2020秋机器学习期末试题第7页

NLP高频面试题（三）——普通RNN的梯度消失和梯度爆炸问题

普通RNN（循环神经网络）的梯度消失和梯度爆炸问题是指在训练深层或长序列的RNN模型时出现的两种典型问题：一、梯度消失（VanishingGradient）梯度消失是指在反向传播过程中，梯度逐层传播时变得越来越小，最终趋于接近0，导致模型前层的参数难以更新。原因：在反向传播时，每一层的梯度是通过链式法则计算得到的。因为链式求导中不断乘以一个较小的数值（小于1），随着层数或时间步的增加，梯度将指数级

Chaos_Wang_·2025-03-19 23:34

【免费】1952-2020年全国人均GDP数据

1952-2020年全国人均GDP数据1、时间：1952-2020年2、来源：国家统计局、统计年鉴3、指标：全国人均GDP4、范围：全国层面5、指标解释：人均GDP（GrossDomesticProductpercapita

2501_90487648·2025-03-19 23:02

使用TensorFlow、OpenCV和Pygame实现图像处理与游戏开发

这三个工具在机器学习、计算机视觉和游戏开发领域都非常流行，并且它们的结合可以提供强大的功能和无限的创造力。我们将逐步介绍如何安装和配置这些工具，并提供相关的源代码示例。

UwoiGit·2025-03-19 22:25

机器学习之KMeans算法

4.KMeans算法的优缺点4.1优点4.2缺点5.KMeans算法的应用场景5.1图像分割5.2市场细分5.3文档聚类5.4异常检测6.Python实现KMeans算法7.总结引言KMeans算法是机器学习中最经典的无监督学习算法之一

知舟不叙·2025-03-19 21:24

机器学习流程—数据预处理清洗

文章目录机器学习流程—数据预处理清洗定义问题数据预处理数据加载与展示重复数据处理数据类型空值处理无关特征删除数据分布删除异常值生成标签和特征数据分割机器学习流程—数据预处理清洗数据处理是将数据从给定形式转换为更可用和更理想的形式的任务

不二人生·2025-03-19 21:50

数据分析 SQL 面试全攻略，看这篇就够了！

一、常见面试题型大揭秘（一）简单查询这类题目通常要求考生从单表中检索数据。例如，给定一个“员工信息表”，包含员工编号、姓名、年龄、部门等字段，题目可能是“查询年龄大于30岁的员工姓名和部门”。解

程功学·2025-03-19 20:42

银河麒麟（kylin）下载

银河麒麟版本：（1）银河麒麟V4桌面版ARM64：Kylin-4.0.2-desktop-sp4-20200728.J1-arm64.iso（2）银河麒麟V4桌面版X86_64：Kylin-4.0.2-

张太行_·2025-03-19 19:05

Apache Storm：实时数据处理的闪电战

Storm被广泛用于实时分析、在线机器学习、连续计算等多种场景。本文将深入探讨ApacheStorm的原理、基础使用、高级特性及其优点

Aaron_945·2025-03-19 18:01

Spring常见面试题

1.Spring框架中的单例bean是线程安全的吗?不是线程安全的，当多用户同时请求一个服务时，容器会给每一个请求分配一个线程，这时多个线程会并发执行该请求对应的业务逻辑(成员方法)，如果该处理逻辑中有对该单列状态的修改(体现为该单例的成员属性)，则必须考虑线程同步问题。Spring框架并没有对单例bean进行任何多线程的封装处理。关于单例bean的线程安全和并发问题需要开发者自行去搞定。比如:我

风清扬，夏邑·2025-03-19 18:27

kevindanglu·2025-03-19 17:23

并发编程面试题四

1、ReentrantLock和synchronized的区别及使用的场景synchronized关键字（是悲观锁）：自动管理：synchronized是Java提供的一种内置锁机制，使用简单，不需要显式地获取和释放锁。可重入性：同一个线程可以多次获取同一个锁而不被阻塞。不可中断：一旦一个线程开始等待获取锁，它不能被其他线程中断。内存可见性：synchronized块或方法提供了内存可见性的保证，

2301_76231794·2025-03-19 16:14

小米5miui10android,小米又一款手机适配Android 10！MIUI开发版暂停，米粉别着急！...

