经成为自然语言处理（NLP）领域的一个热点研究方向。这些模型不仅能够生成高质量的文本，还能在多种任务中展现出卓越的表现，比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中，Tokens的概念扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍大语言模型如何使用Tokens，以及如何计算Tokens的数量。什么是T

爱吃土豆的程序员·2025-03-17 21:17

【sklearn 01】人工智能概述

一、人工智能，机器学习，深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。

@金色海岸·2025-03-17 20:41

一道面试题带你看透HashMap底层原理与设计思想，看完就懂了

[一道面试题带你看透HashMap底层原理与设计思想]——从扩容机制到线程安全的技术实现全景解析一、面试场景中的灵魂拷问面试官：假设我们有一个容量为16的HashMap，当插入第11个元素时发生了扩容，

佩奇的技术笔记·2025-03-17 20:10

Java面试系列-ElasticSearch面试题20道，文档，索引，搜索，聚合，分词器，集群管理，索引模版，数据备份和恢复，安全机制，集群扩展，实时搜索，索引生命周期，节点发现，批量操作，基本架构

文章目录1.Elasticsearch的基本架构是什么？2.Elasticsearch中的Shard和Replica是如何工作的？3.Elasticsearch中的文档是如何存储的？4.Elasticsearch中的索引是如何创建的？5.Elasticsearch中的搜索是如何工作的？6.Elasticsearch中的聚合是如何工作的？7.Elasticsearch中的分词器是如何工作的？8.El

图苑·2025-03-17 19:59

C# WPF面试题：WPF中一些常见的设计模式

C#WPF(WindowsPresentationFoundation)是一个用于创建桌面应用程序的框架，它广泛使用了多种设计模式。以下是一些常见的设计模式：MVVM（Model-View-ViewModel）：这是WPF最常用的设计模式。它将数据模型（Model）、视图（View）和视图模型（ViewModel）分离，使得各部分可以独立进行开发和测试。视图模型是视图的抽象，它包含了视图的状态和行

令狐掌门·2025-03-17 18:29

【AI】使用Python实现机器学习小项目教程

引言在本教程中，我们将带领您使用Python编程语言实现一个经典的机器学习项目——鸢尾花（Iris）分类。通过这个项目，您将掌握机器学习的基本流程，包括数据加载、预处理、模型训练、评估和优化等步骤。

丶2136·2025-03-17 18:21

AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战：Python实现概率模型

概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一，它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。

AI天才研究院·2025-03-17 17:46

技术解析麦萌短剧《月光下的你》：从「时间序列的对抗扰动」到「加密身份的收敛证明」

《月光下的你》以十六年的时间跨度展开一场关于「数据污染」与「身份验证」的深度博弈，本文将用机器学习视角拆解这场跨越时空的模型纠偏实验。

萌萌短剧·2025-03-17 16:43

2025前端面试题超全面解析（附答案与深度扩展）

文章目录一、HTML篇（扩展版）1.**HTML5语义化标签的实际应用场景**2.**WebComponents实战：如何封装一个自定义按钮组件？**3.**WebWorker的用途与限制**二、CSS篇（扩展版）1.**CSS盒模型详解：border-boxvscontent-box**2.**CSS动画性能优化技巧**3.**CSS预处理器（Sass/Less）核心功能对比**三、JavaSc

北辰alk·2025-03-17 16:08

机器学习 [白板推导]（三）[线性分类]

4.线性分类4.1.线性分类的典型模型硬分类：输出结果只有0或1这种离散结果；感知机线性判别分析Fisher软分类：会输出0-1之间的值作为各个类别的概率；概率生成模型：高斯判别分析GDA、朴素贝叶斯，主要建模的是p(x⃗,y)p(\vec{x},y)p(x,y)概率判别模型：逻辑回归，主要建模的是p(y∣x⃗)p(y|\vec{x})p(y∣x)4.2.感知机4.2.1.基本模型模型：f(x

神齐的小马·2025-03-17 15:31

【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...详解目标检测中的多尺度训练和测试?

【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…详解目标检测中的多尺度训练和测试?【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…详解目标检测中的多尺度训练和测试?

