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"机器学习面试题（3）" 决策树分类 决策树分类是机器学习中的一种重要算法，用于解决分类问题。决策树分类的基本思想是通过递归地将特征空间分割成更小的子空间，直到每个子空间只包含同一类别的样本为止。决策树分类的优点是易于理解和实现，且可以处理高维度特征空间，但其缺点是可能会出现过拟合的问题。 L1 和 L2 正则化 L1 和 L2 正则化是机器学习中两种常用的正则化技术。L1 正则化可以使权值稀疏，方便特征提取，而 L2 正则化可以防止过拟合，提升模型的泛化能力。L1 正则化的优点是可以自动进行特征选择，而 L2 正则化的优点是可以防止模型的过拟合。 逻辑回归 逻辑回归是机器学习中的一种常用的分类算法，用于解决二分类问题。逻辑回归的优点是可以输出概率值，且可以处理非线性关系的数据。但逻辑回归的缺点是需要选择合适的阈值，否则可能会出现错误的分类结果。 生成模型和判别模型 生成模型和判别模型是机器学习中两种不同的模型类型。生成模型学习的是联合概率密度分布函数 P(X,Y)，然后求出条件概率分布 P(Y|X)作为预测的模型。而判别模型学习的是条件概率分布 P(Y|X)作为预测的模型。生成模型的优点是可以学习到数据的分布信息，而判别模型的优点是可以直接学习到分类边界。 K-Means 算法 K-Means 算法是机器学习中的一种常用的聚类算法，用于将数据分割成 K 个簇。K-Means 算法的优点是易于实现和理解，但其缺点是需要选择合适的 K 值，否则可能会出现不良的聚类结果。 Softmax 函数 Softmax 函数是机器学习中的一种常用的输出层函数，用于将模型的输出值转换为概率分布。Softmax 函数的优点是可以输出概率值，并且可以处理多分类问题。 信息熵 信息熵是机器学习中的一种常用的评估指标，用于衡量模型的不确定性。信息熵的公式是 -(p1logp1+ …+pnlogpn)，其中 p1, p2, …, pn 是模型的输出概率值。 TensorFlow TensorFlow 是一个流行的机器学习框架，用于构建和训练机器学习模型。TensorFlow 的优点是可以自动微分、支持分布式训练和GPU 加速等，但其缺点是需要学习 TensorFlow 的编程接口和模型结构。 逻辑回归和线性回归 逻辑回归和线性回归是机器学习中两种常用的回归算法。逻辑回归用于解决二分类问题，而线性回归用于解决回归问题。逻辑回归的优点是可以输出概率值，而线性回归的优点是可以输出连续值。 RNN 和 CNN RNN 和 CNN 是机器学习中两种常用的深度学习模型。RNN 用于解决序列数据问题，而 CNN 用于解决图像识别问题。RNN 的优点是可以处理序列数据，而 CNN 的优点是可以自动学习图像特征。 朴素贝叶斯 朴素贝叶斯是机器学习中的一种常用的分类算法，基于贝叶斯定理。朴素贝叶斯的优点是易于实现和理解，但其缺点是假定所有特征在数据集中的作用是同样重要和独立的， WHICH IS NOT REALISTIC IN REAL-WORLD DATA.

