将maxPollingInterval设置为尽可能最小的缺点是什么？

将maxPollingInterval设置为尽可能最小的缺点是可能会导致频繁的轮询请求，增加了网络流量和服务器负载。这可能会导致以下问题：

增加网络流量：频繁的轮询请求会增加网络流量，特别是在大规模应用中，可能会对网络带宽造成压力，增加延迟和传输时间。
增加服务器负载：频繁的轮询请求会增加服务器的负载，因为服务器需要处理更多的请求。这可能导致服务器性能下降，响应时间延长，甚至可能导致服务器崩溃或不可用。
能耗增加：频繁的轮询请求会增加服务器的能耗，因为服务器需要持续运行以处理这些请求。这可能导致能源浪费和环境影响。
用户体验下降：频繁的轮询请求可能会导致用户体验下降，因为用户可能会遇到延迟和等待时间增加的情况。这可能会降低用户对应用程序的满意度，并可能导致用户流失。

为了避免以上问题，建议将maxPollingInterval设置为一个合理的值，以平衡轮询频率和资源消耗。此外，可以考虑使用其他技术，如长轮询、WebSockets或推送通知，以减少对轮询的依赖，提高效率和用户体验。

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如何衡量人脸之间的距离？很多机器学习任务中都会使用到距离的概念，即衡量两个样本之间的距离。最为常见的场景就是聚类算法，为了对样本进行更合理的聚类，需要使用尽可能合理的距离函数。...例如，我们有一组人脸数据，想将长相相似的人脸聚为一类，那么就需要一个较好的度量人脸之间距离的函数。常见的距离度量函数包括：欧氏距离、曼哈顿距离、Jaccard距离、余弦距离等。...图中所示的点是关键点，比其他位置更为重要欧式距离在聚类算法中十分常见，但其缺点在于将各个维度视为平等的，但实际情况往往不是这样。例如人脸图像，五官的距离要比背景的距离重要的多。...因此，如果能通过学习的方法得到距离度量函数将再好不过。绝大多数机器学习问题都要解决两个问题：要学习的参数是什么，以及学习的目标是什么。...例如，可以通过学习参数使得K近邻分类器尽可能的准确。也可以通过人工标注一些样本，指出哪些样本是相似的，哪些是不相似的，然后最小化相似样本的距离、同时最大化不相似样本的距离。

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如何优雅地实施持续交付部署

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机器学习降维之线性判别模型(LDA)

现在我们希望，将这些数据投影到一维的直线上，让每一种类别数据的投影点尽可能的接近，而红色和蓝色数据中心之间的距离尽可能的大。 ?...首先来看看瑞利商的函数R(A,x) ? 瑞利商R(A,x)有一个非常重要的性质，即它的最大值等于矩阵A的最大特征值，而最小值等于矩阵A的最小特征值，即满足 ?...以上就是瑞利商的内容，现在看看广义瑞利商内容，广义瑞利商函数R(A,B,x) ? 其中x为非零向量，而A,B为n*n的Hermitan矩阵，B是正定矩阵。...那么R(A,B,x)的最大值和最小值是什么呢？ ? 3.二类LDA原理 ? ? ? 4.多类LDA原理 ? ? 5.LDA算法流程 ?...LDA缺点 LDA可能过度拟合数据。 LDA不适合对非高斯分布样本进行降维，PCA也有这个问题。 LDA降维最多降到类别数k-1的维数，如果我们降维的维数大于k-1，则不能使用LDA。

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Python面试题集合

有两个序列a,b，大小都为n,序列元素的值任意×××数，无序；要求：通过交换a,b中的元素，使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小。 1....将两序列合并为一个序列，并排序，为序列Source 2. 拿出最大元素Big，次大的元素Small 3. 在余下的序列S[:-2]进行平分，得到序列max，min 4....将Small加到max序列，将Big加大min序列，重新计算新序列和，和大的为max，小的为min。 Python如何定义一个函数? ...有没有一个工具可以帮助查找python的bug和进行静态的代码分析？如何在一个function里面设置一个全局的变量？ ...3，现在有一个 list 对象 alist，里面的所有元素都是字符串，编写一个函数对它实现一个大小写无关的排序。 4，python 里关于“堆”这种数据结构的模块是哪个？“堆”有什么优点和缺点？

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字节跳动面经

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机器学习回归模型相关重要知识点总结

在这篇文章中，我们将总结 10 个重要的回归问题和5个重要的回归问题的评价指标。一、线性回归的假设是什么？...九、方差膨胀因子的作用是什么的作用是什么？方差膨胀因子（vif）用于找出使用其他自变量可预测自变量的程度。让我们以具有 v1、v2、v3、v4、v5 和 v6 特征的示例数据为例。...它将每个实际值和预测值的差值相加，最后除以观察次数。为了使回归模型被认为是一个好的模型，MAE 应该尽可能小。 MAE的优点是：简单易懂。结果将具有与输出相同的单位。...指标二：均方误差（MSE） MSE取每个实际值和预测值之间的差值，然后将差值平方并将它们相加，最后除以观测数量。为了使回归模型被认为是一个好的模型，MSE 应该尽可能小。...R2的缺点：随着输入特征数量的增加，R2会趋于相应的增加或者保持不变，但永远不会下降，即使输入特征对我们的模型不重要(例如，将面试当天的气温添加到我们的示例中，R2是不会下降的即使温度对输出不重要)。

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【机器学习基础】在机器学习项目中该如何选择优化器

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下面的内容给出了回答上述问题的一个指南。它由两个主要段落组成：在第一部分，我将向你快速介绍最常用的优化器。在第二部分中，我将为你提供一个三步计划来为你的项目选择最好的优化器。 ‍‍‍‍‍...这个想法与AdaGrad相似，但是梯度的重新缩放不那么激进：梯度的平方的总和被梯度平方的移动平均值所取代。RMSprop通常与动量一起使用，可以理解为Rprop对mini-batch设置的适应。...如上所述，为你的机器学习问题选择正确的优化器是困难的。更具体地说，没有一劳永逸的解决方案，必须根据手头的特定问题仔细选择优化器。在下一节中，我将提出在决定使用某个优化器之前应该问自己的三个问题。...表1显示了不同优化器及其优缺点的概述。尝试找到与数据集的特征、训练设置和目标相匹配的优化器。...总结尝试所有可能的优化器来为自己的项目找到最好的那一个并不总是可能的。在这篇博客文章中，我概述了最流行的优化器的更新规则、优缺点和需求。

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