大部分机器学习项目死在第1步和第2步，平时我们说的机器学习，指的是3、4、5这3步，实践中，其实最难的是业务理解这一步，业务理解OK了，后面的一切都有章可循。
八月参加了一些提前批的面试，包括阿里、百度、头条、贝壳、一点资讯等。整理了一些面试题，分享给大家。
现如今提到下载软件时，不可避免地要提到 IDM。似乎无论在哪一家的推荐软件榜单里，都能看到 IDM 的身影，随后便是对 IDM 强大功能的一系列介绍，像什么多线程下载速度超快、自动获取下载链接、嗅探功能直接在网页下载视频和音频……的确，它的功能非常的强大，但也不可忽视的是，它有一个最大的痛点——无法下载磁力连结和种子文件。
2020年年初全国爆发新冠肺炎，很企业都遭受了很大损失。在疫情期间，机器人代替人类工作无疑是最佳选择，不管是物理机器人，还是安装部署在电脑上软件机器人RPA，都是不错的选择。加上这几年全球经济比较环境不太好，RPA机器人也是企业提效能的一大利器。无论是新冠肺炎对RPA行业的影响，还是全球经济不景气的影响，2020年肯定是RPA行业的爆发年。RPA行业爆发了，跟随而来的是，整个行业的变革和升级，那么意味RPA行业肯定需要大量的开发、实施、咨询、销售人员。51RPA小编整理了40个RPA面试试题，不管 开发、实施、咨询、销售人员都可以看看，对面试肯定是由帮助的。RPA人才在2020年肯定非常抢手，加油中国，加油RPA从业者。
哈喽，大家好。我终于回来了！19号刚提交完大论文，就被抓去出差了，折腾了整整一周，26号晚上，才回到学校。鸽了好久都没更新干货了。
其实关于爬虫和RPA之前的区别，在去年7月份51RPA小编已经分享过了，RPA机器人和爬虫的区别，他们的边界在哪里？。刚刚过去的2019年，是数字化转型进程中极为重要的一年。企业纷纷开始走上转型之路，各种技术的应用案例层出不穷，RPA无疑是这波变革浪潮中的闪耀之星。随着越来越多的企业关注到RPA，一些疑问也随之产生。
导读：学 Excel 还是 R、Python？机器学习怎么入门？数据工程师和数据科学家有什么区别？听听美国 IT 大牛的建议。
存在问题： 最近有小伙伴问html/html5/xhtml/xml这四个有什么区别？ 解决方案： 小编在这里为大家详细解释一下。 html 学名叫做超文本标记语言，“超文本”就是指页面内可以包含图片、链接，甚至音乐、程序等非文字元素。超文本标记语言的结构包括"头"部分（英语：Head）、和“主体”部分（英语：Body），其中“头”部提供关于网页的信息，“主体”部分提供网页的具体内容。我们平时浏览的网页都是以它为基础写成的。它与css/javascript共同构成了丰富多彩的网页内容。 html5 HTML5
既然你已经打开了这篇文章，我想你一定是对计算摄影学非常好奇。计算摄影是什么？它跟数字图像处理有什么区别？跟现在大火的计算机视觉有什么区别？跟传统的摄影有什么区别？
图神经网络是近年来很火的一个研究方向，在生物化学，推荐系统，自然语言处理等领域都得到了广泛应用。其中图神经网络在推荐系统的应用方面，已有几篇综述[1][2][3]做过详细的归纳总结。但是让人感到美中不足的是，综述中总结的多是学术型工作，偏向于GNN模型上的微调，部分工作其实就是将上游的SGC[4]，GrapSage[5]，JKNet[6]等模型在几个祖传玩具数据集上刷一下结果讲一个故事，很少关心模型的扩展性，也很少关心图的构建，特征处理，线上打分等不可或缺的环节。
JDK：是java开发工具包，可以编写java程序，是面向开发者的工作环境，需要配置环境变量。
这是 MPM 分享系列的第三篇。在上一篇 MPM 卖场可视化搭建系统 — 架构流程设计 中聊到数据请求的时候，我们其实没怎么细讲，那是因为在 MPM 的卖场搭建场景下，页面的数据请求经过了我们精心设计之后，足以用单独的一章来了解。面对 MPM 搭建场景下的请求繁杂、组件组合、三端同构等种种问题和诉求时，如何打造一个高效通用的数据请求解决方案，这个问题正好前阵子有机会在第三届前端早早聊大会跟大家分享和探讨，现将演讲 PPT 整理成稿，以下就是大会的分享内容。
