机器学习面试+横扫千军第4页

Java面试黄金宝典12

1.什么是Java类加载机制定义Java类加载机制是Java程序运行时的关键环节，其作用是把类的字节码文件（.class文件）加载到Java虚拟机（JVM）中，并且将字节码文件转化为JVM能够识别的类对象。整个类加载过程主要包含加载、连接（验证、准备、解析）和初始化三个阶段。原理加载阶段：此阶段会通过类的全限定名来获取定义该类的二进制字节流。获取途径较为多样，既可以从本地文件系统读取，也能从网络下

ylfhpy·2025-03-24 14:57

梯度下降法理论理解

梯度下降法：看似原始却透露着机器学习的本质前提：在研究梯度下降方法之前，你要理解矩阵运算（解析解）的方法矩阵运算目前的缺点只能进行对线性函数经行分析，无法对复杂的函数经行分析什么是梯度，以及梯度向量梯度下降的形象例子以及基本思想有三个兄弟被困在山上

伶星37·2025-03-24 14:57

java集合数据复制到另外一个集合

文章目录Lsit中数据复制问题1.1浅拷贝1.2深拷贝1.3最终结论Lsit中数据复制问题这是由一道开放式面试题引发的文章，题目：加入内存足够大，一个集合中有100万条数据，怎么高效的把集合中的数据复制到另外一个集合

hamish-wu·2025-03-24 14:22

Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据机器学习模型的多模态融合技术与应用（143）

亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入：青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2：2024CSDN博客之星创作交流营（NEW)二、本博客的精华专栏：大数据新视

青云交·2025-03-24 14:20

2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2025)

重要信息官网：www.icmlnn.org时间：2025年4月22-24日地点：中国-重庆简介2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议（MLNN2025）围绕学习系统与神经网络的核心理论、关键技术和应用展开讨论

分享学术科研与论文的禁小默·2025-03-24 14:19

百度Android最新150道面试题及参考答案（上）

Java的多态如何实现？在Java中，多态主要通过以下两种方式来实现：一、方法重写（Override）实现运行时多态概念基础方法重写发生在子类和父类之间。当子类定义了一个与父类中方法签名（方法名、参数列表、返回类型）完全相同的方法时，就实现了方法重写。例如，有一个父类Animal，其中有一个叫makeSound的方法，然后有一个子类Dog，Dog类重写了makeSound方法来实现狗特有的叫声。代

大模型大数据攻城狮·2025-03-24 13:14

【大模型学习路线】从月薪6K到年薪35W，普通二本生转行大模型的逆袭之路：我的500小时崩溃实录与实战秘籍（附保姆级学习路线）

摘要：26岁机械专业零基础转大模型，被面试官羞辱“非科班别做梦”，5个月死磕源码，现拿下3个大厂offer。踩过所有新人会踩的坑，总结出普通人高效突围的4个阶段+7个杀手级项目。

AGI大模型学习·2025-03-24 13:11

前端面试常见的计算机网络内容梳理

前端面试常见的计算机网络内容梳理，我得从搜索结果里找相关的信息。先看看各个网页的内容。

GISer_Jinger·2025-03-24 12:36

字节跳动算法高频题：动态规划最优模板

本文系统梳理字节跳动近三年算法面试中的动态规划（DP）高频题型，提炼出适用于80%场景的通用解题模板。

知识产权13937636601·2025-03-24 11:56

MySQL中基于机器学习的自适应缓存热点识别优化策略——开启数据库性能新纪元

今天，我们将深入探讨一种创新的方法——基于机器学习的自适应缓存热点识别优化策略，并分享其在MySQL中的具体实现方案。为什么选择机器学习？‍传统上，开发者们依赖于手动配置或预设规则来决定哪

墨夶·2025-03-24 10:49

每日面试题-假设有一个 1G 大的 HashMap，此时用户请求过来刚好触发它的扩容，会怎样？让你改造下 HashMap 的实现该怎样优化？

一、原理解析：HashMap扩容机制的核心问题当HashMap的size>capacity*loadFactor时触发扩容（默认负载因子0.75）。扩容流程如下：创建新数组：容量翻倍（newCap=oldCap{privateNode[]oldTable;privateNode[]newTable;privatevolatileintmigrationIndex=0;//迁移进度指针publicv

晚夜微雨问海棠呀·2025-03-24 08:35

大疆C++开发面试题及参考答案

虚函数的作用是什么？虚函数机制是如何实现的？虚表指针在内存中的存放位置在哪里？虚函数主要用于实现多态性。多态是面向对象编程中的一个重要概念，它允许通过基类指针或引用调用派生类中重写的函数。这样可以在运行时根据对象的实际类型来确定调用哪个函数，增强了程序的灵活性和可扩展性。在实现虚函数机制方面，C++使用了虚函数表（v-table）。当一个类包含虚函数时，编译器会为这个类创建一个虚函数表。虚函数表是