努力毕业的小土博^_^·2025-03-17 14:53

Ollama 基本概念

Ollama是一个本地化的、支持多种自然语言处理（NLP）任务的机器学习框架，专注于模型加载、推理和生成任务。通过Ollama，用户能够方便地与本地部署的大型预训练模型进行交互。

Mr_One_Zhang·2025-03-17 13:47

软件开发面试题C#，.NET知识点（续）

1.C#中的封装是什么，以及它的重要性。封装（Encapsulation）是面向对象编程（OOP）的一个基本概念。它指的是将对象的状态（属性）和行为（方法）绑定在一起，并且将这些细节隐藏起来，只暴露必要的接口给外部使用。这样做的好处包括：提高代码的安全性：通过将数据隐藏在类内部，并通过公共方法（getters和setters）来访问和修改这些数据，可以防止外部代码直接修改类的内部状态，从而保护数据

.房东的猫·2025-03-17 13:17

Java开发-面试题-0014-@Component, @Controller, @Repository,@Mapper,@Service有何区别

CodeZeng1998·2025-03-17 12:12

人工智能直通车系列24【机器学习基础】（机器学习模型评估指标（回归））

目录机器学习模型评估指标（回归）1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.均方根误差（RootMeanSquaredError,RMSE）3.平均绝对误差（MeanAbsoluteError

浪九天·2025-03-17 11:08

软件测试工程师面试题（含答案）

面试题列表1、自我介绍，涉及工作经历答：基本信息+擅长测试方向+个人突出亮点+以往工作经历等等。

美团程序员·2025-03-17 11:34

从零开始学机器学习——构建一个推荐web应用

我们此次的学习重点在于机器学习本身，因此我们

努力的小雨·2025-03-17 11:04

云原生：K8s（Kubernetes）高频典型面试题汇总

1.简述etcd及其特点？答：etcd是CoreOS团队发起的开源项目，是一个管理配置信息和服务发现（servicediscovery）的项目，它的目标是构建一个高可用的分布式键值（key-value）数据库，基于Go语言实现。特点：l简单：支持REST风格的HTTP+JSONAPIl安全：支持HTTPS方式的访问l快速：支持并发1k/s的写操作l可靠：支持分布式结构，基于Raft的一致性算法，R

老舅的火箭爱扫地·2025-03-17 11:32

软件测试面试题

您所熟悉的测试用例设计方法都有哪些？请分别以具体的例子来说明这些方法在测试用例设计工作中的应用。答：有黑盒和白盒两种测试种类，黑盒有等价类划分法，边界分析法，因果图法和错误猜测法。白盒有逻辑覆盖法，循环测试路径选择，基本路径测试。例子：在一次输入多个条件的完整性查询中。利用等价类划分法则和边界分析法则，首先利用等价划分法，可以一个或多个结果是OK的测试用例，然后确认多个NG的测试用例，然后利用边界

bobob_·2025-03-17 11:02

鸿蒙开发2024【面试题库】讲解，近期需要面试的可千万别错过！

1.请简述鸿蒙OS与AndroidOS的主要区别是什么？设备兼容性：鸿蒙OS是一款面向各种设备的分布式操作系统，支持手机、平板电脑、智能手表、智能家居、汽车等多种设备类型，并能在这些设备之间实现无缝切换和共享数据。而Android系统则主要用于移动设备，如手机和平板电脑。系统架构：鸿蒙OS采用分布式技术架构，通过分布式技术实现多设备间的协作和数据共享，更加灵活、安全、高效。而Android则采用单

鸿蒙系统小能手Mr.Li·2025-03-17 10:30

【面经】2025年软件测试面试题，精选100 道（附答案）

测试技术面试题1、我现在有个程序，发现在Windows上运行得很慢，怎么判别是程序存在问题还是软硬件系统存在问题？2、什么是兼容性测试？兼容性测试侧重哪些方面？3、测试的策略有哪些？

测试界的路飞·2025-03-17 10:29

Python自动化炒股：利用XGBoost和LightGBM进行股票市场预测的实战案例

Python以其强大的数据处理能力和丰富的机器学习库，成为了实现这些模型的首选语言。本文将带你了解如何使用XGBoost和LightGBM这两个流行的机器学习算法来

云策量化·2025-03-17 10:29

数据库核心技术面试题深度剖析：主从同步、二级索引与Change Buffer

本文将从面试题角度拆解这三个技术点，覆盖底层原理、性能优化、设计思想，并结合实际场景与高频追问，助你构建系统性回答框架。一、主从同步：高可用架构的灵魂1.基础问题：主从同步的基本流程是什么？

·2025-03-17 10:01

嵌入式SDIO 总线面试题及参考答案

目录SDIO总线与SD总线的核心区别是什么？(附框架图）简述SDIO总线物理接口的组成及其功能（CLK、CMD、DAT0-DAT3）。SDIO总线支持的最大数据传输位宽是多少？如何配置？解释SDIO总线中的主从模式架构及通信流程。SDIO卡的功能类型有哪些（如Wi-Fi、蓝牙、GPS）？SDIO总线时钟信号（CLK）的作用及典型频率范围SDIO协议中的OCR寄存器作用是什么？如何通过CMD5获取卡