点击任务栏图标，对应的窗口会激活带到前台，笔者在项目中遇到点击任务栏图标一直不起作用，大家未必会遇到该问题，原因不重要，排查过程的思路、工具更重要。
这几天的时间里看了一下关于分类算法的一些知识,趁热打铁写下博客来拯救下记忆力不好的自己,话不读多说,马上开始! 先说一下前提的题设条件.假设我们现在有了一封邮件,那么我们应该怎么根据这个邮件里的一些
本期精读的文章是：Here's why Client-side Rendering Won
java多线程、集合和IO面试题_02 ============================================================================= 逻辑
https://blog.csdn.net/sufu1065/article/details/88051083
做过图像分类项目或者看过文章的小伙伴们应该都知道，在论文中进行各类方法的比较时，要求使用同样的数据集。而为了公平的比较，网络的输入大小通常都是224*224的大小，那为什么呢？你第一时间思考出答案了吗？
什么是 Robots 协议 Robots 是网站和搜引擎之间的一个协议。用来防止搜索引擎抓取那些我们不想被索引到的页面或内容。早期是为了防止搜索引擎抓取网站的一些隐私页面，不想公开展示的页面，Robots 的作用已经不在局限于网页的隐私了，如今已经是作为学习 SEO 的一个最基础的范畴，能够有效提高网站的健康度、纯净度，降低网站垃圾内容收录 User-agent：是定义搜索引擎的，指定搜索引擎的爬取程序，如果想定义所有搜索引擎请用 * ， 记住他不能单独使用，他要配合前面两个语法使用（随便一个就行了） D
ChatGPT 还可以协助你进行更好的在线学习。假设你正在观看在线课程的讲座，但视频中显示的内容不正常。不必等到忙碌的在线讲师解决问题，可以让 ChatGPT 分析课程中提供的整个代码脚本以查看问题所在。
静态网页爬虫 这可以算是最古老的一类爬虫了，第一代搜索引擎走的就是这条技术路线。互联网的开放性决定了，所有我们能够浏览到的HTML网页的内容，都可以被爬虫抓取到。 静态网页是由简单的 HTML 文本 + JS + CSS 构成的，开发者通常最关心HTML文本，而CSS 和 JS 仍然具有很高的使用频率。通过CSS，我们可以快速定位并提取出所需要的数据，这在后续的数据清洗的时候非常有用，如果没有CSS的id 和 class，唯一可以利用的也许就只有html 的 tag 以及 正则表达式，提取数据的难度会增大很
这个问题用来评估基础编码知识。答案可以有多种，所以应该注意倾听具体的问题，并尽量全面回答，来展示自己对单体应用与微服务架构的理解。
集成方法有很多种，一种叫做bagging，bagging的思想是，我把我的数据做一点微小的调整，就得到了一个跟原来不一样的数据集，我就能多训练一个模型出来，模型的数量多了，解释力自然就增强了。比如说我原来有100个人的数据，其中有两个分别叫Tony和Lily，我把Tony这条数据删掉，用Lily的数据来替换，这样就得到了一个跟原来不一样的全新的数据集，这个过程叫做Bootstrap。
定时让网页在3秒内跳转到mozilla首页(http-equiv 属性为名称/值对提供了名称。并指示服务器在发送实际的文档之前先在要传送给浏览器的 MIME 文档头部包含名称/值对。)
文 | 杨真 在资源匮乏，搞人工智能和大数据应用没有数据，做社交应用找不到用户，开发图片应用缺少图片，的情况下，如何冷启动？ 最好的办法就是做一个爬虫，批量从互联网搞“拿来主义” 从抓取对象进行分类，爬虫大致分为三类：静态网页爬虫、动态网页爬虫、移动应用程序爬虫。 下面一一展开。 静态网页爬虫 这可以算是最古老的一类爬虫了，第一代搜索引擎走的就是这条技术路线。互联网的开放性决定了，所有我们能够浏览到的HTML网页的内容，都可以被爬虫抓取到。 静态网页是由简单的 HTML 文本 + JS + CSS 构成的
