《梅卡曼德机器人实习》专题

人工智能（AI）是使计算机能够模仿人类认知行为或智能的任何代码，算法或技术。 机器学习（ML）是AI的一个子集，它使用统计方法使机器能够通过经验学习和改进。 深度学习是机器学习的一个子集，它使多层神经网络的计算变得可行。 机器学习被视为浅层学习，而深度学习被视为具有抽象的层次学习。 机器学习涉及广泛的概念。 概念如下 - supervised unsupervised 强化学习 linear re

机器学习 概述 机器学习(Machine Learning,ML) 是使用计算机来彰显数据背后的真实含义，它为了把无序的数据转换成有用的信息。是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及

先决条件 Numpy, Scipy IPython matplotlib scikit-learn (http://scikit-learn.org) 警告：从版本0.9（在2011年9月发布）起，scikit-learn导入路径从scikits.learn 改为 sklearn 3.5.1 加载样例数据集 首先，我们将加载一些数据来玩玩。我们将使用的数据是知名的非常简单的花数据鸢尾花数据集。 我

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四面应该是大领导，自我介绍说是部门负责人。 1. 自我介绍 2. 深挖搜广推项目 3. 你在里面的工作内容是什么？ 4. 除了策略和业务以外，技术上有什么工作？ 5. 在这你获得了什么收获？ 6. 反问 结束。 没想到加面了一场技术面😨

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二面挂 总时长1.5h，面试45min，剩下时间手撕 面试大概问题： 1.讲数据挖掘比赛的过程 2.连续字段怎么转换为离散字段 3.讲一个困难的经历是如何解决并分工的 4.讲一个自己熟悉的网络框架 5.L1正则和L2正则 6.多模态数据怎么利用，模型怎么设计 其他的记不清了 反问环节： 1.部门做什么的 2.用的主要方法是什么 手撕代码，两问： 1.给定函数f(x) = 1.2 x^2 - 0.8

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我正在尝试向尤里卡服务器注册我的微服务。但它显示浏览器中没有可用的实例。我在控制台中没有收到任何错误。请帮助我解决这个问题。 我已经通过在谷歌上搜索尝试了多个选项。不过，我无法解决此问题。 微服务应用程序.属性 客户端主类 Eureka服务器application.properties 尤里卡服务器主类。

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Docker 默认的桥接网卡是 docker0。它只会在本机桥接所有的容器网卡，举例来说容器的虚拟网卡在主机上看一般叫做 veth* 而 Docker 只是把所有这些网卡桥接在一起，如下： [root@opnvz ~]# brctl show bridge name bridge id STP enabled interfaces docker0

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主要内容：弗洛伊德算法的实现思路,弗洛伊德算法的具体实现在一个加权图中，如果想找到各个顶点之间的最短路径，可以考虑使用弗洛伊德算法。 弗洛伊德算法既适用于无向加权图，也适用于有向加权图。使用弗洛伊德算法查找最短路径时，只允许环路的权值为负数，其它路径的权值必须为非负数，否则算法执行过程会出错。 弗洛伊德算法的实现思路 弗洛伊德算法是基于 动态规划算法实现的，接下来我们以在图 1 所示的有向加权图中查找各个顶点之间的最短路径为例，讲解弗洛伊德算法的实现思