预测试题

【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习

-第二类：监督学习（supervisedlearning），监督学习指的是使用带标签的数据去训练模型，并预测未知数据的标签。监督学习有两种，当预测
@金色海岸·2025-03-17 09:54

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

本节将介绍如何将机器学习技术应用于QuantumEspresso，以提高计算效率、预测材料性质和优化结构。1.机器学习与第一性原理计算
kkchenjj·2025-03-17 08:11

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

3月16日中场五大联赛+德乙赛果预测与临场策略部分公推

【007前进之鹰vs威廉二世】前进之鹰主场强势全取三分【阵容动态】前进之鹰21岁前锋米兰·斯梅茨连续两轮首发出战，上轮贡献关键进球扩大比分，本场将继续担任锋线主力。进攻核心安治文状态爆棚，近两轮打入3球成为队内头号得分手，需重点盯防。威廉二世虽迎回伤愈中卫汤米·雅各布改踢三中卫体系，但防守仍漏洞百出。预计左翼卫施古德松将回撤担任左后卫强化边路防守。【伤停名单】前进之鹰：坦斯迪治（中场）、斯图卡斯（
weixin_66725336·2025-03-17 01:45

如何撰写一份清晰专业的软件功能测试报告？看这篇就够了！

面试求职：「面试试题小程序」，内容涵盖测试基础、Linux操作系统、MySQL数据库、Web功能测试、接口测试、APPium移动端测试、Python知识、Selenium自动化测试相关、性能测试、性能测试
软件测试君·2025-03-17 00:10

使用 Python 爬取高德地图交通数据并进行数据分析（完整教程）

一、引言在现代交通系统中，交通数据是进行智能交通管理、交通流量预测和交通规划的重要依据。
Python爬虫项目·2025-03-17 00:40

【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结

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、多层神经网络训练方法一、人工智能关键技术领域基础原理与逻辑机器学习机器学习基于数据，研究从观测数据出发寻找规律，利用这些规律对未来数据进行预测
roman_日积跬步-终至千里·2025-03-16 23:02

热门AI创作助手推荐【第一期】

2.机器学习和数据分析：人工智能的机器学习算法被用于数据分析、预测建模、用户个性化推荐等领域，帮助企业做出更准确的商业决策。3.计算机视觉：人工智能在计算机视觉领域的应用包括图像识别、视
量子星澜·2025-03-16 20:11

RabbitMQ相关的面试题

以下是150道RabbitMQ相关的面试题及简洁回答：RabbitMQ基础概念1.什么是RabbitMQ？
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

PMP冲刺每日一题(32)答案解析

绿泡泡：PM简读馆（包含更多PM常用免费资料）目录试题1试题2试题3试题4试题5试题1标题：项目经理分析后得出结论，项目的成本绩效指数为80%，到目前为止项目的实际成本为100,000美元，但是预计到目前的成本应为
PM简读馆·2025-03-16 18:58

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

新手村：混淆矩阵

《PythonCrashCourse》或在线教程（如Codecademy）scikit-learn基础掌握模型训练、预测、评估的基
嘉羽很烦·2025-03-16 18:28

代码编辑器 v2.0 3月22日上线！

我们优化了代码的智能提示系统，能够更精准、快速地预测您需要的代码片段，极大提升编写效率；全新的代码结构分析功能，可直观展示代码的层级关系，让复杂的代码逻辑
浔川社团官方联合会·2025-03-16 17:52

利用matlab实现贝叶斯优化算法（BO）优化支持向量机回归(SVR)的超参数

传统调参三大痛点：C参数（正则化强度）：过小导致过拟合，过大削弱模型能力ε参数（不敏感区域）：决定对预测误差的容忍度核
是内啡肽耶·2025-03-16 16:41

MySQL的行级锁锁的到底是什么?

面试题。希望对大家有帮助；MySQL的行级锁锁的到底是什么?
java1234_小锋·2025-03-16 15:03

Mysql自增主键会遇到什么问题?