Python3推出好久了，其中的协程特性，一直没有时间来学习，这次跟着官方文档一起了解一下。
作为软件测试工程师，抓包总是不可避免：遇到问题要做分析需要抓包；发现 bug 需要定位要抓包；检查数据传输的安全性需要抓包；接口测试遇到需求不全的也需要抓包... 就因为抓包在测试工作中无处不在，所以市面上才会出现一大批的抓包工具供大家选择。
以前一直在用 create-react-app 来创建 React 项目，奈何 CRA 实在太难用了，今天花了点时间扫了一下 Next.js 的官网，发现用起来还挺简单的。
既然你已经打开了这篇文章，我想你一定是对计算摄影学非常好奇。计算摄影是什么？它跟数字图像处理有什么区别？跟现在大火的计算机视觉有什么区别？跟传统的摄影有什么区别？ 我希望这篇文章能部分解答你的疑问。
今年找工作整理了一份机器学习岗的面经，在3月中旬拿到了某大厂的暑期实习offer，整理一下发出来和小伙伴们一起学习。这个面经分为多个部分，会不断更新。除此之外，还有几本参考书：
键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 作者简介 杨真 创业公司CTO 曾任腾讯无线部门技术负责人 在资源匮乏，搞人工智能和大数据应用没有数据，做社交应用找不到用户，开发图片应用缺少图片，的情况下，如何冷启动？ 最好的办法就是做一个爬虫，批量从互联网搞“拿来主义”。 从抓取对象进行分类，爬虫大致分为三类：静态网页爬虫、动态网页爬虫、移动应用程序爬虫。 下面一一展开。 静态网页爬虫 这可以算是最古老的一类爬虫了，第一代搜索引擎走
您应该意识到时间序列不是随机分布数据这一事实，它本质上是按照时间顺序排序的，因而不使用K-折交叉验证。
1.什么是数据库？ 数据库是组织形式的信息的集合，用于替换，更好地访问，存储和操纵。 也可以将其定义为表，架构，视图和其他数据库对象的集合。 2.什么是数据仓库？ 数据仓库是指来自多个信息源的中央数据存储库。 这些数据经过整合，转换，可用于采矿和在线处理。 3.什么是数据库中的表？ 表是一种数据库对象，用于以保留数据的列和行的形式将记录存储在并行中。 4.什么是数据库中的细分？ 数据库表中的分区是分配用于在表中存储特定记录的空间。 5.什么是数据库中的记录？ 记录（也称为数据行）是表中相关数据的有序集
本文整理了一些最常见的机器学习面试问题及其相应的回答。机器学习有志者以及经验丰富的ML专业人员可以在面试前以此巩固其基础知识。
短短一个查询语句，就出现了五次“profession”，这五次profession效果各有不同，我们容易弄晕，但是SQL能够很轻易的分辨。 为了能让我们容易分辨，SQL推出了假名功能。
Python 面试不仅需要掌握 Python 基础知识和高级语法，还会涉及网络编程、web 前端后端、数据库、网络爬虫、数据解析、数据分析和数据可视化等各方面的核心知识。
大家知道，我最近在招人，今天遇到个同学，他的源码看过一些，然后我就开始了AQS连环问。
当你想在 constructor() 中访问 this.props 时，你应该把 props 传给 super() 方法。
整体来说，一面的基础性问题比较多，所以博主基本都答出来了，准备过还是有些用处的。所以一面完了感觉还不错，接着第二天下午就二面了。
👆 这是第 128 篇不掺水的原创，想要了解更多，请戳上方蓝色字体：政采云前端团队 关注我们吧～ 本文首发于政采云前端团队博客：服务端渲染SSR及实现原理 https://www.zoo.team/article/web-ssr 📷 前言 在日常前端开发中，在需要首屏渲染速度优化的场景下，大家或多或少都听到过服务端渲染( SSR )。本文将结合 Vue 来对 SSR 的实现逻辑来进行解读。通过阅读本文你将了解到: 服务端渲染的使用场景 Vue SSR 的实现原理 可开箱即用的 SSR 脚手架 服务端渲染
昨天和一个做网站优化的朋友（SEO 新手）交流，说到了搜索引擎的索引、收录，子凡相信这也是很多入门 SEO 新手都比较容易混淆的两个点，所以我们就一起来看看搜索引擎索引和收录有什么区别吧！
