机器学习面经第13页

周志华机器学习西瓜书第五章神经网络-学习笔记(超详细)

在机器学习中，神经网络一般指的是"神经网络学习"，是机器学习与神经网络两个学科的交叉部分。

Sodas（填坑中....）·2025-03-02 18:50

编程小白冲Kaggle每日打卡（17）--kaggle学堂：＜机器学习简介＞随机森林

RandomForests使用更复杂的机器学习算法。介绍决策树给你留下了一个艰难的决定。一棵有很多叶子的深树会被过度拟合，因为每一个预测都来自它叶子上少数房子的历史数据。

AZmax01·2025-03-02 17:18

Matlab 大量接单

分享一个matlab接私活、兼职的平台1、技术方向满足任一即可2、技术要求3、最后技术方向满足即可MATLAB：熟练掌握MATLAB编程语言，能够使用MATLAB进行数据处理、机器学习和深度学习等相关工作

matlabgoodboy·2025-03-02 17:45

fp8、fp16和bp16的区别

bitFloatingPoint)2.FP16(16-bitFloatingPoint)3.BP16(BrainFloatingPoint)4.总结FP8、FP16和BP16是指不同精度的浮点数格式，主要用于计算机图形学和机器学习等领域

SmallerFL·2025-03-02 16:10

【LeetCode:132. 分割回文串 II + 动态规划】

硕风和炜·2025-03-02 16:35

数据挖掘实习面经一

写在前面：其实数据挖掘、风控、机器学习算法与搜广推的八股还是有重合的部分，毕竟都是面对结构化数据。

Y1nhl·2025-03-02 15:58

委托者模式（掌握设计模式的核心之一）

问题：今天刷面经，刷到装饰者模式，又进阶的发现委托者模式，发现还是不理解，特此记录。举例：老板（委托者）：“我有个需求要做，但具体咋做我不关心，你（被委托者）按我的规则（接口）搞定就行。”

cccccchd·2025-03-02 13:11

Linux进程间的关系

Linux进程间的关系前言一、进程组二、会话三、ps命令查看进程间的关系四、系统资源限制五、改变工作目录和根目录六、服务器程序后台化前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要

油菜花的菜·2025-03-02 13:40

零基础程序员如何快速学会python

学会Python能做的事情也很多，常见的就有网络爬虫，数据分析，前端开发，机器学习，都能很好地提高工作效率，往任何一个领域发展，工作前景是非常不错的。

Java进阶营菌·2025-03-02 12:28

机器学习第一章绪论

1.1引言什么是机器学习（machinelearning）？机器学习是致力于研究如何通过计算手段，利用经验来改善系统自身的性能的学科。在计算机系统中，“经验”以“数据”的形式表现。

太炀·2025-03-02 11:16

模型优化之强化学习（RL）与监督微调（SFT）的区别和联系

强化学习（RL）与监督微调（SFT）是机器学习中两种重要的模型优化方法，它们在目标、数据依赖、应用场景及实现方式上既有联系又有区别。

搏博·2025-03-02 10:08

入门Apache Spark：基础知识和架构解析

它最初设计用于支持分布式计算框架MapReduce的交互式查询，但逐渐发展成为一种更通用的数据处理引擎，能够处理数据流、批处理和机器学习等工作负载。

juer_0001·2025-03-02 08:19

AI在农业中的应用:精准农业的新时代

AI,农业,精准农业,机器学习,深度学习,计算机视觉,农业机器人1.背景介绍农业是人类文明的基石，也是全球经济的重要支柱。

AI大模型应用之禅·2025-03-02 07:43

AI驱动的企业学习管理系统

AI、机器学习、深度学习、企业学习管理系统、个性化学习、学习路径推荐、知识图谱1.背景介绍在当今瞬息万变的数字化时代，企业面临着前所未有的挑战和机遇。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-02 07:43

量子计算如何提升机器学习效率：从理论到实践

量子计算如何提升机器学习效率：从理论到实践在人工智能和机器学习的高速发展中，传统计算方法已经逐渐面临性能瓶颈。随着数据量的激增、算法复杂度的提高，传统计算机在处理某些特定任务时的效率显得捉襟见肘。

Echo_Wish·2025-03-02 07:41

从零到精通：小白DeepSeek全栈入门指南

第一部分：认知准备（1-3天）1.1基础概念搭建人工智能三要素：数据/算法/算力深度学习与传统机器学习的区别神经网络基本结构（输入层/隐藏层/输出层）常用术语解析：epoch、batch、loss、accuracy1.2