面试题。希望对大家有帮助；Mysql自增主键会遇到什么问题?
java1234_小锋·2025-03-16 15:33

MySQL中有哪几种锁？

面试题。希望对大家有帮助；MySQL中有哪几种锁？1000道互联网大厂Java工程师精选面试题-Java资源分享网在MySQL中，锁是用来控制并发访问的机制，确保多个事务同时访问数据库时不会发生冲突。
java1234_小锋·2025-03-16 15:33

Mybaits的优点&缺点？

面试题。希望对大家有帮助；Mybaits的优点&缺点？
java1234_小锋·2025-03-16 15:02

MyBatis中的动态SQL是什么？

面试题。希望对大家有帮助；MyBatis中的动态SQL是什么？
java1234_小锋·2025-03-16 15:02

mysql中in和exists的区别?

面试题。希望对大家有帮助；mysql中in和exists的区别?
java1234_小锋·2025-03-16 15:02

MySQL中有哪几种锁？

面试题。希望对大家有帮助；MySQL中有哪几种锁？
java1234_小锋·2025-03-16 15:02

最新微信小程序面试题集结

1、微信小程序与H5的区别?第一条是运行环境的不同传统的HTML5的运行环境是浏览器，包括webview，而微信小程序的运行环境并非完整的浏览器，是微信开发团队基于浏览器内核完全重构的一个内置解析器，针对小程序专门做了优化，配合自己定义的开发语言标准，提升了小程序的性能。第二条是开发成本的不同只在微信中运行，所以不用再去顾虑浏览器兼容性，不用担心生产环境中出现不可预料的奇妙BuG第三条是获取系统级
江湖二哥·2025-03-16 14:58

深度学习处理时间序列（2）

（让人想到波，想到傅里叶变换）对于这个数据集，如果你想根据前几个月的数据来预测下个月的平均温度，那么问题很简单，因为数据具有可靠的年
yyc_audio·2025-03-16 14:25

机器学习的下一个前沿是因果推理吗？——探索机器学习的未来方向！

机器学习的进化：从预测到因果推理机器学习凭借强大的预测能力，已经彻底改变了多个行业。然而，要实现真正的突破，机器学习还需要克服实践和计算上的挑战，特别是在因果推理方面的应用。
真智AI·2025-03-16 13:49

Java 基础到进阶&企业技巧（二）

目录一、字符串1.底层原理与语法2.字符串位置与拼接3.字符串数组操作二、人机交互1.接收输入-Scanner类2.课堂练习三、字符与编码1.char字符2.面试题：字
Aphelios380·2025-03-16 12:13

如何设计一个高并发的秒杀架构？

这是一个高频面试题。这个问题看似简单，但是里面的水很深，它考查的是高并发场景下，从前端到后端多方面的知识。
老程不秃·2025-03-16 12:42

智慧运维与物联网技术在地铁车辆段的应用项目

该系统可以实时监控设备状态、预测故障、提供智能决策支持、优化维护策略，并降低运营成本，同时提高乘客安全。其应用拓展至整个地铁线路，乃至与城市交通系统协同，展现了智慧运维对公共交通系统现代化的贡献。
罗博深·2025-03-16 12:11

构建多序列比对的删除矩阵Deletion Matrix

从多序列比对（MultipleSequenceAlignment,MSA）数据中构建删除矩阵（DeletionMatrix）是蛋白质结构预测中的一个重要步骤。
qq_27390023·2025-03-16 12:09

【JCR一区级】被囊群算法TSA-Transformer-GRU负荷数据回归预测【含Matlab源码 6309期】

Matlab武动乾坤博客之家
Matlab武动乾坤·2025-03-16 11:36

ARM N2微架构介绍

前端Front-End前端的设计相比较前代可以说是巨大提升，预测和取指依然是
「已注销」·2025-03-16 11:05

深入探究YOLO系列的骨干网路

其通过将整个图像作为输入，并且直接在图像上通过一个单独的神经网络输出每个检测框的类别预测和边界框信息。为了更好地理解YOLO系列，我们需要先了解它所使用的骨干网路。
编码实践·2025-03-16 10:59

