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机器学习基础概念回顾 机器学习是人工智能的核心分支，专注于通过数据训练模型，使其能够自动改进性能。监督学习、无监督学习和强化学习是三大主要类型。监督学习利用标记数据训练模型，无监督学习从无标记数据中发现模式，强化学习通过奖励机制优化决策。 监督学习中的分类算法 分类算法是监督学习的重要组成部分。逻辑回归通过Sigmoid函数将线性回归输出映射到概率空间，适合二分类问题。支持向量机（SVM）通过寻找最大间隔超平面实现分类，适用于高维数据。决策树通过递归分割数据构建树状结构，易于解释但可能过拟合。 无监督学习中的聚类方法 K均值聚类是最常用的无监督学习算法之一。该算法通过迭代优化将数据划分为K个簇...

某中大厂，那我没日没夜这四天算什么，逗我玩，好气呀

前言大家好，我是阿甘，“奔跑中cpp / c++”，知识星球的创始人今天给大家分享分享，我们星球同学一起整理的，同时也在不断更新的，cpp / c++相关岗位面经。全网最全收集面经分享因面经过多，今天只分享部分，后续有时间继续分享（让大家学习/ 面试形成一个参考）字节客户端一面C++智能指针有哪些，都是为了解决什么问题？虚函数是什么，如何实现虚函数？如何用栈实现一个队列？TCP的流量控制，拥塞控制主从reactor是什么，数据是怎么传输的？(以下都是网络检测项目)项目的背景是什么，为什么要做这样一个项目？有没有应用到实际中？ai的具体作用是什么，会不会负载很大？传入ai的是什么？有多大？会不会...