2020年3月看到市场上的智能手机又要迎来一波新形势，更多厂家开始在手机的外观、形态、材质上下功夫。2月发布的小米10系列，几次开卖总是遇到抢购无货状态，看来雷军的高端手机市场卓有成效。

weixin_39843677·2025-03-19 15:02

Python 机器学习基础之学习基础环境搭建

Python机器学习基础之学习基础环境搭建目录Python机器学习基础之学习基础环境搭建一、简单介绍二、什么是机器学习三、python环境的搭建1、Python安装包下载2、这里以下载Python3.10.9

仙魁XAN·2025-03-19 15:01

【机器学习】主成分分析法（PCA）

【机器学习】主成分分析法（PCA）一、摘要二、主成分分析的基本概念三、主成分分析的数学模型五、主成分分析法目标函数公式推导（`梯度上升法`求解目标函数）六、梯度上升法求解目标函数第一个主成分七、求解前n

若兰幽竹·2025-03-19 15:31

华为OD机试题库清单以及考点说明，2025.3.16切换2025A卷（Python/JS/C/C++）

专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）》。刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新。2024年8月14日，华为官方已经将华为OD机试（D卷）切换为E卷。目前正在考的是E卷，按照华为OD往常的操作，E卷题目是由往

哪吒·2025-03-19 14:59

深入探索 PyTorch 在语音识别中的应用

本文基于最近一次机器学习作业（HW2）的任务内容，任务目标是对语音信号进行逐帧音素预测，从而完成多类别分类任务。一、介绍任务背景任务目标：利用深度神经网络对语音信号进行逐帧音素预测。

Zoro｜·2025-03-19 13:19

MNIST数据集&手写数字识别

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发并发布。它提供了一种基于数据流图的编程模型，用于构建和训练机器学习模型。

Zoro｜·2025-03-19 13:18

OpenLSD是一个自适应开源数据集，旨在支持逻辑综合中的多种机器学习任务。

2024-11-14，由中国科学院计算技术研究所、鹏城实验室和北京大学等联合创建OpenLSD数据集，目的为逻辑综合过程中的机器学习任务提供一个自适应的数据集生成框架。

·2025-03-19 11:34

【Python】测试数据生成工具 --- Faker

Faker的应用不仅限于测试，它还广泛应用于数据分析、机器学习训练集的准备以及任何需要大量样本数据的场景。Faker安装前提：已安装python、pip安装命令如下：pipinst

·2025-03-19 11:00

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（4）数据转换

转换（Transforms）很多时候，数据并不总是以训练机器学习算法所需的最终处理形式出现。所以我们需要使用变换对数据进行一些处理，使其适合训练。

Fansv587·2025-03-19 11:01

Springboot乐动健身房管理系统6xl64计算机毕业设计-课程设计-期末作业-毕设程序代做

Springboot乐动健身房管理系统6xl64计算机毕业设计-课程设计-期末作业-毕设程序代做【免费赠送源码】Springboot乐动健身房管理系统6xl64计算机毕业设计-课程设计-期末作业-毕设程序代做本源码技术栈

含宇网络·2025-03-19 11:31

高级java每日一道面试题-2025年3月06日-微服务篇[Eureka篇]-Eureka服务注册与发现是什么?

如果有遗漏,评论区告诉我进行补充面试官:Eureka服务注册与发现是什么我回答:根据你提供的详细解析，结合之前的回答，我们可以更加全面地理解Eureka服务注册与发现机制，并补充一些关键点，特别是针对面试准备的内容。一、服务注册（ServiceRegistration）核心机制：当服务提供者启动时，它会通过EurekaClient向EurekaServer发送元数据。这些元数据包括但不限于IP地址

java我跟你拼了·2025-03-19 10:55

机器学习线性回归学习心得_线性回归为机器学习的初学者解释

机器学习线性回归学习心得Datasciencewiththekindofpoweritgivesyoutoanalyzeeachandeverybitofdatayouhaveatyourdisposal

weixin_26750481·2025-03-19 09:16

2024年机电工程师最新面试题及答案

###机电工程师面试题1.**什么是机电一体化？**2.**机电一体化系统有哪些关键组件？**3.**什么是伺服电机？**4.**伺服电机和步进电机有什么区别？**5.