大模型大数据攻城狮·2025-03-17 10:56

【sklearn 04】DNN、CNN、RNN

DNNDNN（DeepNeuralNetworks，深度神经网络）是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数，需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN（convolutionalNeuralNetworks

@金色海岸·2025-03-17 09:24

【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习

监督学习、非监督学习、强化学习**机器学习通常分为无监督学习、监督学习和强化学习三类。

@金色海岸·2025-03-17 09:54

从LLM出发：由浅入深探索AI开发的全流程与简单实践（全文3w字）

文章目录第一部分：AI开发的背景与历史1.1人工智能的起源与发展1.2神经网络与深度学习的崛起1.3Transformer架构与LLM的兴起1.4当前AI开发的现状与趋势第二部分：AI开发的核心技术2.1机器学习

码事漫谈·2025-03-17 09:48

纳米尺度仿真软件：Quantum Espresso_（20）.机器学习在QuantumEspresso中的应用

机器学习在QuantumEspresso中的应用在现代材料科学和纳米技术的研究中，机器学习（ML）技术已经成为一种强大的工具，用于加速和优化量子力学计算。

kkchenjj·2025-03-17 08:11

新手村：数据预处理-异常值检测方法

机器学习中异常值检测方法一、前置条件知识领域要求编程基础Python基础（变量、循环、函数）、JupyterNotebook或PyCharm使用。

嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

新手村：数据预处理-特征缩放

新手村：数据预处理-特征缩放特征缩放（FeatureScaling）是数据预处理中的一个重要步骤，特别是在应用某些机器学习算法时。

嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

过拟合：机器学习中的“死记硬背”陷阱

在机器学习中，过拟合（Overfitting）是一个几乎每个从业者都会遇到的经典问题。它像一把双刃剑：当模型过于“聪明”时，可能会陷入对训练数据的过度依赖，从而失去处理新问题的能力。

彩旗工作室·2025-03-17 05:44

Spring有哪些缺点?

面试题。希望对大家有帮助；Spring有哪些缺点?

java1234_小锋·2025-03-17 03:32

【Python】已解决：pip安装第三方模块（库）与PyCharm中不同步的问题（PyCharm添加本地python解释器）

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-03-17 03:02

如何在github上参与开源项目

2.找到感兴趣的项目GitHub上有成千上万的开源项目，你可以通过以下方式找到感兴趣的项目：搜索项目：在GitHub首页的搜索框中输入关键词，例如“机器学习”、“Web开发”等。

这个懒人·2025-03-17 03:00

【AI大模型智能应用】Deepseek生成测试用例

DeepSeek基于人工智能和机器学习，它能够依据软件的需求和设计文档，自动生成高质量的测试用例，显著减轻人工编写测试用例的负担。

柳柳的博客·2025-03-17 02:51

Python依赖管理工具分析

缺乏从一开始就进行统一规划和设计的意识社区的分散性：Python社区庞大且分散，众多开发者和团队各自为政，根据自己的需求和偏好开发工具，缺乏统一的协调和整合机制多样化的使用场景：Python应用场景广泛，从Web开发到数据科学、机器学习

xdpcxq1029·2025-03-17 01:19

【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结

文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数：四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3

roman_日积跬步-终至千里·2025-03-16 23:02

Python精进系列： K-Means 聚类算法调用库函数和手动实现对比分析

一、引言在机器学习领域，聚类分析是一种重要的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇，使得同一簇内的样本具有较高的相似性，而不同簇之间的样本具有较大的差异性。

进一步有进一步的欢喜·2025-03-16 21:15

努力的搬砖人.·2025-03-16 20:10

2024前端面试题-css篇

1.p和div区别p自带有一定margin-top和margin-bottom属性值，而div两个属性值为0，也便是两个p之间有不一定间距，而div没有。2.对css盒模型的理解标准盒模型：content不包括padding、border、marginie盒模型：content包括padding、border、margin在不设置的情况下，默认为W3C盒模型（标准盒模型）。标准盒模型：box-si

Adasunshine·2025-03-16 19:31

新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测

新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测前置条件阅读：新手村：线性回归了解相关概念实验目的1.熟悉机器学习的一般流程2.掌握基础的数据处理方法3.理解常用的回归算法教学例子：预测房价（以波士顿房价数据集为例

嘉羽很烦·2025-03-16 18:28

【解锁机器学习：探寻数学基石】

机器学习中的数学基础探秘在当今数字化时代，机器学习无疑是最具影响力和发展潜力的技术领域之一。

游戏乐趣·2025-03-16 17:23

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