面试高频题11: 题目:L1、L2的原理?两者区别? 答案解析: 原理: L1正则是基于L1范数和项,即参数的绝对值和参数的积项;L2正则是基于L2范数,即在目标函数后面加上参数的平方和与参数的积项。 区别: 1.鲁棒性:L1对异常点不敏感,L2对异常点有放大效果。 2.稳定性:对于新数据的调整,L1变动很大,L2整体变动不大。 答案解析 数据分析只需要简单知道原理和区别就行,公式推导不需要,面试
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Java基础:类加载器 Java基础:反射 Java基础:注解 Java基础:动态代理 1. 什么是类加载器 类加载器就是用来加载类的东西!类加载器也是一个类:ClassLoader 类加载器可以被加载到内存,是通过类加载器完成的!Java虚拟机中可以安装多个类加载器,系统默认三个主要类加载器,每个类负责加载特定位置的类: BootStrap:引导类加载器,加载rt.jar中的类 ExtClass
本章中,你会假装作为被一家地产公司刚刚雇佣的数据科学家,完整地学习一个案例项目。下面是主要步骤: 项目概述。 获取数据。 发现并可视化数据,发现规律。 为机器学习算法准备数据。 选择模型,进行训练。 微调模型。 给出解决方案。 部署、监控、维护系统。 使用真实数据 学习机器学习时,最好使用真实数据,而不是人工数据集。幸运的是,有上千个开源数据集可以进行选择,涵盖多个领域。以下是一些可以查找的数据的
指定交换机跟控制器类型 通过 --switch 选项跟 --controller 选项可以分别指定采用哪种类型的交换机跟控制器。 例如使用用户态的交换机: sudo mn --switch user 使用 OpenvSwitch: sudo mn --switch ovsk 使用 NOX pyswitch: 首先确保 NOX 运行 cd $NOX_CORE_DIR ./nox_core -v
2006 年,Geoffrey Hinton等人发表了一篇论文,展示了如何训练能够识别具有最新精度(> 98%)的手写数字的深度神经网络。他们称这种技术为“Deep Learning”。
本文为周志华《机器学习》的学习笔记,记录了本人在学习这本书的过程中的理解思路以及一些有助于消化书内容的拓展知识,笔记中参考了许多网上的大牛经典博客以及李航《统计学习》的内容,向前辈们和知识致敬!
如果需要扩展支持适配一个新的数据存储,可能需要下面的步骤: 1.写入适配 需要在 gateway/metrics/exporter/ 下面添加新的 exporter; 参考已有的 “gateway/metrics/exporter/elasticsearch” 模块; 提供个新存储的 MetricExporter 功能是写入数据到存储中,参考”com.alipay.sofa.lookout.gat
记录一下,时长30min 自我介绍 项目1介绍,以及细节提问,为什么使用这些方法?遇到了哪些困难?如何解决? (针对项目)为什么用dbscan,与kmeans的区别和异同 项目2简单介绍 除了了这些项目以外,还接触过什么深度学习的网络结构 反问环节 整体感觉还不错,面试官人挺好的
本来三十分钟的面试,我直接十四分钟完事,面试官不问具体项目做了啥,就从你做的项目里面挖知识点,基本问的都是纯八股,很基础的问题,但是我太菜了(我答的很不好,可能还没到问项目呢😅),面试官人很好,你说不会,他就说那咱换一个,反问之后还给我提建议来着。 总结,体验还可以,问题在自己太菜😂
1.自我介绍 2.项目深挖 3.数理统计,如何用更少的试管
主要内容:1.类加载过程,2.类加载时机,3.类加载器,4.类加载机制:当程序主动使用某个类时,如果该类还未被加载到内存中,则JVM会通过加载、连接、初始化3个步骤来对该类进行初始化。如果没有意外,JVM将会连续完成3个步骤,所以有时也把这个3个步骤统称为类加载或类初始化。 1.类加载过程 1.1加载 加载指的是将类的class文件读入到内存,并为之创建一个java.lang.Class对象,也就是说,当程序中使用任何类时,系统都会为之建立一个java.lang.Cl
9.2 东软一面(共 23 min) 主要问项目相关,因网络不佳而中断?后直接发offer,但逼签 自我介绍,项目介绍 简历闲聊 除了c++还会啥 SQL会吗 项目深挖 一句话总结项目在做什么? 实例分割模型有哪些,你用了那些? 污水项目实例分割的评价标准 c++项目为啥不用深度学习做? 网络不佳中断,未反问,说后续会有HR联系 三分钟后,HR微信问期望薪资,然后邮箱发了网申笔试,已进入流程,最后
贝叶斯分类:贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均已贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。 先验概率:根据以往经验和分析得到的概率。我们用 \small P(Y) 来代表在没有训练数据前假设\small Y拥有的初始概率。 后验概率:根据已经发生的事件来分析得到的概率。以 \small P(Y|X) 代表假设\small X 成立的情下观察到 \small Y数据的概率,因为它反映了在看到训练数据\small X后\small Y成立的置信度。
前言: 岗位:机器学习算法实习 笔试情况:无笔试 一面 1.自我介绍(非科班硕,一份水实习); 2.介绍项目,并由此引出一系列八股文: 介绍gbdt算法的原理与实现 说说xgboost对于gbdt所做的主要优化 3.介绍实习工作 简单介绍resnet及其主要改进(shortcut连接,BN层),说说这些改进为什么work 介绍transformer及self-attention机制实现方式 了解哪