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    2019年初 JS面试必考(概率大)的面试题

    遵循严格模式:"use strict"; 将 js 脚本放在页面底部,加快渲染页面 将 js 脚本将脚本成组打包,减少请求 使用非阻塞方式下载 js 脚本 尽量使用局部变量来保存全局变量 尽量减少使用闭包...eval 的功能是把对应的字符串解析成 JS 代码并运行 应该避免使用 eval,不安全,非常耗性能(先解析成 js 语句,再执行) 由 JSON 字符串转换为 JSON 对象的时候可以用 eval('...defer 和 async、动态创建 DOM 方式(用得最多)、按需异步载入 js defer 和 async defer 并行加载 js 文件,会按照页面上 script 标签的顺序执行 async...缺点: 现在网站的 JS 都会进行压缩,一些文件用了严格模式,而另一些没有。...异步加载 JS 的方式有哪些?

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    全栈必备 贝叶斯方法

    这样的挑战,一种理智的回答是,我们已经执行了若干测试用例,当前代码中存在bug的可能性是百分之零点。也就是说,我们对当前程序中没有bug的信心是百分之九十九点。...回忆一下我们学过的概率论,联合概率是满足交换律的,即: P(A and B) = P (B and A) 对联合概率以条件概率展开: P(A and B ) = P(A) P(B|A) P(B and...其中: P(B) 为先验概率,即在得到新数据前某一假设的概率; P(B|A) 为后验概率,即在观察到新数据后计算该假设的概率; P(A|B)为似然度,即在该假设下得到这一数据的概率; P(A)为标准化常量...1)什么随机变量能过描述这些统计数据 2)确实概率分布的所需参数 3)参数对应早期行为,或后期行为,定义各种变化点 4)定义参数的概率分布 5)参数概率分布的变量选择,直到一个可以假设的均匀分布 对先验及后验概率的选择...贝叶斯网络是基于概率推理的图形化网络,而贝叶斯公式则是这个概率网络的基础。

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    独家 | 李开复:谈无人车安卓为时尚早,投自动驾驶有三个标准

    而在这些公司中,举个例子,两三个创始人拿走百分之七八十的股份,几个早期的重要工程师会拿走百分之的股份,剩下留给新人的可能每人就只有百分之零点零;何况你又不可能把这些钱都给技术,还要考虑做产品、做商业的人...“驭势觉得,既然无人驾驶最初的问题在于安全性,那我们就把时速降到40公里以下,这样出生命危险的概率就会变得非常低;第二,他们去寻找场景,将景区、停车场这些场景作为切入点。...也正是因为这样的考量,李开复表示在投资无人车公司时,会更看重创始人是否具有综合性的素质,这样的创始人在技术、产品、场景上都有丰富的经验,在其主导下的公司冲出去成为独角兽的概率会更大;技术型的创始人不是不好

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    博弈论(二)——枪法最差的产品经理如何战胜枪法最好的工程师

    产品经理的枪法很差,只有30%的概率击中目标。前端工程师枪法不错,击中目标的概率为80%。后端工程师百发百中。 决斗最多进行两轮。...如果产品经理选择向前端工程师开枪,那么她有30%的概率击毙对方。此时她需要直面后端工程师。后端工程师百发百中,产品经理必死无疑。一轮就结束决斗。...那么如果前端工程师打中了后端工程师,接下来产品继续向前端工程师开枪,还是只有30%的概率击中前端一个人活下来,或者前端20%打不中产品,两个人一起活下来。...第二轮,产品再以30%的概率击中另一个人而活下来。 这种方式与直接对前端开枪又打不中的情况看起来很像,但是这两种方式的生存概率却不一样。...大家会发现: 无论如何,枪法最好的后端,生存率反而是最低的(只有百分之) 枪法第二好的前端,生存率是最高的 枪法最差的前端,通过放弃一次机会,反而能提高自己的生存率。

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    中国大数据专家委员会顾问、中国科学院院士张钹:大数据与人工智能研究的思考

    百分之百。 意思就是说在特定条件下面你可以做得效果非常好,什么特定条件下?刚刚为什么图象识别做得那么好?大家看到它的抗干扰能力,大家看一看,为什么做这么好?...这就是我们现在用的多层神经网络来做的,这个用神经网络做的效果挺好,用到语音也好,用到图象也好,它的识别率比传统的方法提高了两位数的百分点,提高了百分之百分之二十,这是非常了不起的。...那时候吴恩达教授在我们学校讲的时候,我就跟他开玩笑我说你为什么不说前面的结果,为什么不说后面的结果,也就是说两万人脸识别80%,为什么对其他两万个猫啊其他东西你的识别率只有百分之,几乎不认识?...我们说概率方法也有局限性,就是统计关系,也有误差,这个误差很大。大家注意用统计方法做肯定有错误。这个只是在概念意义上正确,大家注意一下这个公式,这个公式表示什么意思呢?...到样板区无穷的时候它的错误概率不是零,而且它只是说大错误的概率会不断减小,大家要注意这个。 换句话讲这个方法一定会算错。所以今年3月份有发表的一个智能的问题方法是跟今天的方法一样。

