考前预测试题第3页

【机器学习】机器学习工程实战-第3章数据收集和准备

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

腊肉芥末果·2025-03-23 18:28

集成学习（随机森林）

目录一、集成学习概念二、Bagging集成原理三、随机森林四、例子（商品分类）一、集成学习概念集成学习通过建⽴⼏个模型来解决单⼀预测问题。它的⼯作原理是⽣成多个分类器/模型，各⾃独⽴地学习和作出预测。

herry57·2025-03-23 18:24

DeepSeek 如何处理多模态数据（如文本、图像、视频）？

关注我，持续分享逻辑思维&管理思维&面试题；可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导；推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》，目前已完成所有内容。

借雨醉东风·2025-03-23 17:50

机器学习怎么做特征工程

一、特征工程通俗解释特征工程就像厨师做菜前的食材处理：原始数据是“生肉和蔬菜”，特征工程是“切块、腌制、调料搭配”，目的是让机器学习模型（食客）更容易消化吸收，做出更好预测（品尝美味）。

全栈你个大西瓜·2025-03-23 17:47

模型优化驱动产业应用创新

在部署层面，边缘计算与联邦学习的协同应用不仅缩短了金融预测、医疗影像分析等场景的响应延迟，更通

智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

360 最新Android面试题及参考答案

一个activity只能有一个进程么【对进程的理解】在Android中，一个Activity并不只能有一个进程。进程是操作系统进行资源分配和调度的一个独立单位。从原理上来说，Android系统允许开发者通过在AndroidManifest.xml文件中的标签设置android:process属性，来指定Activity运行在不同的进程中。例如，如果有一个对性能要求很高的多媒体播放Activity，

大模型大数据攻城狮·2025-03-23 10:24

一文读懂Python之random模块（31）

随机数最重要的特性是其后产生的数与前面的数毫无关系，即随机性、不可预测性和不可重现性。三、random模块常用方法

跟着杰哥学Python·2025-03-23 09:49

Matlab实现SSA-HKELM麻雀算法（SSA）优化混合核极限学习机多变量回归预测的详细项目实例

目录Mstlsb实她TTS-HKFLM麻雀算法（TTS）优化混合核极限学习机多变量回归预测她详细项目实例1项目背景介绍...1项目目标她意义...1目标...1意义...2项目挑战及解决方案...2挑战

nantangyuxi·2025-03-23 09:44

统一的视频动作模型

统一的视频和动作模型对机器人技术具有重大意义，其中视频为动作预测提供丰富的场景信息，而动作为视频预测提供动态信息。

三谷秋水·2025-03-23 08:36

一文说清预训练与微调：AI的双重训练法则

前者在逐步构建文本的连贯性时，通过预测下一单词的方式

TGITCIC·2025-03-23 07:02

Python 数据分析实战：跨境电商行业发展解析

目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1跨境电商消费者地域分布分析2.4.2跨境电商商品销售与价格关系分析2.4.3跨境电商行业未来发展预测三

萧十一郎@·2025-03-23 06:43

复习JVM

文件,读取内容b.验证:验证.class文件的格式是否符合要求.c.准备:给类对象分配内存空间d.解析:初始化字符串常量e.初始化:对类对象中的各个部分初始化,比如静态代码块,静态成员的初始化等经典面试题

LMQ6·2025-03-23 02:37

NLP高频面试题（七）——GPT和Bert的mask有什么区别？

GPT和BERT的Mask机制对比：核心区别与优化策略在NLP领域，GPT和BERT是最具代表性的预训练语言模型之一。它们都在训练过程中使用了Mask机制来引导模型学习语言表示，但具体实现方式和目标却有所不同。本文将深入探讨GPT和BERT的Mask方法的核心区别，并分析其优化策略。1.BERT的Mask机制：基于MLM（MaskedLanguageModel）BERT（Bidirectional

Chaos_Wang_·2025-03-23 02:35

Vue相关面试题

以下是150道Vue相关面试题及详细答案：Vue基础1.Vue.js是什么？

努力的搬砖人.·2025-03-23 01:29

MSE分类时梯度消失的问题详解和交叉熵损失的梯度推导

大模型训练为什么选择交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）：均方误差（MSE）和交叉熵损失的深入对比MSE分类时梯度消失的问题详解我们深入探讨MSE（均方误差）的梯度特性，结合公式推导和分析，解释为什么在预测值接近

阿正的梦工坊·2025-03-22 21:34

毕业论文代码实验（Python\MATLAB）基于K-means聚类的EMD-BiLSTM-Attention光伏功率预测模型

一、项目背景1.1光伏功率预测意义在能源结构转型背景下（国家能源局2025规划），光伏发电渗透率已超过18%。

清风AI·2025-03-22 19:51

努力的搬砖人.·2025-03-22 18:16

努力的搬砖人.·2025-03-22 18:15

前端面试

前端面试之道JS基础知识点及常考面试题原始（Primitive）类型面试题：原始类型有哪几种？null是对象嘛？

请叫我子鱼·2025-03-22 15:21

探索Python中的集成方法：Stacking

在机器学习领域，Stacking是一种高级的集成学习方法，它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中，从而提高整体模型的性能和鲁棒性。