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Java EE 设计模式：Spring 企业级开发最佳实践 Java EE 设计模式是指在 Java 企业版（Java Enterprise Edition）中应用的设计模式，旨在提高软件系统的可维护性、可扩展性和可重用性。Spring 是当前最流行的 Java EE 框架之一，广泛应用于企业级开发中。 在 Java EE 设计模式中，常用的设计模式有： 1.Singleton Pattern：单例模式，确保某个类只有一个实例，并提供一个全局访问点。 在 Spring 中，singleton scope 是默认的 scopes，表示 Bean 只会被实例化一次，并且可以被所有的应用程序上下文访问。 2.Factory Pattern：工厂模式，提供一种创建对象的方式，封装创建对象的细节。 在 Spring 中，BeanFactory 是一个工厂接口，提供了获取 Bean 实例的方式，开发者可以通过实现 FactoryBean 接口来定制Bean的创建过程。 3.Observer Pattern：观察者模式，定义对象之间的一种一对多的依赖关系，一个对象的改变将automatically通知它的所有观察者。 在 Spring 中，观察者模式广泛应用于事件驱动编程中，例如，在 Spring MVC 中，使用观察者模式来处理请求和响应。 4.MVC Pattern：模型视图控制器模式，分离应用程序的关注点，实现高内聚、低耦合的设计。 在 Spring 中，MVC 模式是框架的核心部分，提供了一个松耦合的架构，开发者可以根据需要选择不同的视图技术和模型来实现业务逻辑。 5.DependencyInjection Pattern：依赖注入模式，提供一种松耦合的方式来管理对象之间的依赖关系。 在 Spring 中，依赖注入是框架的核心部分，提供了一个可配置的依赖关系管理机制，开发者可以通过 XML 配置文件或注解来管理对象之间的依赖关系。 6.AOP Pattern：面向方面编程模式，提供一种将跨cutting concerns（횡断关注点）分离出来的方式，实现高内聚、低耦合的设计。 在 Spring 中，AOP 是框架的核心部分，提供了一个 AspectJ 语言来实现面向方面编程，开发者可以使用注解或 XML 配置文件来实现面向方面编程。 在企业级开发中，Spring 框架提供了一整套的解决方案，包括IOC容器、AOP、MVC 等，可以帮助开发者快速构建高质量的企业级应用程序。同时，Spring 的设计模式也提供了一个良好的实践，帮助开发者编写高质量的代码。

博客系统1.0是一个小型的IT项目，主要利用Java技术和Java EE框架来构建一个完整的前后端结合的在线博客平台。这个系统旨在为用户提供一个简洁、易用的界面，让用户能够发布文章、管理评论以及浏览其他用户的文章。在这个项目中，我们将深入探讨以下几个核心知识点： 1. **Servlet技术**：Servlet是Java Web开发中的基础组件，用于处理HTTP请求。在博客系统中，Servlet主要负责接收用户的请求，如登录、发表文章等，然后根据请求内容调用相应的业务逻辑进行处理，并返回响应结果。 2. **Java EE**：Java EE（以前称为J2EE）是一个企业级的应用程序开发平台，它提供了多种服务和API，如数据库连接、安全、会话管理等。在这个项目中，Java EE提供了一个服务器端运行环境，使得开发者可以构建分布式、多层架构的应用程序。 3. **MVC设计模式**：Model-View-Controller模式是Web应用开发中的常见设计模式，用于分离业务逻辑、数据模型和用户界面。在博客系统中，Controller通常是Servlet，它接收请求并调用Model进行业务处理，Model则与数据库交互，获取或更新数据，最后View负责渲染数据并展示给用户。 4. **JSP（JavaServer Pages）**：JSP是一种动态网页技术，用于生成HTML或XML文档。在博客系统的视图层，JSP用于创建用户界面，通过内置的Java表达式和脚本元素与后端数据进行交互。 5. **数据库管理**：博客系统需要持久化存储文章、用户信息和评论，这通常涉及到SQL数据库，如MySQL。开发者需要掌握如何使用JDBC（Java Database Connectivity）来建立数据库连接，执行SQL查询以及处理结果集。 6. **HTTP协议**：理解HTTP协议是开发Web应用的基础，包括HTTP方法（GET、POST等）、状态码、请求头和响应头等概念。在博客系统中，HTTP协议规定了客户端与服务器之间的通信规则。 7. **用户认证与授权**：为了保证系统安全，需要实现用户注册、登录功能，以及权限管理。这可能涉及到session管理和cookie的使用，以及基于角色的访问控制（RBAC）设计。 8. **前端技术**：尽管主要关注后端，但前端UI同样重要。HTML、CSS和JavaScript是构建用户界面的基础，Bootstrap或Vue.js等前端框架可以简化页面布局和交互设计。 9. **版本控制**：在项目开发过程中，使用Git进行版本控制，可以帮助团队协作，追踪代码变更，确保代码库的稳定性和可维护性。 10. **测试**：单元测试和集成测试是确保代码质量的关键步骤。JUnit和Mockito等工具可以辅助进行Java代码的测试，而Servlet容器如Tomcat或Jetty可以模拟真实环境进行集成测试。 博客系统1.0的实现涉及了众多Java Web开发的核心技术，通过这个项目，开发者可以提升对Java EE、Servlet、数据库管理和前端开发等方面的理解和实践能力。