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数据科学面试一些基本问题总结

代码开发基础 如果你是数据科学家或软件开发人员,那么应该已经知道一些 Python 和 SQL 基本知识,这对数据科学家面试已经足够了,因为大多数公司基本上是这样——但是,在你简历中加入 Spark...对于 SQL,你应该知道一些最简单操作,例如: 从表中选择某些列 连接两个表(内连接、左连接、右连接和外连接) 汇总结果(总和、平均值、最大值、最小值) 在 SQL 中使用窗口函数 日期处理 对于 Python...以下是一个好的开始: 大O符号 二进制搜索 数组和链表 选择排序 快速排序 冒泡排序 合并排序 哈希表 下面进入本文正题,将介绍一些基本ML面试相关资料,可以作为笔记收藏 线性回归 我关于线性回归大部分笔记都是基于...平均绝对误差损失 在一些回归问题中,目标变量分布可能主要是高斯分布,但可能有异常值,例如平均值大值或小值距离很远。...多类分类:多类交叉熵 最后总结 本文分享了一些在面试中常见问题,后续我们还会整理更多文章,希望这篇文章对你有帮助,并祝你为即将到来面试做好准备!

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数据科学面试一些基本问题总结

代码开发基础 如果你是数据科学家或软件开发人员,那么应该已经知道一些 Python 和 SQL 基本知识,这对数据科学家面试已经足够了,因为大多数公司基本上是这样——但是,在你简历中加入 Spark...对于 SQL,你应该知道一些最简单操作,例如: 从表中选择某些列 连接两个表(内连接、左连接、右连接和外连接) 汇总结果(总和、平均值、最大值、最小值) 在 SQL 中使用窗口函数 日期处理 对于 Python...以下是一个好的开始: 大O符号 二进制搜索 数组和链表 选择排序 快速排序 冒泡排序 合并排序 哈希表 下面进入本文正题,将介绍一些基本ML面试相关资料,可以作为笔记收藏。...平均绝对误差损失 在一些回归问题中,目标变量分布可能主要是高斯分布,但可能有异常值,例如平均值大值或小值距离很远。...多类分类:多类交叉熵 最后总结 本文分享了一些在面试中常见问题,后续我们还会整理更多文章,希望这篇文章对你有帮助,并祝你为即将到来面试做好准备! 编辑:王菁

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一些常见Python新手问题

大家好,欢迎来到 Crossin编程教室 ! 本账号开设至今,回答各种问题,没有一万也有八千了。今天挑了其中曝光率较高一些问题,跟各位分享,供入门不久和新关注同学参考。 1....SublimeText 里 input 代码为什么会报错? Sublime Python 运行环境和命令行有一些差异,不能模拟输入,这一问题在很多在线运行环境中也存在。...我该学 Python2 还是 Python3?3.7?3.11?…… 这曾经是个热门问题,但现在 Python2 已经很少有人在用了,所以无需纠结。...有些较老操作系统(如win7)会不支持最新版Python,可选择稍早一些版本(如3.8)进行安装。 8. while 一课中,为什么在开始要 bingo = False?...适合有过一些编程基础的人,可以快速上手 Python。 《Python编程-从入门到实践》 经典入门书籍,内容系统全面且通俗易懂。 更多推荐书单参见今日次条推送。 感谢转发和点赞各位~

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重回机器学习-机器学习一些基本问题

1.样本偏差问题         所谓样本偏差问题,以二分类问题来说,就是两个类别的样本个数存在很大区别。比如,我们识别违约问题,我们知道,一般违约都是小概率,要不然放贷款就都玩完了。...那么这个时候,训练模型就会有样本偏差问题,可能一百个样本中只有一个是违约,如果不做处理,模型肯定更加习惯于判定不违约,因为随便来一个样本,判断不违约准确率都是99%。        ...这个问题要分情况来解决,比如如果两者样本都很大。比如你数据足够多,上亿级别的,那么一个亿百分之一是百万,这个级别的数据量其实可以进行下采样。...理论上,我们在进行模型训练时候是可以把上面这样图给绘制出来,然后就可以知道我们模型是一个怎么样状态了。...但是,金融数据又有这个问题,就是没有办法进行bad-case分析,本身就很不讲道理金融市场,很难通过人主观bad-case分析来对模型有什么进步,毕竟人类自己都不知道。