Echo_Wish·2025-03-22 15:19

【Python】 Stacking: 强大的集成学习方法

集成学习通过结合多个基模型的预测结果，来提高整体模型的准确性和稳健性。Stacki

音乐学家方大刚·2025-03-22 15:19

Stacking算法：集成学习的终极武器

1.Stacking算法原理探秘Stacking算法的核心思想是训练多个不同的基模型，并将它们的预测结果作为新模型的输入特征，以此来

civilpy·2025-03-22 14:16

集成学习（上）：Bagging集成方法

集成学习是一种机器学习技术，它通过组合多个模型（通常称为“弱学习器”或“基础模型”）的预测结果，构建出更强、更准确的学习算法。这种方法的主要思想是

万事可爱^·2025-03-22 14:16

直方图梯度提升：大数据时代的极速决策引擎

每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸：存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下：无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树（GBDT）作为集成学习的代表算法，通过迭代构建决策树实现预测能力

万事可爱^·2025-03-22 14:14

【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现

总体来说，stacking集成算法主要是一种基于“标签”的学习，有以下的特点：用法：模型利用交叉验证，对训练集进行预测，从而实现二次学习优点：可以结合不同的模型缺点：增加了时间开销，容

Geeksongs·2025-03-22 14:14

初级：数组与字符串面试题深度剖析

本文将深入剖析常见的数组与字符串面试题，结合实际开发场景，帮助读者全面掌握这些知识点。二、数组面试题：如何对数组进行初始化和遍历？答案：数组的初始化可以使用直接初始化、动态初始化等方式。

佩奇的技术笔记·2025-03-22 14:42

【二、DeepSeek应用场景与案例】10.农业智能化：DeepSeek如何助力精准种植与养殖？

代码世界的浪客·2025-03-22 13:59

Yolo系列之Yolo的基本理解

它的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过一个神经网络直接预测目标的类别和位

是十一月末·2025-03-22 13:58

PyTorch基础知识讲解（一）完整训练流程示例

我们将使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络，预测输入图像是否属于以下

苏雨流丰·2025-03-22 12:20

机器学习中的贝叶斯网络：如何构建高效的风险预测模型

作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录机器学习中的贝叶斯网络：如何构建高效的风险预测模型1.背景介绍2.基本概念术语说明2.1马尔科夫随机场（MarkovRandomField）2.2条件随机场（ConditionalRandomField

AI天才研究院·2025-03-22 12:18

java笔试题以及答案详解

一、单项选择题1．Java是从（）语言改进重新设计。A．AdaB．C++C．PasacalD．BASIC答案：B2．下列语句哪一个正确（）A．Java程序经编译后会产生machinecodeB．Java程序经编译后会产生bytecodeC．Java程序经编译后会产生DLLD．以上都不正确答案：B3．下列说法正确的选项有（）A．class中的constructor不可省略B．constructor必

weixin-80213251·2025-03-22 11:17

机器臂运动控制算法工程师面试

用途在于可以根据给定的关节驱动值，预测末端的实际位置，用于运动仿真、路径验证等，比如在工业生产前模拟机器臂的动作是否能准确到达加工位置。

道亦无名·2025-03-22 11:11

AI进化论：从图灵测试到智能革命的临界点

1956年达特茅斯会议上，麦卡锡正式提出"人工智能"概念，当时学界乐观预测"二十年内机器将完成人类所有工作"。神经网络的发展轨迹充满戏剧性：1958年罗森布拉特发明

A达峰绮·2025-03-22 10:38

AI时代个人财富增长实战指南：从零基础到精通变现的完整路径

结合互联网经济底层逻辑，为普通从业者构建系统性AI应用框架）一、建立AI认知基础：技术理解与工具掌握技术分类认知人工智能工具分为四大功能模块：自然语言处理（文本生成、对话交互）、计算机视觉（图像视频处理）、数据分析（预测建模

A达峰绮·2025-03-22 10:38

Java常用集合与映射的线程安全问题深度解析

Java常用集合与映射的线程安全问题深度解析一、线程安全基础认知在并发编程环境下，当多个线程同时操作同一集合对象时，若未采取同步措施，可能导致以下典型问题：数据竞争：多个线程同时修改数据导致结果不可预测状态不一致

QQ828929QQ·2025-03-22 10:08

【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...如何解决多尺度问题？

【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…如何解决多尺度问题？【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…如何解决多尺度问题？

