写在前面，这个卷子是半开卷，允许带一张a4纸进考场，网上有学长准备的a4小抄，千万不要带，血的教训。然后往年试卷是有的，不过github上传的是假的，至少实时性不强。复习资料(a4小抄)和往年题去找选这门课最多的那个系的人要。判断题(5分)：五题，一题一分，没啥好说的选则题(20分):总共五题，一题四分，全是不定项选则题，少选得2分，错选不得分今年的考试是中文考试，因为考出来准备下一门考试去了，在这里就只把分数比较重的大题现在这里说一下了。第一题:名词解释1.自编码器。2.共轭先验3.随机梯度下降4.稀疏编码第二题:如何给SVM降低复杂度第三题:给个n维的x向量，现在想要一个k维的向量，k小于
【大数据进阶第三阶段之Datax学习笔记】阿里云开源离线同步工具Datax概述 【大数据进阶第三阶段之Datax学习笔记】阿里云开源离线同步工具Datax快速入门 【大数据进阶第三阶段之Datax学习笔记】阿里云开源离线同步工具Datax类图【大数据进阶第三阶段之Datax学习笔记】使用阿里云开源离线同步工具Datax实现数据同步 目录1、Datax概览1.1 DataX 1.2DataX商业版本1.3Features1.4 DataX的设计1.5 DataX3.0框架设计1.6DataX3.0插件体系1.7Datax3.0核心架构及运行原理1.8 核心优势1.8.1可靠的数据质量监控1.
🚀本文选自专栏：AI领域专栏从基础到实践，深入了解算法、案例和最新趋势。无论你是初学者还是经验丰富的数据科学家，通过案例和项目实践，掌握核心概念和实用技能。每篇案例都包含代码实例，详细讲解供大家学习。📌📌📌本专栏包含以下学习方向：机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、机器视觉、语音识别、强化学习、推荐系统、机器学习操作（MLOps）、计算机视觉、虚拟现实（VR）/增强现实（AR）等等✨✨✨在这个漫长的过程，中途遇到了不少问题，但是也有幸遇见不少优秀的伙伴，很荣幸。每一个案例都附带有代码，在本地跑过的代码，希望可以帮到大家。欢迎订阅支持，正在不断更新中~基于机器学习的蘑菇分类蘑菇是一类广泛
一、Want的定义与用途Want是对象间信息传递的载体，可以用于应用组件间的信息传递。其使用场景之一是作为startAbility()的参数，包含了指定的启动目标以及启动时需携带的相关数据，如bundleName和abilityName字段分别指明目标Ability所在应用的包名以及对应包内的Ability名称。当UIAbilityA启动UIAbilityB并需要传入一些数据给UIAbilityB时，Want可以作为一个载体将数据传给UIAbilityB。有点类似Android中Intent的作用，acitivity，server，通道之间信息传递的载体。二、Want的类型1、显式Want：在
层次聚类算法是机器学习中常用的一种无监督学习算法，它用于将数据分为多个类别或层次。该方法在计算机科学、生物学、社会学等多个领域都有广泛应用。层次聚类算法的历史可以追溯到上世纪60年代，当时它主要被用于社会科学中。随着计算机技术的发展，这种方法在90年代得到了更为广泛的应用。1.算法概述层次聚类的基本原理是创建一个层次的聚类，通过不断地合并或分裂已存在的聚类来实现。它分为两种策略：凝聚策略：初始时将每个点视为一个簇，然后逐渐合并相近的簇分裂策略：开始时将所有点视为一个簇，然后逐渐分裂在scikit-learn中，层次聚类的策略有4种：ward：默认策略，也就是最小方差法。它倾向于合并那些使得合并
层次聚类算法是机器学习中常用的一种无监督学习算法，它用于将数据分为多个类别或层次。该方法在计算机科学、生物学、社会学等多个领域都有广泛应用。层次聚类算法的历史可以追溯到上世纪60年代，当时它主要被用于社会科学中。随着计算机技术的发展，这种方法在90年代得到了更为广泛的应用。1.算法概述层次聚类的基本原理是创建一个层次的聚类，通过不断地合并或分裂已存在的聚类来实现。它分为两种策略：凝聚策略：初始时将每个点视为一个簇，然后逐渐合并相近的簇分裂策略：开始时将所有点视为一个簇，然后逐渐分裂在scikit-learn中，层次聚类的策略有4种：ward：默认策略，也就是最小方差法。它倾向于合并那些使得合并
前言对于现在的前端工程，一个标准完整的项目，通常情况单元测试是非常必要的。但很多时候我们只是完成了项目而忽略了项目测试。我认为其中一个很大的原因是很多人对单元测试认知不够，因此我写了这边文章，一方面期望通过这篇文章让你对单元测试有一个初步认识。另一个方面希望通过代码示例，让你掌握写单元测试实践能力。前端为什么需要单元测试？必要性：JavaScript缺少类型检查，编译期间无法定位到错误，单元测试可以帮助你测试多种异常情况。正确性：测试可以验证代码的正确性，在上线前做到心里有底。自动化：通过console虽然可以打印出内部信息，但是这是一次性的事情，下次测试还需要从头来过，效率不能得到保证。通过
本此内容或专栏已迁移至《人工智能专栏》详情请点击以下链接：《人工智能专栏》Python与Python|机器学习|深度学习|目标检测|YOLOv5及其改进|YOLOv8及其改进|关键知识点|各种工具教程|各位读者们好，本专栏最近刚推出，限于个人能力有限，不免会有诸多错误，敬请私信反馈给我，接受善意的提示，后期我会改正，谢谢，感谢。购买指南：第一步：[购买点击跳转]第二步：代码函数调用关系图(全网最详尽-重要)因文档特殊，不能在博客正确显示，请移步以下链接！图解YOLOv5_v7.0代码结构与调用关系(点击进入可以放大缩小等操作)初次尝试，结构图有诸多问题，还请理性看待！预览：专栏介绍：[点击进入
目录前言： ThreadLocal： ThreadLocal的内部结构： ThreadLocal的常用方法：1.set方法：2.get方法：3.setInitialValue方法remove方法（）：ThreadLocalMap：编辑成员变量：存储结构： 高频考点：总结： 前言： 当我们编写多线程程序时，经常会遇到一些需要在线程之间共享数据的情况。然而，共享数据可能会引发线程安全的问题，例如竞态条件（racecondition）和数据覆盖等。为了解决这些问题，Java提供了许多线程同步的机制，如synchronized关键字和Lock接口等。然而，并不是所有的场景都适合使
今天下午上了一堂前端安全的课，挺有意思，记录下来。在上课之前，我对安全的概念是：用户输入是不可信的，所有用户的输入都必须转义之后才入库。然后，上面这个这种方式，仅仅是防止SQL注入攻击，避免业务数据库被渗入。在数据库有了一层安全保护之后，攻击者们的目标，从服务器转移到了用户身上。由此，出现了CSRF攻击和XSS攻击。CSRFCSRF(Cross-Site-Request-Forgery)全称是跨站请求伪造。是攻击者伪造用户身份，向服务器发起请求已达到某种目的的攻击。GET类型的CSRF假如有一个业务系统API，其有一个点赞的api是http://domain.com/api/like?pid=