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一些基本概念

IOC基本概念是: Inversion of Control IOC也叫依赖注入Dependency Injection 不创建对象,但是描述创建它们方式。...在面向对象语言中,接口多种不同实现方式即为多态。...多态性是允许你将父对象设置成为和一个或更多子对象相等技术,赋值之后,父对象就可以根据当前赋值给它子对象特性以不同方式运作 简单说,就是一句话:允许将子类类型指针赋值给父类类型指针。...,分布式应用软件借助这种软件在不同技术之间共享资源。...中间件位于客户机/ 服务器操作系统之上,管理计算机资源和网络通讯。 是连接两个独立应用程序或独立系统软件。 相连接系统,即使它们具有不同接口,但通过中间件相互之间仍能交换信息。

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重回机器学习----(1、机器学习一些基本问题)

1.样本偏差问题         所谓样本偏差问题,以二分类问题来说,就是两个类别的样本个数存在很大区别。比如,我们识别违约问题,我们知道,一般违约都是小概率,要不然放贷款就都玩完了。...那么这个时候,训练模型就会有样本偏差问题,可能一百个样本中只有一个是违约,如果不做处理,模型肯定更加习惯于判定不违约,因为随便来一个样本,判断不违约准确率都是99%。        ...这个问题要分情况来解决,比如如果两者样本都很大。比如你数据足够多,上亿级别的,那么一个亿百分之一是百万,这个级别的数据量其实可以进行下采样。...理论上,我们在进行模型训练时候是可以把上面这样图给绘制出来,然后就可以知道我们模型是一个怎么样状态了。...但是,金融数据又有这个问题,就是没有办法进行bad-case分析,本身就很不讲道理金融市场,很难通过人主观bad-case分析来对模型有什么进步,毕竟人类自己都不知道。

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python之多继承中一些问题

python与Java不同,是支持多继承。这里多继承指是多重继承,即一个子类可以同时继承多个父类。而多层继承就是一层一层继承,比如A继承B,Bj继承C等。...子类可以同时有其父类所有公有属性和方法。 既然python中存在多重继承,为什么Java中不可以有多重继承呢? 因为多重继承存在一些问题。...这就存在了二义性,在python中,为了避免这种情况,使用MRO方式进行方法查找,即按照继承顺序依次查找。...如果子类中重写了该方法,就调用子类本身,如果没有,就先查找A,找到了就调用,找不到就继续往下找,查找B,以此类推。如果最终都没有找到匹配,就会报错。菱形继承是多重继承典型问题,有兴趣可以去了解。...c = C() c.test() 同样,子类C如果重写了B中test方法,就会首先调用子类自己方法,如果没有,就调用父类B方法,要想进一步调用Atest方法,只需要在A子类B中使用super

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新手学习python遇到一些简单问题

新手经常在这个问题上思考了很久,2和3语法大致相同,改动不 大,如在python2中print xxx,而在python3中要使用print(xxx),但是就目前形势而言,python3...会是以后主流,而且在官网上python3更新速度也要快于python2,所以可以直接学习python3 2.在命令行中输入python,显示不是内部或外部命令?...肯定是环境变量中没用加入python.exe路径,将路径加上即可 3.想在python2和python3之间切换?...这对新手来说可真是一个头大问题,尤其是没有任何编程经验同学,如何解决呢?...一般是看第一行和最后一行,第一行显示错误位置,最后一行显示原因和错误类型,中间都是函数调用错误之类,比如: 这告诉我们错误在第一行,是ZeroDivisionError(除数为0),如果没出现错误