好东西不迷路·2025-03-02 06:37

灵犀互娱游戏测试开发一面面经

阿里的子公司,做的是游戏业务,所以投递的时候把简历上加上了自己的游戏经历.面试官大哥也围绕着游戏问了一些问题,面试体验很好~~1.介绍一下自己(巴拉巴拉一顿说)2.看你的简历上有写关于用友的实习,可以介绍一下那边的业务吗?还有为什么那边用的c#来写自动化脚本,很好奇.大概说了一下之前实习的组,业务是做什么的,以及c#来做为测试开发语言是因为那边的产品就是c#来写的,猜测是因为方便开发帮忙写自动化~

wezzzzzz·2025-03-02 06:03

查看Python库依赖关系的解决方案

爱编程的喵喵·2025-03-02 06:32

考研导师选择方法

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·2025-03-02 04:20

梯度下降法(Gradient Descent) -- 现代机器学习的血液

梯度下降法(GradientDescent)–现代机器学习的血液梯度下降法是现代机器学习最核心的优化引擎。

AOIWB·2025-03-02 04:19

字节跳动后端日常实习一二+hr面面经（已OC）

北航计算机大三，这学期打算找个实习，看了一圈大厂发现字节实习生给的薪资最高，福利也挺不错的，就通过内推投了字节的后端实习，很快就收到了面试邀约，从一面到收到offer一共6天，以下是本次面试的面经（部分题目可能记不太清了

桜翊·2025-03-02 02:05

字节跳动后端开发一面面经

2023-08-07字节跳动后端开发一面1自我介绍：学历背景-实习/项目-校园经历-获奖2介绍一下java全栈实习：业务-解决方案-工作-成果-反思3xx功能怎么做的：业务-表设计-前端原型-功能-前后端接口-后端实现4订单管理货物管理怎么做的：xxx5数据存储用的啥：mysql给主键常用字段加索引6货物限量怎么处理：java加锁（锁的比较与选择）/数据库事务（考虑了吗，为什么没用）7单体应用，某

我喝AD钙·2025-03-02 02:05

后端开发面经系列 -- 字节跳动C/C++一面面经

字节跳动C/C++一面面经公众号：阿Q技术站来源：https://www.nowcoder.com/feed/main/detail/74bf25e202ea4fcba09c01dae530ff9b1、

阿Q技术站·2025-03-02 01:33

字节后端面试面经综合分析

目录一、字节豆包后端一面面经解析（一）自我介绍（二）实习项目拷打（三）手撕代码（四）C++多态相关问题（五）智能指针相关问题（六）malloc相关问题（七）mmap相关问题（八）多线程相关问题（九）MySQL

阿贾克斯的黎明·2025-03-02 01:30

2021年最新社招字节跳动 go 后端开发工程师一二三四五面面经

附上新鲜的一二三四五面面经。写在前面面试字节一定要提前复习，能提前多久就提前多久。

AI乔治·2025-03-02 01:30

特征提取：如何从不同模态中获取有效信息？

在机器学习中，

Ash Butterfield·2025-03-01 23:17

嵌入式面经111题答案汇总_含技术答疑_嵌入式三大项目分享

字节AdsInfra系统架构开发实习面经Timeline：3.20投递4.12一面4.25二面4.29挂一面1、自我介绍2、实习做的题解|#牛客每个人最近的登录日期(五)#selectt.date,ifnull

huaxinjiayou·2025-03-01 21:34

6.20CSIG腾讯云后台开发实习一面面经 C++50min

腾讯许愿OC零零总总已经面了9场腾讯了，身心俱疲hr面完了一整天都是链接状态不知道有没有戏，感觉凉了AjokenevergainsaAjokenevergainsanenemybutoftenlosesafrie我在牛客笔试训练营第4天今天的元器件训练完成，继续加油～#牛客社群专项训练训练营#终于毕业啦～学生时代的青春岁月转眼将逝，职业生涯的精彩华章即将开篇。在快手实习了整整一年，终于要正式入职开

han_xue_feng·2025-03-01 21:33

python数据预处理技术与实践期末考试_Python机器学习手册：从数据预处理到深度学习...