如何用deepseek炒股

使用DeepSeek进行炒股的核心思路是利用其强大的数据处理和预测能力，辅助投资决策。
Real Man★·2025-03-16 10:29

房产租赁数据分析与可视化

【实训内容】  1.数据统计与分析方面的可视化；  2.数据分析与预测方面的可视化；  3.数据多类型的可视化。  本次实验以温州市三区房屋租赁数据（res
学习只是用户态·2025-03-16 10:28

KNN算法性能优化技巧与实战案例

一、核心性能瓶颈维度挑战描述计算复杂度单次预测需计算全部训练样本距离，时间复杂度为（n=样本数，d=特征维度）内存占用需全量存储训练数据，大规模数据集难以加载高维灾难高维数据中距离计算失去
可问 可问春风·2025-03-16 09:22

每天10道Java基础面试题，涵盖核心知识点，附简洁代码示例，掌握快速记忆的方法

1.JDK、JRE、JVM区别JDK：开发工具包（含JRE+编译器）JRE：运行环境（含JVM+类库）JVM：执行字节码的虚拟机2.==与equals()区别Stringa="abc",b=newString("abc");System.out.println(a==b);//false（地址不同）System.out.println(a.equals(b));//true（内容相同）3.Stri
小小鸭程序员·2025-03-16 08:43

16届蓝桥杯模拟试题三-编程解析

一、题目展示二、参考答案1、主函数初始化程序的相关初始化，记得引入自己的头文件，以及对下面会用lcd驱动的几个函数进行一定的修改，防止led出错，修改就不一一展示了，大致都是这样的，进入lcd驱动的相关函数时保存当前的led输出状态，即GPIOC的PIN15~8的输出值，退出lcd函数时再恢复GPIOC的引脚值。HAL_GPIO_WritePin(GPIOD,GPIO_PIN_2,GPIO_PIN
真-大意失仙人·2025-03-16 07:08

Matlab多种算法解决未来杯B的多分类问题

3.训练多个模型我们选取8种常见分类模型，并存储预测结果。
Subject.625Ruben·2025-03-16 06:05

MyBatis相关的面试题

以下是150道MyBatis相关的面试题及详细答案：MyBatis基础1.MyBatis是什么？
努力的搬砖人.·2025-03-16 01:26

Android插件化和组件化面试题及参考答案

目录如何使用Gradle来管理Android项目中的模块依赖？Android中的Gradle插件开发如何辅助组件化开发？如何在Gradle中进行组件化项目的构建？在Android项目中，如何实现不同模块间的解耦？什么是组件化开发？组件化开发的主要优势有哪些？如何将Android应用拆分为多个组件？在Android中如何实现组件化？请描述具体的实现步骤。在组件化架构中，如何实现组件的独立运行与集成？
大模型大数据攻城狮·2025-03-16 01:24

基于时间序列预测的推理服务弹性扩缩容实战指南：（行业案例+数学推导+源码解析）

技术原理（数学公式）整体架构请求量预测→扩缩容决策→资源配置动态调整三阶段闭环，周期为5-30分钟核心预测模型（时间序列预测）LSTM预测公式（CSDN兼容格式）：$$h_t=\text{LSTM}(x_t
燃灯工作室·2025-03-15 23:12

Python自动化炒股：基于自然语言处理的股票新闻情感分析模型开发与优化的最佳实践

因此，利用自然语言处理（NLP）技术来分析股票新闻的情感倾向，可以帮助我们预测市场动向，从而做出更明智的投资决策。本文将带你了解如何开发和优化一个基于Pytho
云策量化·2025-03-15 23:08

