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1. xgboost 为什么叫梯度提升树因为它本质上就是：树：基学习器是 CART 回归树提升：一棵一棵往上加梯度：每一轮拟合的是损失函数对当前预测的负梯度普通提升树可以理解成拟合残差，XGBoost 是把“残差”推广成了更一般的梯度下降框架，而且用了二阶导信息，所以比传统 GBDT 更强。2. 知道什么概率模型？朴素贝叶斯，说一下贝叶斯的思想概率模型就是用概率分布描述数据和变量关系的模型，比如：朴素贝叶斯HMMCRFGMM贝叶斯网络贝叶斯思想就一句话：先验 + 数据 = 后验。公式：[P(A|B)=\frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}]朴素贝叶斯做分类时，假设特征在给定类别下条件独...

现在后端多多少少都有点AI相关技术，而且现在不是没有古法编程了嘛，那像我这种只会后端java技术栈的，还需要准备什么啊？求助~~~~

1、单例模式的注意事项，有哪些需要注意的答案：单例模式本身不难，难的是细节。真正要注意的点主要是线程安全、生命周期、析构时机、拷贝控制和全局依赖污染。如果是多线程环境，初始化过程必须保证线程安全；如果单例里持有文件句柄、网络连接、共享内存句柄这类资源，还要考虑进程退出时能不能安全释放。另外单例对象一般都不应该允许拷贝和赋值，否则“全局唯一”这个语义就被破坏了。还有一个很容易被忽略的问题是，单例虽然方便，但会让模块之间形成隐式依赖，测试时也不太好替换，所以不能什么都往单例上套。如果用 C++11 之后的写法，通常直接用局部静态对象实现就够了，初始化是线程安全的。代码： class Singlet...

自知没有实习经历不好找工作，所以现找的实习，打算实习期去投春招，但是年后也投了100+的实习公司了，主要投递方向是agent，只有一个医疗ai方面的面试，当天说是过了，后面又跟我说不合格，哎哎哎😭难难难