《九号机器人》专题

我比第一个更喜欢它，因为： 您可以直接在顶部输入您的文件路径 您可以搜索文件夹 左边的直接访问包含整个文件树 如何在 Java 中获取它？

我们有kafka集群，包含3个kafka代理节点和3个zookeepers服务器 Kafka版本- 10.1 ( hortonworks) 根据我的理解，因为所有的元数据都位于zookeeper服务器上，kafka代理正在使用这些数据(kafka通过端口2181与zookeeper服务器对话) 我只是想知道是否每台kafka机器都与集群中的其他kafka交谈，或者kafka可能只在动物园管理员服务

我有一个关于这个问题的问题https://hub.docker.com/r/jupyter/scipy-notebook.我正在尝试使用docker compose运行此图像： 组成： Dockerfile 我用手够不着它http://locahost:8888 .... 网址。我使用Windows10作为主机，并尝试从这个docker compose和这些工作中访问其他服务。

我正在尝试从我的jenkins节点运行soanrQube扫描，Sonar scanner版本是SonarQube scanner 3.1.0.1141，SonarQube服务器是SonarQube服务器5.6.4。得到以下错误，有谁能在这方面帮助我。

我刚开始使用Azure ML，我正试图找出如何为模型指定输入大小。具体地说，我有一个很大的数据训练集，但我想一次只输入250条记录到PCA算法中。似乎我所能做的就是将整个数据集连接到PCA模块中。 我知道如何为X验证划分数据，但我希望一个分区（比如10000条记录）每次只向模型提供250条记录。

我目前正在将我的docker部署迁移到k8s清单，我想知道如何处理秘密。目前，我的docker容器获取/run/secrets/app_secret_key以env-var的形式获取容器内的敏感信息。但与k8s机密处理相比，这有什么好处吗？因为在另一方面，我也可以在我的声明中这样做。yaml： 然后直接将秘密作为env变量放入容器中...我能够注意到的唯一区别是，如果我在容器内提取/run/sec

我正在尝试使用firefox headless在headless redhat linux构建机器上运行selenium测试。我创建驱动程序的方法如下所示： 我在日志文件中看到的错误如下所示： 我已经检查了机器上是否安装了gtk、glib、pango、xorg和libstdc的正确版本。以前有人在使用无头制造机时遇到过这个问题吗？ Firefox版本：|Selenium版本：|GeckDrive版

面试高频题1： 题目：了解决策树吗 答案解析： 决策树是一种机器学习的方法。决策树的生成算法有ID3, C4.5和C5.0等。决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果。 决策树的构造过程： 决策树的构造过程一般分为3个部分，分别是特征选择、决策树生产和决策树裁剪。 （1）特征选择： 特征选择表示从众多的特征中选择一个

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

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

牛客上星环的帖子很少，我来分享下。 2道选择题10分，3道问答题30分，3道简答题60分 3道简答题是3选2，题目量不大，时间充裕。 题目考的内容就是统计学习，概率论，深度学习理论 跟牛客星环题库里的那套算法真题一样。 感觉挺复杂的，有些基础知识还是得系统梳理下😅 #星环科技##提前批#

不知道题目是不是随机抽的 感觉考了好多模型压缩问题，唉，好多选择题不会 简答三道，第一题是介绍至少三种模型压缩方法，第二题是考非对称算法和int8的卷积，第三题是考各个优化器 第二题完全没听过，直接跳过了，孩子会不会直接挂了唉 一个编程题，超级简单，完全二叉树的S遍历 统计一下大家简答题和编程题 #大疆##算法##投票##大疆2023校招笔试心得体会#

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。

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