内容简介O'ReillyMedia,Inc．介绍第1章向量、矩阵和数组1.0简介1.1创建一个向量1.2创建一个矩阵1.3创建一个稀疏矩阵1.4选择元素1.5展示一个矩阵的属性1.6对多个元素同时应用某个操作1.7找到最大值和最小值1.8计算平均值、方差和标准差1.9矩阵变形1.10转置向量或矩阵1.11展开一个矩阵1.12计算矩阵的秩1.13计算行列式1.14获取矩阵的对角线元素1.15计算矩阵

坂田月半·2025-03-01 20:29

基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。

基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。首先从Excel文件中导入数据集，并将数据划分为训练集和测试集。

qq924711725·2025-03-01 20:22

程序员未来的出路：行业趋势与职业发展分析

以下是程序员未来可能的职业发展方向及具体建议：一、技术深耕路线AI与机器学习专家趋势：AI技术在各行业的应用日益广泛，从自动驾驶到智能客服，需求持续增长。

guzhoumingyue·2025-03-01 19:46

计算机毕业设计 ——jspssm507Springboot 的论坛管理系统

近年来，花花更是将触角延伸至AI领域，对于机器学习、自然语言处理、智能推荐等前沿技术都有独到的见解和实践经验。

奔强的程序·2025-03-01 18:45

强化学习——基本概念

何为强化学习机器学习的一大分支强化学习（ReinforcementLearning）是机器学习的一种，它通过与环境不断地交互，借助环境的反馈来调整自己的行为，使得累计回报最大。

AI大模型探索者·2025-03-01 17:06

自然语言处理NLP入门 -- 第一节基础概念

NLP结合了计算机科学、语言学和机器学习，以便计算机能自动处理文本和语音数据。简

山海青风·2025-03-01 16:33

机器学习与深度学习资料

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.

JasonDing1354·2025-03-01 16:59

【大模型】大模型分类

大模型（LargeModels）通常指参数量巨大、计算能力强大的机器学习模型，尤其在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域表现突出。

IT古董·2025-03-01 16:29

.net机器学习框架：ML.NET模型生成器

ML.NETModelBuilder是一个直观的图形化VisualStudio扩展，用于构建、训练和部署自定义机器学习模型。

NotOnlyCoding·2025-03-01 13:41

装饰者模式

目录问题：定义：举例：拓展：问题：今天刷面经，发现自己不理解装饰者模式，特此记录。

cccccchd·2025-03-01 11:55

【人工智能】数据挖掘与应用题库（101-200）

有矩阵A3×2，B2×3，C3×3，下列运算有意义的是（）答案：BC2、13524的逆序数为（）答案：33、矩阵A中元素a14的余子式记作M14，代数余子式记作A14，二者关系为（）答案：相反4、关于机器学习与深度学习的范畴关系

奋力向前123·2025-03-01 08:30

【机器学习】平均绝对误差（MAE：Mean Absolute Error）

它在机器学习、统计学等领域中广泛应用，用于评估模型的预测精度。与均方误差(MSE)或均方误差根(RMSE)不同，MAE使用误差的绝对值，因此它在处理异常值时更加稳定。

IT古董·2025-03-01 08:58

机器学习AI/ML/CV/NLP/GNN算法公式汇总Latex代码

图学习和LinkPrediction任务KnowledgeGraphLinkPredictionEquationsAndLatexCodehttp://www.deepnlp.org/blog/knowledge-graph-link-prediction小样本学习和零样本学习公式的Latex代Few-ShotLearningAndZero-ShotLearningEquationsLatexCo

rockingdingo·2025-03-01 07:53

深度学习-【完整代码+数据集】逻辑回归预测乳腺癌检测案例

Python开发多年，做过高程，项目经理，架构师主要内容：Java项目开发、Python项目开发、大学数据和AI项目开发、单片机项目设计、面试技术整理、最新技术分享收藏点赞不迷路关注作者有好处文末获得源码机器学习分为

编程千纸鹤·2025-03-01 06:14

计算机视觉与机器学习之文档解析与向量化技术加速多模态大模型训练与应用——文件向量化大模型！

目录前言1、TextIn文档解析技术1.1、文档解析技术1.2、目前存在的问题1.2.1、不规则的文档信息示例1.3、合合信息的文档解析1.3.1、合合信息的TextIn文档解析技术架构1.3.2、版面分析关键技术Layout-engine1.3.3、文档树提取关键技术Catalog-engine1.3.4、双栏1.3.5、非对称双栏1.3.6、双栏+表格1.3.7、无线表格1.3.8、合并单元格

知世不是芝士·2025-03-01 04:57

Amazon SageMaker 批量转换中的 JSON 处理技巧

在使用AmazonSageMaker进行机器学习模型的批量转换时，我们经常会遇到一些配置和数据格式的问题。

t0_54coder·2025-03-01 03:50

计算机毕业设计 ——jspssm508Springboot 的旅游管理