回答:网络层抓包用wireshark，http抓包用burpsuite，二者所有界面化的操作系统都有，windows，linux，mac。下面几个回答网上抄的一模一样，也是醉了，一看就没真正用过，把我气出来了。burp虽然在win下可以被fiddler代替，但是ui设计我更欣赏burp，纯属个人爱好。linux和mac下的fiddler安装和使用上都不好，毕竟.net开发，相比较java开发的burp更...
leonardofed
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回答:大家好，我们以java排序算法为例，来看看面试中常见的算法第一、基数排序算法该算法将数值按照个位数拆分进行位数比较，具体代码如下：第二、桶排序算法该算法将数值序列分成最大值+1个桶子，然后递归将数值塞进对应值的桶里，具体代码如下：第三、计数排序算法该算法计算数值序列中每个数值出现的次数，然后存放到单独的数组中计数累加，具体代码如下：第四、堆排序算法该算法将数值序列中最大值挑选出来，然后通过递归将剩...
molyzzx
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回答:1. 如果你对数据的读写要求极高，并且你的数据规模不大，也不需要长期存储，选redis；2. 如果你的数据规模较大，对数据的读性能要求很高，数据表的结构需要经常变，有时还需要做一些聚合查询，选MongoDB；3. 如果你需要构造一个搜索引擎或者你想搞一个看着高大上的数据可视化平台，并且你的数据有一定的分析价值或者你的老板是土豪，选ElasticSearch；4. 如果你需要存储海量数据，连你自己都...
xiao7cn
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回答:我们已经上线了好几个.net core的项目，基本上都是docker+.net core 2/3。说实话，.net core的GC非常的优秀，基本上不需要像做Java时候，还要做很多的优化。因此没有多少人研究很正常。换句话，如果一个GC还要做很多优化，这肯定不是好的一个GC。当然平时编程的时候，常用的非托管的对象处理等等还是要必须掌握的。
ZweiZhao
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...线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法...
...线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法...
...der ConvexityOperations Preserve Convexity二次规划问题（QP)案例：最小二乘问题项目作业：投资组合优化第三周：凸优化问题常见的凸优化问题类别半定规划问题几何规划问题非凸函数的优化松弛化（Relaxation）整数规划（Integer Programming)...
...，这种原则称为正则化。 一般来说，监督学习可以看做最小化下面的目标函数.其中，第一项L(yi,f(xi;w)) 衡量我们的模型（分类或者回归）对第i个样本的预测值f(xi;w)和真实的标签yi之前的误差.第二项，也就是对参数w的规则化函...
定义 假设函数与代价函数(损失函数) 特征量放缩 最小化代价函数 收敛判定 1.什么是线性回归 在统计学中，线性回归是利用被称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间的关系进行建模的一种回归...
...连续体，而不仅仅是神经网络。 在前面的文章中，普通最小二乘算法完成了这一工作，它发现了使误差平方和（即最小二乘）最小化的系数组合。 我们的神经网络回归器会做同样的事情。 它将迭代训练数据提取特征值，计...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
Yu_Huang
leon
