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尼古拉斯赵四567
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Java 开发面试题精选:Kafka 一篇全搞定
在Java开发工程师面试中,特别是涉及到Apache Kafka的部分,面试官可能会从基础知识、架构理解、实际应用、故障排查和性能优化等多个维度来考察您的能力。这篇文章会将一些大概率被问到的面试题目梳
Python机器学习入门:从零开始,10天学会
机器学习是人工智能的一个分支,它利用计算机来从数据中学习和做出预测。Python是一种流行的编程语言,它具有强大的科学计算和数据分析功能,非常适合机器学习。 本博客系列将从零开始介绍Python机器学
机器学习基本概念总结
模型容量是指模型拟合各种函数的能力,决定了模型是欠拟合还是过拟合。 欠拟合就是指模型的训练误差过大,即偏差过大,表现为模型不够”准“,优化算法目的在于解决欠拟合问题。
机器学习常见面试题总结(二)
泛化误差可以分解成偏差的平方加上方差加上噪声。偏差度量了学习算法的期望预测和真实结果的偏离程度,刻画了学习算法本身的拟合能力,方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化,刻画了数据扰动所造成的影响,噪声表达了当前任务上任何学习算法所能达到的期望泛化误差下界,刻画了问…
常用机器学习算法汇总比较(上)
前面六篇文章从一个项目的终极目标、寻找和获取数据,到数据预处理,做特征工程,接下来就需要开始选择合适的算法模型,进行训练评估和测试了。 因为篇幅问题,主要简单介绍每个算法的基本原理,优缺点等,以及为了保证每篇文章不会太长,可能会分成两篇或者三篇来介绍。 1. 线性回归 这种函数…
机器学习面试150题:不只是考SVM xgboost 特征工程(1-50)
今日起,小七将从七月在线题库中筛选出机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等各方向的面试题给大家连载,供大家找工作中随时查阅、复习。(欢迎大家来每日打卡学习) 篇幅有限,本文不会把每一
性能大 PK count (*)、count (1) 和 count (列)
最近的工作中,我听到组内两名研发同学在交流数据统计性能的时候,说到以下内容: 难道 count (1) 的性能就比 count (*) 要好吗? 印象中网上有些 “XX 面试官” 系列的网文也有过类似
MyBatis面试题(总结最全面的面试题)
Mybatis 是一个半 ORM(对象关系映射)框架,它内部封装了 JDBC,开发时只需要关注 SQL 语句本身,不需要花费精力去处理加载驱动、创建连接、创建statement 等繁杂的过程。程序员直接编写原生态 sql,可以严格控制 sql 执行性能,灵活度高。 MyBati…
RabbitMQ面试题(总结最全面的面试题)
MQ就是消息队列。是软件和软件进行通信的中间件产品 异步处理 - 相比于传统的串行、并行方式,提高了系统吞吐量。 应用解耦 - 系统间通过消息通信,不用关心其他系统的处理。 流量削锋 - 可以通过消息队列长度控制请求量;可以缓解短时间内的高并发请求。 日志处理 - 解决大量日志…
RabbitMQ基础复习
1、MQ引言 1.1 什么是MQ MQ(Message Quene) : 翻译为消息队列,通过典型的 生产者和消费者模型,生产者不断向消息队列中生产消息,消费者不断的从队列中获取消息。因为消息的生产和