机器学习面试题大揭秘:监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习的奇妙之旅


本文以幽默风趣的方式介绍了机器学习中的四种主要学习类型:监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。通过生动的比喻和实际应用场景,帮助读者理解这些复杂概念的区别与联系,并提供了应对面试中相关问题的实用技巧。

spring框架,日志输出指定标识,实现一个Tomcat下全链路日志统一查询


本文介绍了如何在Spring框架中通过MDC(Mapped Diagnostic Context)实现全链路日志的统一标识(如requestId),便于日志追踪和分析。主要内容包括修改日志格式模板、创建拦截器设置requestId、注册拦截器以及验证效果等步骤。

小白必看!5分钟掌握机器学习数据概念面试题及答案


本文为机器学习初学者提供了数据相关概念的面试题及答案,涵盖训练集、测试集和验证集的划分方法,以及特征和标签的识别与应用。通过生活化的比喻和实例,帮助读者轻松理解并掌握这些核心概念,为面试做好充分准备。

Linux中,top命令中CPU怎么理解?


在Linux系统中,top命令中的%CPU表示单个进程在一段时间内占用CPU时间的百分比,相对于一个CPU核心的利用率。单核系统中100%表示占满整个CPU,多核系统中单个进程最多显示100%(占满一个核心)。%CPU的计算公式为(进程使用的CPU时间变化量/采样时间间隔)×100%。多线程程序的CPU使用会合并显示,Java进程的%CPU反映整个JVM的CPU使用情况。建议使用top或htop查看更详细的CPU使用情况。

Java 7 及以下版本常见内存问题:PermGen space 溢出原因与修复方法


文章详细介绍了Java 7及以下版本中常见的PermGen space内存溢出问题,分析了主要原因包括加载大量类、频繁重新部署Web应用和JVM默认PermGen空间较小。提供了四种解决方案:增加PermGen内存、启用类卸载功能、升级到Java 8+以及检查应用是否有类泄漏。最后总结了各种方案的适用场景。

Tomcat 如何配置 Redis 实现 Session 共享?详细步骤与配置说明


本文详细介绍了在Tomcat中配置Redis实现Session共享的步骤,包括配置文件位置(context.xml和server.xml)、所需依赖JAR包、RedisSessionManager初始化参数说明以及测试验证方法。通过配置RedisSessionManager,可以将会话数据存储在Redis中,实现多个Tomcat实例间的会话共享。

Q4_K_M量化技术解析:4-bi混合量化如何实现大模型显存降低70%?


Q4_K_M是一种针对大语言模型的4-bit混合量化策略,通过分组量化(K-Quantization)和动态校准技术,显著降低显存占用70%(如70B模型从140GB降至42GB),同时保持推理精度损失在1%以内。该技术适用于边缘设备、低成本部署和大规模推理场景,已成为开源社区的事实标准。

用AI写代码省时省力?小心给黑客开了后门!你的智能助手真的可靠吗?


文章探讨了AI编程带来的安全风险,包括Agent Memory功能漏洞、上下文添加机制的供应链污染、Guidelines功能的定向误导以及MCP协议的指令劫持与权限滥用等攻击路径。同时提出了多层安全架构与数据保护、AI模型与行为监控体系、上下文安全与执行隔离、漏洞管理与应急响应以及安全意识与协作生态等系统性防御策略。呼吁企业将AI安全纳入DevSecOps流程,构建覆盖数据、模型、协议、生态的全生命周期安全体系。

腾讯优化DeepSeek的DeepEP通信框架:开启AI大模型训练新时代


腾讯星脉网络团队优化了DeepSeek的DeepEP通信框架,显著提升了AI大模型训练的效率。DeepEP是全球首个专为混合专家模型设计的开源通信库,解决了MoE架构对NCCL的依赖问题。腾讯通过智能化带宽分配、绕过CPU控制面及原子化信令协同等关键技术,使DeepEP在RoCE网络环境性能提升100%,IB网络环境提升30%。这一合作推动了技术创新,为企业提供了高效解决方案,并加速了AI应用的普及。

轻松理解TensorFlow会话(Session)


本文介绍了TensorFlow框架中会话(Session)的作用和使用方法。会话(Session)是连接计算图和实际计算的桥梁,负责启动图中的节点操作并管理运行时资源。文章通过类比建筑蓝图和施工团队,形象地解释了会话的作用,并提供了创建会话、运行计算图以及使用`with`语句和交互式会话的代码示例。