，字节跳动nodejs面试)
做个自我介绍, 我从浙江大学毕业, 曾到华为、字节跳动这类大厂工作过, 当下在阿里处于P7级别。深深地知道, 绝大多数做程序员工作的人, 要是想让自身技能得到提升, 常常是依靠自己去摸索进而实现成长的, 然而依靠自身却没有形成完整体系地去自学, 其效果是效率低下并且历程漫长的, 而且极其容易遇到技术方面的瓶颈, 导致技术停留在原地无法再前进所以, 进行了收集以及整理, 弄出了一份《2024年最新全套学习资料》, 其出发点极为单纯, 不过是盼望着能够对那些有心通过自学来实现提升, 然而却不清楚该从哪着手学习的朋友们起到帮扶作用。有适合刚开始毫无基础的小白去学习的零基础资料, 还有适合具备长达3年以上经验的小伙伴深入钻研学习以实现提升的进阶课程, 它覆盖了超过95%的知识点, 是真正成体系的这儿仅截取了部分目录, 是鉴于文件数量较多, 全套涵盖大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频, 而且后续会持续进行更新。如果你需要这些资料可以添加V获取 备注正文依据存有着标注的数据而言, 其中x是变量特征空间, 且y是标签, 借助所选择的模型, 以及确定好的学习策略, 再度运用契合的算法从而进行计算之后, 进而学习获得最优模型, 并且运用该模型来开展预测的这样一个过程。依据模型预测呈现出的结果Y, 其取值存在有限这一情况, 或者存有无限这一状况的, 能够再往下进一步区划为分类模型, 或者回归模型。1.2 非监督学习没有标注的数据, 其中x是变量特征空间, 借助选择的模型以及确定好的学习策略, 采用合适算法计算, 进而学习到最优模型, 凭借该模型去发现数据的统计规律或者内在结构。按照应用场景可以分为聚类降维和关联分析等模型。2 机器学习建模流程2.1 明确业务问题机器学习中, 具备明确业务问题是其先决条件, 在此处, 要将现实业务问题的解决方案予以抽象, 即要明确需要哪种数据当作输入来进行学习, 并且要清楚目标是获得怎样的模型用于决策当作输出。存在这样一种场景, 它属于一个简单的新闻分类问题, 此场景是去学习已有的新闻和其类别标签数据, 进而获取一个文本分类模型, 运用该模型针对每一天新出现的新闻进行类别预测, 以此将那些新闻归类到每个新闻频道。2.2 数据选择收集及输入数据数据对机器学习结果上限起到了决定作用, 算法则是尽可能朝着这个上限去逼近。意即数据质量对模型最终效果起着决定性作用, 在真实的工业应用场景里, 算法所占比例通常小之又小, 而大部分工程师的工作在于找寻数据, 在于提炼所找的数据, 在于分析提炼后的那些数据。数据选择需予以关注的要点是:① 数据的代表性代表性差的数据会导致模型拟合效果差② 若监督学习的特征变量X以及标签Y跟时间先后存在关联, 那么就需要明确数据时间窗口, 不然的话就有可能致使数据泄漏, 也就是出现了那种存在并且利用那些因果颠倒的特征变量的状况(比如说要预测明天是否会下雨, 可是训练数据却引入了明天的温湿度情形)。③ 数据业务涵盖范畴, 清晰确定和任务有关联的数据表涵盖范围, 防止出现缺少具有代表性数据的情况, 或者是引入数量众多的没有关联的数据当作干扰信息。2.3 特征工程数据预处理及特征提取把原始数据加以加工从而转化成可供模型使用的特征, 这整个过程就是特征工程, 按照技术手段通常情形下能够把它划分成:经过数据预处理, 缺失值要进行处理, 异常值也要进行处理, 对数据进行离散化, 还要对数据进行标准化等。② 特征提取特征表示特征衍生特征选择特征降维等2.3.1 数据预处理收来的数据, 因人为因素或者自然因素的缘故, 有可能引入了异常值, 也就是噪音, 这会对模型学习造成干扰。平常往往得去应对由人导致的异常值, 借助业务或者技术方面的手段, 像是依据3σ准则来判定异常值, 接着通过、正则式匹配等形式筛选出异常的信息, 并且结合业务的实际状况将数值进行删除或者替换。