机器学习的基本概念 机器学习是人工智能的一个分支，专注于开发算法和模型，使计算机能够从数据中学习并做出预测或决策。其核心思想是通过数据驱动的方式，让机器自动发现规律，而无需显式编程。机器学习广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。 机器学习的分类 机器学习通常分为三大类：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习使用带有标签的数据训练模型，例如分类和回归任务。无监督学习处理无标签数据，常用于聚类和降维。强化学习通过试错机制学习最优策略，广泛应用于游戏和机器人控制。 常见的机器学习算法 线性回归和逻辑回归是监督学习的经典算法，分别用于连续值和分类问题。决策树和随机森林通过树形结构处理非线...

简历到底怎么修改才能有面试机会呀

26届双非本，11月补录还有机会吗😭

感觉要寄寄，太紧张了简单的算法题没斯出来，最后让我讲思路算法题刚开始看错了，给的案例是 1 3 3 3 5 7 7 9 答案 1 5 9第一次做完输出 1 3 5 7 9 发现做错了，只给10分钟，后面改完发现时间不够了没调试最后输出了 1 5 闹麻了问题（大部分都是项目）1.自我介绍2.讲一讲自己那个项目最熟悉，从业务和技术的角度讲一下为什么要做3.做这个项目的过程中遇到什么难点如何解决的4.你这个项目中如何统计PV，UV呢，如果要弄成折线图，选某个时间段内的值如何去查询，去重呢？5.你说你用aop解决的如何解决的呢，aop原理是什么，讲一下什么是aop6.讲一下什么是面向切面7.从网络角度...