大模型大数据攻城狮·2025-03-24 07:54

191113面试题总结

1.Maven中A依赖BB依赖C那么A可以使用C中的类吗？*按照依赖关系，可推C继承A，则C可以使用A中修饰符为public,protected的类2.SpringBoot中有一个类标记了@Controller注解,通过自动扫描把这个类的对象加入IOC，那么这个类应该放那？*在@SpringBootApplication所在包或者下面的子包，才能被自动扫描到#3.通过Maven下载jar包，下载失

快乐男孩小东·2025-03-24 07:52

AI人工智能软件开发方案：开启智能时代的创新钥匙

但随着大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术的不断突破，AI迎来了爆发式增长。如今，AI已经深入到人们生活和工作

广州硅基技术官方·2025-03-24 07:50

复试英语面试常见问题整理自用，考研复试英语问题汇总

旅人_Eric·2025-03-24 07:19

运维面试题（七）

1.statefulset用来管理有状态的应用程序，有状态是什么意思？每一个pod都有一个固定的网络标识符，在整个生命周期中不会改变。每个实例都可以拥有自己的持久化存储卷，即使容器被删除并重新创建，存储卷仍然存在。StatefulSet确保了Pod按照顺序启动、更新和终止。2.主键是什么，它与索引有什么关系？主键确保表中每一行数据都可以被唯一标识，避免数据重复。主键通常会自动创建一个唯一索引，加快

a_j58·2025-03-24 06:09

深夜惊魂：当监控告警“撒谎”时，SRE 如何逆风翻盘？

Yorkshire,England引言我们这一篇也是含金量十足，如果面试官让你说个你处理过的比较有意思的案例，可以跟他讲讲，让他也见见世面。好吧，我们直接开始，最后有相关的群，有兴趣可以加入。

YAMLMaster·2025-03-24 06:09

云原生工程师必修课：如何揪出“假忙真闲”的应用元凶

Tagamanent,Spain引言这是一个再经典不过的面试题了，希望大家能学到精髓。

YAMLMaster·2025-03-24 06:08

【机器学习】算法分类

有监督学习是机器学习中最常见的一种类型，它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型，使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。

CH3_CH2_CHO·2025-03-24 05:08

硬核项目 KV 存储，轻松拿捏面试官！

硬核项目KV存储，轻松拿捏面试官！在简历上如何写这个项目？

程序员老舅·2025-03-24 05:03

前端念初·2025-03-24 04:26

2021-最新Web前端经典面试试题及答案-史上最全前端面试题(含答案)---React篇

★★★React事件绑定原理★★★React中的setState缺点是什么呢★★★React组件通信如何实现★★★类组件和函数组件的区别★★★请你说说React的路由是什么？★★★★★React有哪些性能优化的手段？★★★★Reacthooks用过吗，为什么要用？★★★★虚拟DOM的优劣如何？实现原理？★★★★React和Vue的diff时间复杂度从O(n^3)优化到O(n)，那么O(n^3)和O

圆白菜和大白菜·2025-03-24 04:23

使用 Baseten 部署和运行机器学习模型的指南

随着机器学习模型在各个行业中的广泛应用，如何高效地部署和运行这些模型成为一个关键问题。本文将介绍如何使用Baseten平台来部署和服务机器学习模型。

shuoac·2025-03-24 03:17

Java高频面试之集合-13

哈哈哈哈哈嗝面试官：为什么hash函数能降哈希碰撞？

牛马baby·2025-03-24 03:42

Java高频面试之集合-08

哈哈哈哈哈嗝面试官：详细说说CopyOnWriteArrayListCopyOnWriteArrayList详解CopyOnWriteArrayList是Java并发包（java.util.concurrent

牛马baby·2025-03-24 03:42

Java高频面试之集合-02

哈哈哈哈哈嗝面试官：说说队列queueJava队列（Queue）详解队列（Queue）是Java集合框架中一种先进先出（FIFO）的线性数据结构，广泛应用于生产者-消费者模型、任务调度、线程池等场景。

牛马baby·2025-03-24 03:12

Java高频面试之集合-07

哈哈哈哈哈嗝面试官：ArrayList和Vector的区别是什么？

牛马baby·2025-03-24 03:12

Java高频面试之SE-23

hello啊，各位观众姥爷们！！！本baby今天又来了！哈哈哈哈哈嗝Java中的Stream是Java8引入的一种全新的数据处理方式，它基于函数式编程思想，提供了一种高效、简洁且灵活的方式来操作集合数据。Stream的核心思想是声明式编程（告诉程序“做什么”，而不是“怎么做”）。1.Stream的核心特点无存储：Stream不存储数据，只是对数据源的视图（如集合、数组、I/O通道等）。函数式操作：

牛马baby·2025-03-24 03:11

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。

代码的建筑师·2025-03-24 02:02

量化交易系统中如何处理机器学习模型的训练和部署？

microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位量化交易系统中，机器学习模型的训练和部署需要遵循一套严密的流程

openwin_top·2025-03-24 01:27

Java面试高频问题深度解析：JVM、锁机制、SQL优化与并发处理

问题列表Java中如何实现一个工作流引擎？Bean的作用域有哪些？JVM中的锁机制是如何工作的？三个方法分别被synchronized锁住，方法a调用方法b，b能获取到a的锁吗？会有什么问题？SQL优化时，EXPLAIN中需要关注哪些关键点？什么是覆盖索引？SELECT*一定不会命中索引吗？SELECT*和SELECT全字段在性能上有区别吗？什么是回表？它与索引有什么关系？100万数据分给10个线

