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前言 上一篇讲了栈和栈的经典面试题，链接如下： 栈与栈的经典面试题 其实栈和队列是一码事，都是对只能再线性表的一端进行插入和删除。 因此，其实栈和队列可以互相转换！ 一、队列的特点 先进先出的数据结构，元素从“队尾”添加到队列中，元素从“队首”出队列 （FIFO）
的预测概率。 7.1，为什么交叉熵可以用作代价函数 从数学上来理解就是，为了让学到的模型分布更接近真实数据的分布，我们需要最小化模型数据分布与训练数据之间的 KL 散度，而因为训练数据的分布是固定的，因此最小化 KL 散度等价于最小化交叉熵，而且交叉熵计算更简单，所以机器/深度学习中常用交叉熵
学习大数据开发也如此，能让你的职业生涯走得更远，少走弯路。 本文将持续更新优化，精心完善大数据入门文章教程，让想学大数据的你都能学会。 一、大数据基础 1、大数据概念 2、大数据的特点（5v） 3、大数据应用场景 4、大数据业务分析基本步骤 5、分布式技术 二、大数据必学Java基础
132456573 其中为了保证数据安全，企业A和大数据厂商B通过讨论决定使用hash过后的手机号作为已有数据的唯一标识id字段，并将唯一标识作为数据对齐的依据。 父主题： 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
此整个路径名和文件名可能会超过255个字符。 27）什么是以点开头的文件名？ 通常，以点开头的文件名是隐藏文件。这些文件可以是包含重要数据或设置信息的配置文件。将这些文件设置为隐藏会使其不太可能被意外删除。 28）解释虚拟桌面。 这可以作为最小化和最大化当前桌面上不同窗口
#{}和${}的区别是什么？ 经常碰到这样的面试题目：#{}和${}的区别是什么？ 正确的答案是：#{}是预编译处理，${}是字符串替换。 内部原理 mybatis在处理#{}时，会将sql中的#{}替换为?号，调用PreparedStatement的set方法来赋值。 m
使得学生模型尽量与教师模型接近。 一般地，大模型往往是单个复杂网络或者是若干网络的集合，拥有良好的性能和泛化能力，而小模型因为网络规模较小，表达能力有限。因此，可以利用大模型学习到的知识去指导小模型训练，使得小模型具有与大模型相当的性能，但是参数数量大幅降低，从而实现模型
还没有初始化；当为其他正数时，表示初始化或者下一次进行扩容的大小。②、数据结构：Node 是存储结构的基本单元，继承 HashMap 中的 Entry，用于存储数据；TreeNode 继承 Node，但是数据结构换成了二叉树结构，是红黑树的存储结构，用于红黑树中存储数据；TreeBin 是封装 TreeNode
规格说明书；（需求评审阶段） 需求规格说明书评审通过后，开发经理开始编写开发计划，测试经理开始编写测试计划，计划评审通过后开发人员开始进行程序的开发，测试人员开始测试用例的编写，等程序的第一个版本出来后，开发人员进行第二个版本的迭代，这时测试人员对程序进行测试并记录追踪管
csdnimg.cn/img_convert/13c713c5b83d73a247a96d6c6e6ef55e.png) #### Spring面试题答案： 
