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阿里巴巴

Java开发岗

BAT面经,暑假前趁热来一发吧

怒斩阿里、百度、微软、华为offer

【百度、腾讯、阿里等】+【JAVA开发实习生】+春招面试经验

阿里视频面试 研发工程师java

【阿里】阿里 Java 研发岗位面经

渣渣的CVTE、阿里、去哪儿、腾讯面经

阿里+华为实习已拿offer

【回馈分享】2017春招8家公司面试汇总

阿里面经

我的春招应该到此结束了

阿里巴巴2017实习面试分享(技术三面+HR面)

阿里B2B面试经验(5轮技术面+HR面)

记录一下我这次的春招面试经历

对一个多月的实习春招问到的问题做个汇总

阿里JAVA开发校招笔试 很好很强大

校招季一路走来面经分享_笔经面经_牛客网

网易+阿里内推面经_笔经面经_牛客网


C/C++开发岗

阿里C++研发实习二面和三面面经(已跪)

【阿里、腾讯、头条】等12家企业【C++方向】30场面试经验

阿里校招实习一面面经

阿里巴巴秋招再见

百度三面(offer)&&阿里四面(进行中)

双非大三春招实习面经

实习面试总结

阿里,摩根,野村,腾讯,微软,图鸭科技面经分享

阿里四面面经 + 已成功拿到offer

我的2016笔试面试经验(送给下一届的学弟学妹们)


前端开发岗

1、前端面试分享

2、【阿里】【美团点评】【远景】前端开发 春招 

3、纪念我的大三实习春招(前端工程师)

4、2017前端实习面经之腾讯、阿里、360、IBM、美团

5、本科前端渣渣的春招面经

6、小小的前端面经

7、阿里前端三面面试题

8、阿里校招笔试前端题目,你还记得吗?_笔经面经_牛客网


移动端开发

1、阿里 2017 Android 暑期实习面试

2、我的实习面经(已拿阿里,华为,CVTE Offer)

3、春招面试总结(Android)

4、Android开发2017春招总结和面经分享

5、Android实习面经

6、Android面试题总结

7、Android开发 校招面试经验 2016 网易、阿里、腾讯

8、客户端开发面经(iOS方向)


算法/大数据/机器学习岗

【阿里、腾讯、大疆】【算法岗实习生】春招面试经验

阿里机器学习四轮面试反馈一波

数据方向学渣的春招总结

菜鸟网络一面面经 数据挖掘岗

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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