《机器学习面试》专题

本文向大家介绍深入学习Java中的SPI机制，包括了深入学习Java中的SPI机制的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 概述 SPI（Service Provider Interface），是JDK内置的一种服务提供发现机制，可以用来启用框架扩展和替换组件，主要是被框架的开发人员使用，比如java.sql.Driver接口，其他不同厂商可以针对同一接口做出不同的实现，MySQL和Postgre

假设你去随机问很多人一个很复杂的问题，然后把它们的答案合并起来。通常情况下你会发现这个合并的答案比一个专家的答案要好。这就叫做群体智慧。同样的，如果你合并了一组分类器的预测（像分类或者回归），你也会得到一个比单一分类器更好的预测结果。这一组分类器就叫做集成；因此，这个技术就叫做集成学习，一个集成学习算法就叫做集成方法。 例如，你可以训练一组决策树分类器，每一个都在一个随机的训练集上。为了去做预测，

假设你去随机问很多人一个很复杂的问题，然后把它们的答案合并起来。通常情况下你会发现这个合并的答案比一个专家的答案要好。这就叫做群体智慧。同样的，如果你合并了一组分类器的预测（像分类或者回归），你也会得到一个比单一分类器更好的预测结果。这一组分类器就叫做集成；因此，这个技术就叫做集成学习，一个集成学习算法就叫做集成方法。 例如，你可以训练一组决策树分类器，每一个都在一个随机的训练集上。为了去做预测，

多层感知器定义了人工神经网络最复杂的架构，它基本上由多层感知器构成。多层感知器学习的图示如下所示 - MLP网络通常用于监督学习格式。MLP网络的典型学习算法也称为反向传播算法。现在，我们将专注于使用MLP实现图像分类问题。 上面的代码行生成以下输出 -

本文向大家介绍Python新手学习装饰器，包括了Python新手学习装饰器的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 python函数式编程之装饰器 1.开放封闭原则 简单来说，就是对扩展开放，对修改封闭。 在面向对象的编程方式中，经常会定义各种函数。一个函数的使用分为定义阶段和使用阶段，一个函数定义完成以后，可能会在很多位置被调用。这意味着如果函数的定义阶段代码被修改，受到影响的地方就会有很多，此

我熟悉算法实现，对机器学习不熟悉，但我在学术和生产之间有差距。 我正在实施推荐系统，学习模型取得了良好的效果，然后我停下来问下一步该怎么办？如何在现有网站上部署它 在学习过程中，我使用了CSV数据集和本地机器，但在线将是拥有数十万用户和数千用户的数据库。所以我认为不可能加载所有数据并向用户推荐东西。 问题是：我将如何在生产中使用我训练过的模型？

我是机器学习算法的新手。我正在学习基本算法，如回归、分类、聚类、序列建模、在线算法。互联网上的所有文章都展示了如何将这些算法用于特定数据。没有关于在正式生产环境中部署这些算法的文章。所以我的问题是 1） 如何在生产环境中部署机器学习算法？ 2）机器学习教程中遵循的典型方法是使用一些训练数据构建模型，并将其用于测试数据。但是，是否建议在生产环境中使用这种模型？传入的数据可能会不断变化，因此模型将无效

将我们的机器学习项目加载到Django服务器时，出现以下错误： 回溯（最近一次调用）：文件“/home/akhil/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/django/core/handlers/exception.py”，第34行，在内部响应=get_-response（请求）文件“/home/akhil/anaconda3/lib/python3.6/si

我目前正在开发一个机器学习应用程序。请在此代码中帮助我 - 当我上传大数据集时，我遇到了一个错误。 代码如下: 然后： 错误是： 带有关于错误的附加行和信息： /预处理/字典更新序列元素#0处的ValueError的长度为1；2是必需的请求方法:POST请求URL:http://127 . 0 . 0 . 1:8000/preprocessing/Django版本:2.2.4异常类型:ValueE

校验者: @Kyrie @片刻 翻译者: @冰块 数据集 Scikit-learn可以从一个或者多个数据集中学习信息，这些数据集合可表示为2维阵列，也可认为是一个列表。列表的第一个维度代表 样本 ，第二个维度代表 特征 （每一行代表一个样本，每一列代表一种特征）。 样例: iris 数据集（鸢尾花卉数据集） >>> from sklearn import datasets >>> iris = d

简介：Attention机制是一种用于加强神经网络在处理序列数据中关注重要部分的机制。在处理长序列时，RNN可能难以捕捉到序列中不同部分的重要程度，导致信息传递不够高效。而Attention机制允许网络根据当前输入和其他位置的信息，动态地调整各个位置的权重，使得模型可以有选择地关注不同部分的输入。Transformer是一种基于Attention机制的神经网络架构，由著名且经典的"Attentio

一面 一 自我介绍 二 详细介绍论文 问的还挺详细的（从数据的处理，到动机，到模型结构） 三 简历项目 问了问softmax怎么写（其实是在问我 怎么防止值溢出） 。。。然后长鑫断网了，后面电话聊了几分钟，说我的方向还挺match的，跟他们。 25min左右 二面 感觉有点像HR面（对简历上的东西，面试官都是持一种质疑的态度） like: 你比别人的优势是什么呢？你为什么投这个岗位？ 懂大模型嘛？

#软件开发笔面经# 1.自我介绍 2.介绍一下你实习的工作 3.你实习的时候，测试用例是怎么写的？ 4.说说测试的流程 5.怎么进行需求分析的 6.写完测试用例之后你会怎么样 7.close那个bug之后呢，你要干嘛？ 8.说一下里边的自动化测试是怎么做的（针对的是我实习的内容） 9.页面元素定位提取，有什么方法？没有id怎么办？ 10.安全测试你了解多少？ 11.接口测试有接触过吗？接口没有返回

timeline: 7.27投递 7.28约的7.31一面，8.2约的8.3二面，8.4感谢信，hr说知识深度不足，表达能力不够强。 想想还是该对最近的面试做一个复盘，整理一下当时的问题与自己想的一些答案，如有错误请各位大佬指出 一面 7.31 介绍项目 tcp和udp的区别，各有什么优缺点和应用场景 tcp是一个面向连接的可靠的字节流协议，要使用tcp协议，首先双方需要通过三次握手建立连接，因此

本文向大家介绍Three.js学习之正交投影照相机，包括了Three.js学习之正交投影照相机的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 前言 Three.js是一个3Djs库，webGL开源框架中比较优秀的一个。除了webGL以外，Three.js还提供了基于Canvas、SVG标签的渲染器，调试建议使用Chrome或者Firefox。 1.照相机 　　图形学中的照相机定义了三维空间到二维屏幕的投