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python新手应注意一些问题

放在篇首,语言并不重要,重要是语言特性和隐藏在之后设计哲学! 最重要是看你公司喜欢哪个版本python。。。。对于你个人而言,python2与python3差别你可以忽略。。。。...一份漂亮,易读代码,无论是之后重构,还是维护都会让你后来者感到你专业性。 二、字符编码问题 这是很重要一点。...备注:原始八位值就是一个字节,八个二进制位 python历史原因(因为它太老了,以至于unicode编码提出比他还晚),导致python2默认编码格式为ascii。...至于ascii和unicode这些编码问题,又是个庞大问题。 在python里把unicode字符编码成二进制字符,使用encode方法,常见编码方式是utf8,反之是decode。...最合理应该是except语句块应该包含你所知道错误,让你不知道得问题,没法预料问题把程序搞崩溃吧,不要掩盖错误,而是去解决它。

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IMU模块中一些基本概念和常见问题

这里以我理解给大家一个通俗解释: 说明:以下说法是为了不改变原意情况下方便快速理解比较通俗解释,不是正式定义。 6轴,9轴,IMU,VRU和AHRS分别指的是什么?...AHRS: VRU基础上修改算法,可以解算被测物体全姿态,包括绝对航向角(与地磁北极夹角),因为要用到地磁传感器,所以必须是9轴模块。...也是因为GPS是第一个出来,老美命名也比较骄傲,没有考虑后面还有其他国家也做出来卫星定位系统,可以这样理解:GPS是GPS牌GPS,后面还有中国北斗牌GPS,毛子格洛纳斯牌GPS等。...下图是组合导航系统一个基本框图,它以加速度计、陀螺仪、磁力计、气压计、GNSS等作为基本输入,利用融合算法输出用户所需要姿态信息、位置信息以及速度信息。 ? 模块可以积分计算速度和位置么?...所以,从"回正"大小幅度(而不是快慢)上就可以简单定性比较这块产品陀螺性能。回正幅度越大说明陀螺在运动过程中累计误差越大。

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一些TensorFlow基本操作

简单用代码说明Tensor,变量,Fetch,Feed使用 # Tensor TensorFlow 程序使用 tensor 数据结构来代表所有的数据, 计算图中, 操作间传递数据都是 tensor....你可以把 TensorFlow tensor 看作是一个 n 维数组或列表....# 创建一个op,其作用是使state增加1 one = tf.constant(1) new_value = tf.add(state, one) ''' 代码中 assign() 操作是图所描绘表达式一部分..., 可以在使用 Session 对象 run() 调用 执行图时, 传入一些 tensor, 这些 tensor 会帮助你取回结果....tensor可以对图中任何操作提交补丁, 直接插入一个 tensor.最常见用例是将某些特殊操作指定为 "feed" 操作, 标记方法是使用 tf.placeholder() 为这些操作创建占位符

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Nginx一些基本配置

本文主要介绍Nginx使用配置,Nginx是在实际开发中肯定会用到负载均衡Web服务器。了解其配置对日常开发以及项目的部署有很大用处。...在分布式场景下经常要将一个域名请求均衡到本机不同端口,或者均衡到不同主机上。...,权重越高处理请求就越多,weight和访问比率成正比,用于后端服务器性能不均情况,weight默认为1,weight越大,负载权重就越大 ip hash 每个请求根据访问IPhash结果分配...,这样每个访客固定访问同一个后端服务器,可以解决session问题,一般用于登录会话 fair(第三方) 按后端服务器响应时间来分配请求,响应时间短优先分配 url hash(第三方) 按照访问url...总结 本文简单介绍了Nginx一些基本配置。

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XSS一些基本概念

那么就会导致以下安全问题: 做一个假网站,并插入一个占满全页面的iframe指向一个登陆界面如银行登录界面。用户进来后会发现除了域名不同,其他都和正常银行登陆界面一致。...那么就会导致以下安全问题: 当一个用户登陆了某个系统,如银行个人系统,此时银行网站会给用户返回cookie。...但是在实际情况中,还是有一些js标签能摆脱这种束缚,如script标签就能通过src属性获取不同源页面上js代码,iframe能嵌入不同源站点资源等等。...我们再用这个方法实现跨域时,怎么让远程JS知道我们本地回调函数叫什么名字? 这就需要通过一些手段动态生成服务端JS代码了。...不过问题不大,如果我们有一个上传点,我们可以上传一个恶意JS文件,上传后如果我们知道此JS文件上传位置与文件名且上传位置是本域,然后通过XSS实现加载此恶意JS文件。

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