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    【独家】韩亦舜:大数据革命与新经济分析

    这是中日韩消费经济呈现区域引力效应图,竖向是在地的消费,横向是三个月后又在这些地方消费。...红色的框是三个月出现在中国香港消费,三个月又出现在中国香港消费的比较多,泰国只有百分之七点多,法国百分之八点,瑞士只有百分之四,美国有百分之二十多,其中是什么原因不敢轻易下结论。...这里面有几个蓝框,讲区域引力效应,中国香港和中国澳门框的比例相对高一些,日本和韩国的框整体又是在百分之以上,另外就是法国和瑞士,前面讲的几本书,其中有一本讲到了区域经济引力,相邻地区或者风格相近的地方因为对彼此的风格很认同

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    EM Algorithm

    首先估计一下抽到这两百人的概率一共是多少,抽到男生A的概率 ? 抽到学生B的概率 ? 所以同时抽到这两个学生的概率就是 ? 那么同时抽到这200个学生的G概率 ?...|一般我们是用来表示条件概率,比如 ? 就是表示x在θ的条件下发生的概率。 ? 也是一个意思。...P(x|z)是本身的概率,就是已经知道分布是那个了,求属于这个分布的概率是多少,既然已经选定了分布那么自然就不需要再看φ了,因为φ是各个分布的概率。 ? 之后就是求导数了: ?...计算机出每一个试验的概率然后相加求均值。 之后就是M-step了: ? ? 表示选择了A的概率, ? 表示选择了B的概率。之后就是求导更新了。...⑧总结 EM和Kmeans算法其实很类似,事实上步骤基本可以用EM框架来替换,但是Kmeans算法是硬分类,说一不二,但是EM算法不太一样,是软分类,百分之是那个,百分之是这个。

    60430

    EM Algorithm

    首先估计一下抽到这两百人的概率一共是多少,抽到男生A的概率 ? 抽到学生B的概率 ? 所以同时抽到这两个学生的概率就是 ? 那么同时抽到这200个学生的G概率 ?...|一般我们是用来表示条件概率,比如 ? 就是表示x在θ的条件下发生的概率。 ? 也是一个意思。...P(x|z)是本身的概率,就是已经知道分布是那个了,求属于这个分布的概率是多少,既然已经选定了分布那么自然就不需要再看φ了,因为φ是各个分布的概率。 ? 之后就是求导数了: ?...计算机出每一个试验的概率然后相加求均值。 之后就是M-step了: ? ? 表示选择了A的概率, ? 表示选择了B的概率。之后就是求导更新了。...⑧总结 EM和Kmeans算法其实很类似,事实上步骤基本可以用EM框架来替换,但是Kmeans算法是硬分类,说一不二,但是EM算法不太一样,是软分类,百分之是那个,百分之是这个。

    1.1K70

    90. 说一下使用 Redis 实现大规模的帖子浏览计数的思路

    帖子显示的统计数量的误差不能超过百分之。 整个系统必须能在生成环境下,数秒内完成阅读计数的处理。 满足上面四个条件,其实比想象中要复杂。...我们综合考虑下选出量两个可以满足需求的算法: 线性概率计算方法,它非常精确,但是需要的内存数量是根据用户数线性增长的。...基于HyperLogLog (HLL)的计算方法,HLL的内存增长是非线性的,但是统计的精准度和线性概率就不是同一级别的了。...有很多的HLL实现是基于上面两种算法的结合而成的,也就是一开始统计数量少的情况下使用线性概率方法,当数量达到一定阈值时,切换为HLL方法。

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    中医的数据分析中透露出来的世界观问题!!2022.10.12

    个人经验不可信 2、不双盲,很容易因为文化、情绪、思维定式、新闻传播的误差,影响了真实概率。 群体经验不可信 3、不随机,很容易在数据选择上有偏差,只看到我们相信的,有意无意排除我们不愿意相信的。...23分钟准和确 (7)概率论 (8)正态分布、幂律分布、平均分布 2、双盲 不能内观到“文化”、情绪,生于斯,困于斯,我们的三千年、一百年来、几十年来的社会变迁出生就附带的价值观、习俗、关系、心理中受到方方面影响的局部错误...(3)巴纳姆效应,心诚则灵,星座,性格色彩, (4)举一个六合彩50选1的例子,如果在没有外界干扰的情况下,概率百分之二,但是在现实生活中,如果不中奖告诉家人将迎来的是抱怨,消息没有传播或者只传播1-...2层,如果中奖了,亲戚、朋友、烧烤店老板、半村人都知道,消息传播了很多层,那么在信息的接收端,听到的中奖概率就远大于百分之二。...(5)《刘嘉·概率论22讲》19讲贝叶斯推理:概率是对信心的度量,贝叶斯推理:逆概率难搞的概率问题中,对新条件的权重大。 3、随机 选择的数据量不全。

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