努力毕业的小土博^_^·2025-03-22 10:07

Java基础面试题学习

转换成自已的语言来回答，来源小林coding、沉默王二以及其它资源和自已改编。1、概念1、说一下Java的特点我认为Java有很多特点首先是平台无关性：Java可以实现一次编译到处运行，因为Java的编译器将源代码编译成字节码，使得该字节码可以在任意装有JVM的操作系统上运行。其次是面向对象的性质：Java是面向对象编程语言，这种OOP的特性使得代码易于维护和重用。主要源于封装继承多态这三大特性。

PowerCloud·2025-03-22 10:03

腾讯技术岗位笔试&面试题(一)

说在前面本篇文章是腾讯技术面试题目汇总第一篇。后续将持续推出互联网大厂，如阿里，腾讯，百度，美团，头条等技术面试题目，以及答案和分析。欢迎大家点赞关注转发。1.map插入方式有几种？

TechPioneer_lp·2025-03-22 10:31

java面试题,既然你说到了创建线程池，那么你知道创建线程池的方式有哪几种吗？

在Java中，创建线程池的方式有多种，其中比较常用的方式包括：FixedThreadPool（固定大小线程池）：通过Executors.newFixedThreadPool(intn)方法创建，线程池中的线程数量固定为n，适合处理任务量稳定的场景。CachedThreadPool（缓存线程池）：通过Executors.newCachedThreadPool()方法创建，线程池的线程数量不固定，根据

java程序员CC·2025-03-22 09:57

Python 数据分析实战：宠物经济行业发展洞察

目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1宠物用品用户满意度分析2.4.2宠物用品销售与价格关系分析2.4.3宠物经济行业未来发展预测三、主要的代码难点解析

萧十一郎@·2025-03-22 08:48

史上最贵iPhone，苹果首款折叠iPhone预计售价超1.6万

据英国巴克莱银行分析师蒂姆·龙（TimLong）预测，这款机型起售价将高达2300美元（约合人民币16637元），远超当前旗舰机型iPhone16ProMax的1199美元，成为苹果史上最贵智能手机。

佳晓晓·2025-03-22 08:46

搜广推校招面经五十三

它由阿里巴巴团队提出，主要用于处理点击率（CTR）和转化率（CVR）的联合预测问题。

Y1nhl·2025-03-22 08:15

物理学不存在了？诺贝尔物理学奖颁给了人工智能

因为在外界预测里，今年的诺贝尔物理学奖

资讯新鲜事·2025-03-22 07:36

面试题：session和cookie的区别？客户端禁用cookie, session还能用吗？

session和cookie的区别区别一：存放位置不同cookie数据保存在客户端，session数据保存在服务端。区别二：session比cookie安全cookie不是很安全，别人可以分析存放在本地的COOKIE并进行COOKIE欺骗，考虑安全选session区别三：cookie对服务器造成的压力比session小session会在一定时间内保存在服务器上。当访问增多，会比较占用你服务器的性能

来之前不会起名字·2025-03-22 07:04

Ollama 本地部署

二、使用步骤1.安装OllamaWindows检验是否安装成功2.运行ollama模型库运行模型提问修改配置（可选）如果有个性化需求，需要修改默认配置：参考前言Ollama是一个易于使用的本地大模型运行框架

FuWen_Hao·2025-03-22 05:46

蒙特卡罗树搜索算法依赖游戏树，也就是游戏的状态空间和可选动作的构成。游戏树是游戏设计者为了实现对战或博弈的目的

蒙特卡loor方法被广泛应用于各类模拟、预测、优化、控制等领域。在计算机领域，蒙特卡罗方法也扮演了重要角色。现如今，计算性能已经足够强大，人们可以轻松地进

AI天才研究院·2025-03-22 05:44

大模型最新面试题系列：微调篇之微调基础知识

一、全参数微调（Full-Finetune）vs参数高效微调（PEFT）对比1.显存使用差异全参数微调：需存储所有参数的梯度（如GPT-3175B模型全量微调需约2.3TB显存）PEFT：以LoRA为例，仅需存储低秩矩阵参数（7B模型使用r=16的LoRA时显存占用减少98%）实战经验：在A10080GB显存下，全量微调LLaMA-7B需DeepSpeedZero3优化，而LoRA可直接单卡运行2

人肉推土机·2025-03-22 05:42

力扣刷题|链表面试题 02.02. 返回倒数第 k 个节点

题目：实现一种算法，找出单向链表中倒数第k个节点。返回该节点的值。快慢指针思想，画图更容易理解/***Definitionforsingly-linkedlist.*structListNode{*intval;*structListNode*next;*};*/intkthToLast(structListNode*head,intk){assert(head!=NULL);if(head==N

柯ran·2025-03-22 02:44

【系统架构设计师-2018年】案例分析-答案及详解

试题一（25分）阅读以下关于软件系统设计的叙述，在答题纸上回答问题1至问题3。

数据知道·2025-03-22 02:12

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