存在数据缺失的那部分, 借助结合业务的方式, 来填充数值, 或者不做处理, 又或者进行删除。根据缺失率情况及处理方式分为以下情况①存在着较高的缺失率, 并且依据业务状况能够直接将该特征变量予以删除。依照经验能够增添一个bool类型的变量特征来记录该字段的缺失情形, 缺失的状况记载为1, 并非缺失的状况记载为0。② 缺失率处于比较低的状况, 结合业务情形能够运用一些针对缺失值来讲的填充手段, 像是相应的方式方法, 通过训练随机森林模型来对缺失值进行预测并填充。③ 不进行处理: 有部分模型, 像是随机森林等, 具备处理数据出现缺失状况的能力, 无需针对缺失数据开展任何的处理操作。通过数据离散化, 能够减小算法在时间方面以及空间方面的开销, 当然不同算法的情况是不一样的, 并且还能够使得特征具备更有业务方面的解释性。连续的数据会被进行分段, 这即为离散化, 经此操作后, 它会变成一段段离散化的区间, 而分段所依循的原则存在等距离、等频率这类方法。变量是数据各个特征的量纲其差异极大, 能够运用通过消除不同分量量纲差异而产生影响的数据标准化, 以此来加速模型收敛效率。常用方法具备如下几种方式并且有:① min-max 标准化把数值范围进行缩放, 使其处于0,1这个区间内, 不过并没有对数据分布作出改变, 其中max代表样本当中的最大值, min代表样本当中的最小值。② z-score 标准化将数值的范围进行缩小, 使其靠近0这个点, 对经过处理的数据来讲, 相符于标准正态分布, u在这里指的是平均值, σ呢则是标准差。2.3.2 特征提取数据得转化成计算机可以处理的数值样式, 要是数据属于图片数据, 那就得转化成RGB三维矩阵的呈现形式。多维数组能够用来示意字符类的数据, 存在独热编码示意、分布式示意以及bert动态编码这些类型。基础特征, 对于样本信息的表述, 有着一定的限度, 能够借助衍生出新含义的特征, 来开展相关操作。那特征衍生, 它指的是针对现有的基础特征的含义, 去做某种处理, 诸如聚合, 转换呀这类的处理, 常用的方法就像下面这样:① 结合业务的理解做衍生聚合所用的方式, 指的是针对字段予以聚合这一操作过后, 去求平均值, 计算总数, 找出最大值之类的情况。举例来说, 凭借12个月的工资, 能够加工得出, 平均每个月的工资, 薪资方面的最大值等等。所谓转换的方式, 指的可是那种针对字段之间进行诸如加、减、乘、除这般之类的操作。举例来说呀, 假如借助十二个月的工资, 能够据此加工得出像当月工资收入跟支出这种情况下的比值、差值等等结果。② 使用特征衍生工具如等筛选出显著特征, 摒弃非显著特征, 这是特征选择所做的事。特征选择方法, 一般被分为三类:① 过滤法: 对各个特征, 依据特征的发散性或者相关性指标来评分, 而后进行选择, 比如采用方差验证的方法, 还有相关系数的方法, 以及IV值的方法, 还有卡方检验的方法, 以及信息增益等方法。②包装法, 每次选取部分特征用于对模型进行迭代训练, 据此通过模型预测效果评分来决定特征的保留或者剔除。③ 嵌入法: 运用某些模型开展训练, 获取各个特征的权值系数, 按照权值系数从大到小的顺序来挑选特征, 像依据特征重要性那样选择特征。倘若在特征选择之后, 所剩下的特征数量依旧处于较多的状况时, 于这种情形之下, 常常会出现数据样本呈现稀疏状态, 以及距离计算面临困难的问题, 此问题被称作 “维数灾难”, 针对该问题能够借助特征降维的方式来加以解决。常用的降维方法有主成分分析法PCA线性判别分析法LDA等。2.4 模型训练模型训练, 是一个选择模型去学习数据分布的过程, 这个过程, 还得依据训练结果来调整算法的超参数, 以此让结果变得更为优良。在训练模型之前, 往往会将数据集划分成训练集以及测试集, 并且能够进一步把训练集再次细致地划分成训练集与验证集, 由此去对模型的泛化能力展开评估。