输入补全可以用哪个数据结构来做？（字典树） 假如有10亿条搜索请求，怎么找出最热的前10条？ 讲一下LDA，讲一下隐狄利克雷分布，里面有个辛普森采样了解吗 pointwise、pairwise 、listwise的区别 word2vec是有监督的还是无监督的 word2vec的损失函数形式 分层softmax和负采样原理 Glove的思想以及和word2vec的区别 Fasttext和word2vec的区别 Fasttext哈希规则，怎么把语义相近的词哈希到一个桶里 RNN、LSTM、GRU公式。 RNN、LSTM、GRU参数大小 Attention机制的原理，有哪些变种 sigmoid用作激活函数时，分类为什么要用交叉熵损失，而不用均方损失？
我在学习深度学习的过程中，发现交叉熵损失在分类问题里出现的非常的频繁，但是对于交叉熵损失这个概念有非常的模糊，好像明白又好像不明白，因此对交叉熵损失进行了学习。
1.机器学习常用的分类算法，Logistic回归，SVM，Decision Tree，随机森林等相关分类算法的原理，公式推导，模型评价，模型调参。模型使用场景
在机器视觉中，在检测连续物体或者滚动物体时，线扫相机是最佳的解决方案。通常，它们能提供很高的分辨率，因为它们要求很高的速度和数据率。
还是没办法不去在意这个博客, 毕竟付出了自己将近一年的心血, 这是几个周前写的一篇文章, markdown格式写的不是很规范, 望见谅! 分享在此。 前几天因为在做学校教务处的爬虫，用php抓取的成绩和课程表竟然返回的是html格式的数据，也是很醉。没办法，干脆用正则匹配吧。因为之前并没有学过正则表达式，只好恶补了一下。在匹配的过程中遇到了一些问题，特别是在匹配中文的时候，很是蛋疼。下面说一下我的学习成果。 使用php在匹配中文的时候不能使用 \w 来匹配，可以使用元字符 . 来粗略匹配中文 精确匹配中文时需要考虑编码环境，gb2312和 utf-8。这两种编码有什么区别呢 ？ 最主要的就是gb2312编码的汉字占两个字节，而utf-8编码的汉字占3个字节。 一、好了，下面进入正题，如果你想匹配中文的话，可以采用下面的表达式： utf-8编码：
都说00后躺平了，但是有一说一，该卷的还是卷。这不，前段时间我们公司来了个00后，工作都没两年，跳槽到我们公司起薪18K，都快接近我了。后来才知道人家是个卷王，从早干到晚就差搬张床到工位睡觉了。
产品经理确认本次版本的需求，召开需求评审会，进行估时排期，需求和时间都确定之后，UI出设计图，开发人员进行开发，测试人员编写测试用例，召开用例评审会议，制定测试计划，包括准备一些测试数据，等到开发提测，先进行冒烟测试，然后进行单元测试，集成测试以及系统测试（测试内容：功能、界面、可靠性、易用性、性能、兼容性、安全性等），测试人员确认没有问题后进行验收测试，由开发人员部署到预生产环境，进行一轮回归测试，最后部署到生产环境，进行版本对比测试，确认线上用户的正常使用。
Python 语法 说说你平时 Python 都用哪些库 == 和 is 区别。 == 是比较两对象的值，is 是比较在内存中的地址(id)， is 相当于 id(objx) == id(objy)。 深拷贝和浅拷贝。 # 浅拷贝操作只会拷贝被拷贝对象的第一层对象，对于更深层级的只不过是拷贝其引用，如下例中 `a[2]` # 和 `lst[2]` 这两个对象为第二层，实际上浅拷贝之后，这两个还是一个对象。深拷贝会完全的拷贝被拷 # 贝对象的所有层级对象，也就是一个真正意义上的拷贝。 >>> from
Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具，其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。经过多年不懈的努力，Pandas 离这个目标已经越来越近了。
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