《审计》专题
-
LSTM每个门的计算公式本文向大家介绍LSTM每个门的计算公式相关面试题，主要包含被问及LSTM每个门的计算公式时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 遗忘门: 输入门: 输出门:
-
卷积池化后大小计算公式？
本文向大家介绍卷积池化后大小计算公式？相关面试题，主要包含被问及卷积池化后大小计算公式？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 首先我们应该知道卷积或者池化后大小的计算公式： out_height=（(input_height - filter_height + padding_top+padding_bottom)/stride_height ）+1 out_width=（(input_wi
-
海量数据分布在100台电脑中，想个办法高效统计出这批数据的top10？
本文向大家介绍海量数据分布在100台电脑中，想个办法高效统计出这批数据的top10？相关面试题，主要包含被问及海量数据分布在100台电脑中，想个办法高效统计出这批数据的top10？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 这种就分为两种情况： 情况1: 情况2:
-
寻找热门查询，300万个查询字符串中统计最热门的10个查询？
本文向大家介绍寻找热门查询，300万个查询字符串中统计最热门的10个查询？相关面试题，主要包含被问及寻找热门查询，300万个查询字符串中统计最热门的10个查询？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 利用hash映射，将数据映射到小文件中，取1000为例，然后在各个小文件中进行hashmap统计各个串的出现频数，对应进行快排序或者堆排序，找出每个文件中最大频数的，最后将每个文件中最多的取出再进
-
上千万或上亿的数据，统计其出现次数最多的前N个数据？
本文向大家介绍上千万或上亿的数据，统计其出现次数最多的前N个数据？相关面试题，主要包含被问及上千万或上亿的数据，统计其出现次数最多的前N个数据？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 做法相同，先hash到小文件，然后hashmap计数比较
-
一个文本文件，大约有一万行，每行一个词，要求统计出其中最频繁出现的前10个词，请给出思想，给出时间复杂度分析？
本文向大家介绍一个文本文件，大约有一万行，每行一个词，要求统计出其中最频繁出现的前10个词，请给出思想，给出时间复杂度分析？相关面试题，主要包含被问及一个文本文件，大约有一万行，每行一个词，要求统计出其中最频繁出现的前10个词，请给出思想，给出时间复杂度分析？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 多层划分（按照bitmap划分）
-
为什么LR用极大似然估计参数？
本文向大家介绍为什么LR用极大似然估计参数？相关面试题，主要包含被问及为什么LR用极大似然估计参数？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 如果用平方差损失函数时，损失函数对于参数是一个非凸优化的问题，可能会收敛到局部最优解，而且对数似然的概念是使得样本出现的概率最大，采用对数似然梯度更新速度也比较快
-
极大似然估计和最小二乘估计的关系？
本文向大家介绍极大似然估计和最小二乘估计的关系？相关面试题，主要包含被问及极大似然估计和最小二乘估计的关系？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 极大似然的估计的概念是最大化样本出现概率，即目标函数为似然函数，而最小二乘估计是为了最小化样本预测值与真实值之间的距离，即最小化估计值和预测值差的平方和，当似然函数为高斯函数时两者相同
-
相似度的计算方法了解哪些，各自的优缺点是什么？
本文向大家介绍相似度的计算方法了解哪些，各自的优缺点是什么？ 相关面试题，主要包含被问及相似度的计算方法了解哪些，各自的优缺点是什么？ 时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 1.皮尔逊相关系数 反映的是两个变量之间的线性相关性，它的一个缺点是针对用户之间只有一个共同的评分项不能进行比较，另外没有考虑重叠的评分项数量对相似度的影响 2.欧几里得距离 描述两个变量之间的直线距离，当两个变量至少有
-
最大似然估计和最大后验概率的区别?
本文向大家介绍最大似然估计和最大后验概率的区别?相关面试题，主要包含被问及最大似然估计和最大后验概率的区别?时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 最大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法,而最大似然估计中的采样满足所有采样都是独立同分布的假设。最大后验概率是根据经验数据获难以观察量的点估计,与最大似然估计最大的不同是最大后验概率融入了要估计量的先验分布在其中,所以最
-
机器学习中的距离计算方法?本文向大家介绍机器学习中的距离计算方法?相关面试题，主要包含被问及机器学习中的距离计算方法?时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 设空间中两个点为 欧式距离: cos= 切比雪夫距离:max
-
xgboost的特征重要性计算
本文向大家介绍xgboost的特征重要性计算相关面试题，主要包含被问及xgboost的特征重要性计算时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： Xgboost根据结构分数的增益情况计算出来选择哪个特征作为分割点,而某个特征的重要性就是它在所有树中出现的次数之和。
-
问题：HMM隐马尔可夫模型的参数估计方法是？
本文向大家介绍问题：HMM隐马尔可夫模型的参数估计方法是？相关面试题，主要包含被问及问题：HMM隐马尔可夫模型的参数估计方法是？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： EM算法 解析：期望最大化（Expectation-Maximum,EM）算法
-
微服务设计的基础是什么？
本文向大家介绍微服务设计的基础是什么？相关面试题，主要包含被问及微服务设计的基础是什么？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 这可能是最常见的微服务面试问题之一。在回答这个问题时，你需要记住以下内容： 定义范围。 结合低耦合和高内聚。 创建一个有唯一标识的服务，唯一标识将充当识别源，非常像数据库表中的唯一键。 创建正确的API并在集成过程中特别注意。 限制对数据的访问并将其限制到所需级别。
-
“私人一揽子计划”是什么意思？
问题内容： 请参阅示例： 包裹告诉我什么？ 问题答案： 不要将其与可以添加到类，方法和字段的 package-private 或其他访问修饰符混淆。 在Java语言规范中明确规定： 6.6.1。确定可访问性 包始终是可访问的。 看着那，我想到的唯一答案是（某些）编译器不将此视为编译时错误，但它完全没有意义。不能以 这种 方式限制对类或包的可访问性（并且每个包始终是可访问的）。 Java语言规范的另