静水流深497·2025-03-19 09:13

统计机器学习 (Statistical Machine Learning) 原理与代码实例讲解

统计机器学习(StatisticalMachineLearning)原理与代码实例讲解1.背景介绍统计机器学习是现代人工智能和数据科学的核心领域之一。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-19 09:11

题解 | 牛客周赛 Round 49 DEF Java题解

面试又黄了反正不是什么喜欢的工作[牛泪]面试又黄了反正不是什么喜欢的工作2024秋招数据开发第一波面试题露出#字节##滴滴##大数据##面经##秋招#引流字节阿里巴巴腾讯百度美团美团后端暑期实习体验——

han_xue_feng·2025-03-19 08:05

【数据分享】2000~2020年基于站点观测的中国1km土壤湿度日尺度数据集

各位同学们好，今天和大伙儿分享的是2000~2020年基于站点观测的中国1km土壤湿度日尺度数据集。如果大家有下载处理数据等方面的问题，您可以私信或评论。

GIS遥感数据处理应用·2025-03-19 07:59

【python 机器学习】sklearn数据集的使用

文章目录sklearn数据集的使用1.`sklearn`内置数据集2.导入`sklearn`数据集3.加载和使用Iris数据集3.1加载数据3.2查看数据3.3使用数据集进行分类任务4.加载和使用Digits数据集4.1加载数据4.2查看数据4.3使用数据集进行分类任务5.加载和使用BreastCancer数据集5.1加载数据5.2查看数据5.3使用数据集进行分类任务6.总结sklearn数据集的

人才程序员·2025-03-19 06:51

消融实验（Ablation Study）

其名称来源于医学领域的“消融术”（切除部分组织以研究功能），在计算机视觉、机器学习和深度学习中被广泛用于分析模型设计。为什么要做消融实验？

xwhking·2025-03-19 06:20

CSP认证-202212

前言使用java，根据官方模拟考试的试题列表刷题试题清单目前只更新了前三题的满分思路，后面两题先放一放，随缘更新~202212202212-1现值计算满分思路：计算第k年的x元在今年的价值x/Math.pow

搞笑症患者·2025-03-19 06:44

HTML期末设计——代码篇

事先声明这个网页设计也就是用了我学到的知识做的一个中规中矩的网页，可以给以后的大一新生们做个参考，和商业网站的效果肯定是没得比的，期望太高的可以关掉了引入页效果图：欢迎来到香氛密语body{background:url(img/1的背景图.jpg)no-repeatcentercenter;background-size:cover;/*让背景图基于容器大小伸缩*/background-attac

green5+1·2025-03-19 06:14

【Conda与Pip的完美融合】在Conda环境中优雅使用pip指南

标题：【Conda与Pip的完美融合】在Conda环境中优雅使用pip指南Conda是一个强大的包管理器和环境管理器，广泛用于Python社区，尤其是在数据科学和机器学习领域。

2401_85702623·2025-03-19 06:12

量子计算+AI：未来AI Agent的计算范式

量子计算+AI：未来AIAgent的计算范式关键词：量子计算，人工智能，AIAgent，量子算法，量子机器学习，量子优化，量子数据处理摘要：量子计算和人工智能（AI）的结合正在改变AIAgent的计算范式

AI天才研究院·2025-03-19 04:53

数字孪生技术在工业制造中的应用探索

其演进历程：概念萌芽（2002年）：NASA首次提出用于航天器健康监测技术成型（2012年）：通用电气（GE）将其引入工业领域规模化应用（2020年至今）：全球市场规模达$86亿美元，年增速31%（Gartner

知识产权13937636601·2025-03-19 04:50

Android第三次面试（Java基础）

面试题一：在Android里，Array和ArrayList区别？定义与大小：数组声明时要指定大小，之后固定；ArrayList动态，无需提前定大小。

每次的天空·2025-03-19 03:18

AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构

深度学习、模型架构、可拓展性、神经网络、机器学习1.背景介绍深度学习作为人工智能领域最前沿的技术之一，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性的进展。

AI大模型应用之禅·2025-03-19 02:09

机器学习之向量化

文章目录向量化是什么为什么要向量化提升计算效率简化代码与增强可读性适配模型需求怎么做向量化数据预处理特征提取特征选择向量构建机器学习与深度学习中向量化的区别数据特征提取方式机器学习深度学习模型结构与复杂度机器学习深度学习计算资源需求机器学习深度学习数据规模适应性机器学习深度学习向量化是什么向量化是把数据转化为向量形式进行表示与处理的过程