Debug Your Career·2025-03-24 00:49

binlog和redolog

这两个是MySQL面试核心知识点，下面详细解释：✅一、概念区分内容binlog（归档日志）redolog（重做日志）属于MySQL层（Server层）InnoDB存储引擎层作用记录所有修改数据库的数据操作

重生之我在成电转码·2025-03-24 00:17

【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解

一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。

lynn-66·2025-03-23 23:37

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。

开心星人·2025-03-23 22:34

震惊！ “深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本

扉间798·2025-03-23 22:01

【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts

还得重复读这一篇论文，有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使数据无法被机器学习算法利用，从而防止数据被未经授权地使用。

开心星人·2025-03-23 22:01

NLP高频面试题（十）——目前常见的几种大模型架构是啥样的

深入浅出：目前常见的几种大模型架构解析随着Transformer模型的提出与发展，语言大模型迅速崛起，已经成为人工智能领域最为关注的热点之一。本文将为大家详细解析几种目前常见的大模型架构，帮助读者理解其核心差异及适用场景。1.什么是LLM（大语言模型）？LLM通常指参数量巨大、能够捕捉丰富语义信息的Transformer模型，它们通过海量的文本数据训练而成，能够实现高度逼真的文本生成、复杂的语言理

Chaos_Wang_·2025-03-23 22:30

机器学习 Day01人工智能概述

1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序：此类程序主要运算集中在寄存器，寄存器读写速度快，而GPU拥有强大的计算能力，能高效处理大量的寄存器运算，因此适合在GPU上运行。像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序，都属于计算密集型，在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序：GPU采用SIMD架构，有众多核心，同一时间每个核心适合做相同的事。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性

山北雨夜漫步·2025-03-23 22:58

机器学习：让计算机学会思考的艺术

目录什么是机器学习？机器学习的基本步骤常见的机器学习算法机器学习的实际应用如何入门机器学习？结语在当今数字化时代，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为一个炙手可热的话题。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:19

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。算法流程如下：随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。更新每个簇的聚类中心为该簇所有样本点的平均值。重复第2步和第3步，直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。优点：简单且易于实现。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

一文讲清楚深度学习和机器学习

目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

机器学习knnlearn1

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperator#定义一个函数用于创建数据集defcreateDataSet():#定义特征矩阵，每个元素是一个二维坐标点，代表不同策略数据点的坐标group=np.array([[20,3],[15,5],[18,1],[5,17],[2,15],[3,20]])#定义每个数据点对应的标签，用于区分

XW-ABAP·2025-03-23 19:07

基于 MySQL 和 Spring Boot 的在线论坛管理系统设计与实现

markdownCopy✌全网粉丝20W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN[新星计划]导师、java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、pyhton、机器学习技术领域和毕业项目实战

城南|阿洋-计算机从小白到大神·2025-03-23 19:36

零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类

适合人群：机器学习新手|数据分析爱好者|需快速展示案例的学生一、引言：为什么要学这个案例？目的：明确机器学习解决什么问题，建立学习信心。机器学习定义：让计算机从数据中自动学习规律（如分类鸢尾花品种）。

藍海琴泉·2025-03-23 19:31

机器学习--DBSCAN聚类算法详解

目录引言1.什么是DBSCAN聚类？2.DBSCAN聚类算法的原理3.DBSCAN算法的核心概念3.1邻域（Neighborhood）3.2核心点（CorePoint）3.3直接密度可达（DirectlyDensity-Reachable）3.4密度可达（Density-Reachable）3.5密度相连（Density-Connected）4.DBSCAN算法的步骤5.DBSCAN算法的优缺点5

2201_75491841·2025-03-23 18:30

【机器学习】机器学习工程实战-第3章数据收集和准备

上一章：第2章项目开始前文章目录3.1关于数据的问题3.1.1数据是否可获得3.1.2数据是否相当大3.1.3数据是否可用3.1.4数据是否可理解3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声（noise）3.2.4偏差（bias）3.2.5预测能力低（lowpredictivepower）3.2.6过时的样本3.2.7离群值3.2.8数据泄露/目标泄漏3

腊肉芥末果·2025-03-23 18:28

机器学习实战第一章机器学习基础

第一章机器学习1.1何谓机器学习1.2关键术语1.3机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习 1、简单地说，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息

LuoY、·2025-03-23 18:27

数据挖掘实战-基于机器学习的垃圾邮件检测模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍

艾派森·2025-03-23 18:26

集成学习（随机森林）

只要单分类器的表现不太差，集成学习的结果总是要好于单分类器的二、Bagging集成原理分类圆形和长方形三、随机森林在机器学习中，随机森林是

herry57·2025-03-23 18:24

【机器学习】朴素贝叶斯入门：从零到垃圾邮件过滤实战

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·2025-03-23 18:22

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