《机器学习面试》专题

感谢大家的关注，但其实这些笔记远没有那么大的价值；深度学习以及自然语言处理的发展极其迅速，这里的很多内容已经年久失修，甚至很多都没有完成。 相关代码：https://www.wenjiangs.com/wp-content/uploads/2022/08/_codes.zip

1.介绍项目 2.用的什么算法（PPO） 3.强化学习与监督学习的一个区别（这里没答好） 4.状态空间动作空间奖励函数的设计 5.对抗决策为什么没用多智能体强化学习 6.时序差分是什么？贝尔曼方程是什么？ 7.面试官介绍公司，问家在哪，为什么选择西安。 8.HR问是否有其他offer，开了多少工资，为什么选择考国防科大

拷打1.5h，鼠鼠从来没被这么优待过😂😂😂 自我介绍 性能测试的理解 压测怎么做的？了解过那些压测方式 有用过linux吗？ jmeter有在linux部署过吗？ linux部署jmeter的方式？或者说安装方式？ 从功能测试的角度分析百度搜索框有哪些测试用例 给你一个app，如何从兼容性测试的角度出发，找出测试边界？ 假如有三个部门合作处理同一个项目，并各自对同一个测试点提出了一个解决方案

一面： 发现录的音频没有录到对方的...只能凭记忆 自我介绍 项目 vue的生命周期 vue的一些方法（没太懂问的什么，好像是v-if之类的） 项目构建的过程 搭建路由的过程（这两个问题好像也不太明白要问什么hhh） 常用的ui框架（答了vant和element-ui） 追问：为什么觉得这两个比较常用？ 小程序分包 项目里面怎么解决的跨域（proxy代理） 追问：怎么设置 垂直居中 两边固定中间自

timeline： 5.23 hr电话约面 5.29 业务一面 6.13 hr电话约二面 6.17 业务二面 6.20 hr面并于下午被告知通过 7.2 offer通过审批 基本信息 本人bg本科东北末9机器人工程专业，二战上岸上海某双一流电子信息专业，目前研0gap阶段，本科期间0实习经历基本0竞赛。拟录取后一直在家里属于躺不平摆不烂的状态，于是从4月底开始在网上搜索有无专业对口实习。网易是我投

主要内容：决策树和随机森林,算法应用及其实现,总结随机森林（Random Forest，简称RF）是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单位是决策树模型，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。我们知道，集成学习的实现方法主要分为两大类，即 Bagging 和 boosting 算法，随机森林就是通过【Bagging 算法+决策树算法】实现的。前面已经学习过决策树算法，因此随机森林算法

本文向大家介绍Android 事件触发机制的深入学习，包括了Android 事件触发机制的深入学习的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下  Android 事件触发机制的深入学习 最近在研究android的事件触发和传播机制，说来很惭愧，web下的事件太熟悉不过了，可在android中却很郁闷，常用的触摸事件都糊里糊涂的，在网上看了半天，也整理一份，供大家参考： 监控触摸事件，主要是实现OnGe

本文向大家介绍Q表如何根据机器学习中的强化学习来帮助确定“代理”的下一步动作？，包括了Q表如何根据机器学习中的强化学习来帮助确定“代理”的下一步动作？的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 我们先前借助Q值和Q表了解了Q学习的工作原理。Q学习是一种强化学习算法，其中包含一个“代理”，它采取达到最佳解决方案所需的行动。这可以通过作为神经网络存在的Q表来实现。它有助于采取正确的步骤，使报酬最大化，从

机器学习资料集/ 范例三: The iris dataset http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/datasets/plot_iris_dataset.html 这个范例目的是介绍机器学习范例资料集中的iris 鸢尾花资料集 (一)引入函式库及内建手写数字资料库 #这行是在ipython notebook的介面裏专用，如果在其他介面则可以拿掉

机器学习资料集/ 范例一: The digits dataset http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/datasets/plot_digits_last_image.html 这个范例目的是介绍机器学习范例资料集的操作，对于初学者以及授课特别适合使用。 (一)引入函式库及内建手写数字资料库 #这行是在ipython notebook的介面裏专用

本文向大家介绍机器学习之KNN算法原理及Python实现方法详解，包括了机器学习之KNN算法原理及Python实现方法详解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例讲述了机器学习之KNN算法原理及Python实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 文中代码出自《机器学习实战》CH02，可参考本站： 机器学习实战 (Peter Harrington著) 中文版 机器学习实战 (Peter

我正在制作一个程序，通过强化学习和基于后状态的时间差分学习方法（TD（λ）），教两名玩家玩一个简单的棋盘游戏。学习是通过训练神经网络来实现的。我使用萨顿的非线性TD/Backprop神经网络）我很想听听你对我以下困境的看法。在两个对手之间进行回合的基本算法/伪代码如下 每个玩家应在何时调用其学习方法玩家。学习（GAME\u状态）。这是难题。 选项A.在每个玩家移动后，在新的后状态出现后，如下所示：

request组件 : request 有三个部分 mesasge 文件夹里面的 request 和serverrequest（serverrequest继承自request）http里面的 request 1.message里面的request： 函数 ： __construct()：构造函数 getRequestTarget()：获得请求的路径

autolad.php 负责处理框架类的自动加载,在core.php的registerAutoLoader()被调用 让我们分析来autolad的源码吧 变量： protected $instance:此框架采用单例模式,这个变量负责储存自己类的实例，所以在框架运行会，此类每个进程有且只有一个对象 protected $prefixes:这个变量存储 命名空间的与其对应的路径，我们

core.php 和 server.php 源码分析 首先我扪要一些swoole的基础 swoole 的整个进程种类是 manager进程，master进程，work进程，task进程 maskter进程：Swoole的主进程，是一个多线程的程序。其中有一组很重要的线程，称之为Reactor线程。它就是真正处理TCP连接，收发数据的线程。把接受到的数据分配给worker进程 manan