珠峰日记·2025-03-19 01:35

从零精通机器学习：线性回归入门

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·2025-03-19 01:03

聊聊Python都能做些什么

文章目录一、Python简介二、Python都能做些什么1.Web开发2.数据分析和人工智能3.自动化运维和测试4.网络爬虫5.金融科技三、Python开源库都有哪些1.Web开发2.数据分析和科学计算3.机器学习和深度学习

·零落··2025-03-19 00:27

基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类（matlab代码）

目录1主要内容聚类中心选取步骤核方法2部分代码3程序结果4程序链接1主要内容程序复现文献《基于机器学习的短期电力负荷预测和负荷曲线聚类研究》第三章《基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类》模型，该方法不止适用于负荷聚类

电力程序小学童·2025-03-19 00:55

NLP高频面试题（四）——BN和LN的区别与联系，为什么attention要用LN

在深度学习模型中，Normalization是一种极为重要的技巧，BatchNormalization（BN）和LayerNormalization（LN）是其中最为常用的两种方法。然而，二者在实际应用中有着明显的区别与联系，尤其在Transformer的Attention机制中，LN有着独特的优势。一、BN与LN的核心区别与联系1.BatchNormalization(BN)BN的思想源于一个叫

Chaos_Wang_·2025-03-19 00:24

《基于机器学习的负荷曲线聚类算法对比与改进：K-L-isodata的创新性研究》

基于机器学习的负荷曲线聚类包括kmeansisodata和改进的L-isodata以及在其基础上再次进行改进的K-L-isodata(有创新性)，四者通过评价指标进行了对比精品代码可修改性极高有参考文献

TWHiwhjig·2025-03-19 00:52

鸿蒙30道高频面试题总结

1.什么是弹性布局？Flex容器，弹性布局分为单行布局和多行布局，单行内：当子元素尺寸总和大于Flex容器尺寸是，子元素会自动挤压。多行内：用wrap属性控制自动换行2.绝对定位和相对定位的区别？绝对定位：position，相对父组件左上角进行偏移，不占位置相对定位：offset，相对自身左上角进行便宜，占位置3.什么是层叠布局？Stack：实现位置的固定定位与层叠，后一个子元素覆盖前一个子元素通

zero_godv·2025-03-18 23:19

机器学习Pandas_learn4

importpandasaspddefcalculate_goods_covariance():#定义商品销售数据字典goods_sales_data={"时期":["一期","二期","三期","四期"],"苹果":[15,16,3,2],"橘子":[12,14,16,18],"石榴":[11,8,7,1]}#将字典转换为DataFrame对象goods_dataframe=pd.DataFra

XW-ABAP·2025-03-18 23:18

努力的搬砖人.·2025-03-18 23:48

Nginx面试题

以下是150道Nginx面试题及其详细回答，涵盖了Nginx的基础知识、配置与优化、负载均衡、安全与性能、高级特性等多个方面，每道题目都尽量详细且简单易懂：Nginx基础概念类1.什么是Nginx？

努力的搬砖人.·2025-03-18 22:43

JavaScript 高频面试题

文章目录JavaScript手写防抖和节流CommonJS和ES6模块的区别this指向问题，如何修改this指向引申1:模拟bind引申2：为什么多次绑定，只指向第一次绑定的obj对象?有没有解决办法？引申3:一般函数和箭头函数的区别数据类型有哪些引申1:如何判断数据类型new操作的原理引申1:什么是闭包？引申2:内存泄露和内存溢出引申3:作用域和作用域链？JS实现数组扁平化深拷贝与浅拷贝的区别

好运连连女士·2025-03-18 22:11

MySQL 5.7 vs MySQL 8.0 高频面试题解析

一、基础概念与核心差异1.默认字符集的变化问：MySQL5.7和8.0的默认字符集有何不同？为什么要修改？答：MySQL5.7默认字符集为latin1，可能导致中文乱码。MySQL8.0默认改为utf8mb4（支持4字节编码，如表情符号），且默认排序规则为utf8mb4_0900_ai_ci。意义：彻底解决字符编码问题，兼容国际化需求。2.用户认证方式的演进问：从5.7到8.0，用户密码认证方式有

dblens 数据库管理和开发工具·2025-03-18 22:40

如何使用Python对Excel、CSV文件完成数据清洗与预处理？

在数据分析和机器学习项目中，数据清洗与预处理是不可或缺的重要环节。现实世界中的数据往往是不完整、不一致且含有噪声的，这些问题会严重影响数据分析的质量和机器学习模型的性能。

Python 集中营·2025-03-18 22:09

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