数字马力ai面试题

有关前端工程化的工具前端工程化是指将前端开发过程中的各种任务自动化、流程化、标准化，以提高开发效率、代码质量和可维护性。在前端工程化中，通常会用到一些工具来辅助完成各种任务，比如构建、测试、部署等。以下是一些常用的前端工程化工具：1.**构建工具（BuildTools）**-**Webpack**:是一个非常流行的模块打包器，可以处理各种类型的文件，并且支持插件扩展。-**Rollup**:另一个
泠波·2025-03-15 21:29

leetcode-sql数据库面试题冲刺（高频SQL五十题）

题目：1633.各赛事的用户注册率用户表：Users±------------±--------+|ColumnName|Type|±------------±--------+|user_id|int||user_name|varchar|±------------±--------+user_id是该表的主键(具有唯一值的列)。该表中的每行包括用户ID和用户名。注册表：Register±---
我想吃烤肉肉·2025-03-15 20:19

蓝桥杯历届试题 正则问题(非dfs解决)

文章目录题目题目解析解题代码题外话–网上清一色的dfs模拟也是够离谱，搁这一个接着一个抄呢？题目oj平台题目解析如果围绕着如何从左到右进行遍历更新那我觉得确实半天难以得到分数，但只要转念一想：我们如果是处理没有括号的正则计数，会发现非常的容易，那么我们找到一种方法：通过一个函数将一个括号范围内的正则表达式的最大值进行更新。我们通过另一个函数将整个括号的表达式替换为对应的x数量。不断重复1、2过程，
C+G·2025-03-15 18:37

IKM 测试题 - Java SE 8 评估测试题目

关于JavaSE中this()和super()关键字的使用问题：以下哪些陈述正确描述了JavaSE中this()和super()关键字的使用？选项：如果super()没有被编码，则编译器将生成对零参数超类构造函数的调用。this()和super()可以在同一构造函数中使用。如果使用，this()或super()调用必须始终是构造函数中的第一条语句。this()和super()调用可以在构造函数之外
843294669·2025-03-15 18:37

准确率（Precision）和召回率（Recall）

准确率（Precision）定义：准确率是指在模型预测为正的样本中，真正为正的样本所占的比例。它关注的是模型预测的准确性。
asdfg1258963·2025-03-15 16:47

前端面试题---vue项目打包时, 内存不足了怎么办 为什么会出现这样的情况

Vue项目打包时如果出现内存不足（OOM，OutofMemory）简称就是OOM，通常是因为项目代码量较大、依赖过多、打包时Webpack需要处理的文件过多，导致Node.js运行时超出了默认的内存限制。一、为什么会出现内存不足？项目过大：项目代码文件过多，Webpack需要处理的内容太多。第三方库过多：node_modules体积过大，依赖库多且未进行优化。SourceMap过大：默认produ
*星之卡比*·2025-03-15 15:16

AVA面试_进阶部分_kafka面试题

1.Kafka的设计时什么样的呢？Kafka将消息以topic为单位进行归纳将向Kafkatopic发布消息的程序成为producers.将预订topics并消费消息的程序成为consumer.Kafka以集群的方式运行，可以由一个或多个服务组成，每个服务叫做一个broker.producers通过网络将消息发送到Kafka集群，集群向消费者提供消息2.数据传输的事物定义有哪三种？数据传输的事务定
茂茂在长安·2025-03-15 15:41

JAVA面试常见题_基础部分_springboot面试题

问题一什么是SpringBoot？多年来，随着新功能的增加，spring变得越来越复杂。只需访问https://spring.io/projects页面，我们就会看到可以在我们的应用程序中使用的所有Spring项目的不同功能。如果必须启动一个新的Spring项目，我们必须添加构建路径或添加Maven依赖关系，配置应用程序服务器，添加spring配置。因此，开始一个新的spring项目需要很多努力，
茂茂在长安·2025-03-15 15:11
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