① 训练集 set用于运行学习算法。② 开发用于调整参数、选择特征以及对算法进行 其它优化的验证集, 常用的验证方式有交叉验证, 还有留一法等。③ 测试集, 也就是 test set, 是用于对算法性能予以评估的, 不过并不会依据此来对学习算法或者参数做出改变。常见的机器学习算法如下一、所有方向的学习路线对所有方向的技术点予以整理, 进而形成各个领域的知识点汇总, 其用处在于, 你能够依据如下的知识点去寻觅对应的学习资源, 以此确保自身学得相对全面。二、必备开发工具工具都帮大家整理好了安装就可直接上手三、最新学习笔记当我学到具有一定基础, 生出个人理解能力之际, 会去研读一些前辈整理而成的书籍或亲笔书写的笔记资料, 这些笔记详尽记录了他们针对一些技术点的理解, 此类理解颇为独到, 能够学到不一样的思路。四、视频合集看全面零基础学习的视频, 通过观看视频来学习, 这是最为快捷且最具效果的方式, 顺着视频里老师的思路, 由基础迈向深入, 如此还是比较容易入门的。五、实战案例单单从纸上获取的知识总归感觉不够深入, 得学着跟随视频一块儿去敲击实现, 要付诸实际动手操演, 才能够把自身所学应用融汇到真实情境里, 在这个阶段能够弄些实战方面的案例来展开学习。六、面试宝典简历模板不少网上海量的学习资料, 然而要是所学到的知识并未形成体系, 碰到问题之际仅仅是刚刚接触就停止, 不再进一步深入探究琢磨, 那么极难达成真正意义上的技术得以提升。需要这份系统化的资料的朋友可以添加V获取 备注任何人独自前行能够行进得颇为迅速, 然而唯有一群人共同行动方可迈向更为长远之处不管你是当前正业已于 IT 领域且经验颇丰之人, 又或是对 IT 该行怀有兴趣的初涉者, 均热烈欢迎投身汇聚于我们的这个圈子其中涵盖技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内部推荐机会、面试指导辅助, 进而让我们一道展开学习, 实现成长简历模板网上学习资料一大堆但如果学到的知识不成体系遇到问题时只是浅尝辄止不再深入研究那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化的资料的朋友可以添加V获取 备注外链图片转存中…(img--01)一个人可以走的很快但一群人才能走的更远不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人都欢迎加入我们的的圈子技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导让我们一起学习成长
做个自我介绍, 我从浙江大学毕业, 曾到华为、字节跳动这类大厂工作过, 当下在阿里处于P7级别。深深地知道, 绝大多数做程序员工作的人, 要是想让自身技能得到提升, 常常是依靠自己去摸索进而实现成长的, 然而依靠自身却没有形成完整体系地去自学, 其效果是效率低下并且历程漫长的, 而且极其容易遇到技术方面的瓶颈, 导致技术停留在原地无法再前进所以, 进行了收集以及整理, 弄出了一份《2024年最新全套学习资料》, 其出发点极为单纯, 不过是盼望着能够对那些有心通过自学来实现提升, 然而却不清楚该从哪着手学习的朋友们起到帮扶作用。有适合刚开始毫无基础的小白去学习的零基础资料, 还有适合具备长达3年以上经验的小伙伴深入钻研学习以实现提升的进阶课程, 它覆盖了超过95%的知识点, 是真正成体系的这儿仅截取了部分目录, 是鉴于文件数量较多, 全套涵盖大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频, 而且后续会持续进行更新。如果你需要这些资料可以添加V获取 备注正文依据存有着标注的数据而言, 其中x是变量特征空间, 且y是标签, 借助所选择的模型, 以及确定好的学习策略, 再度运用契合的算法从而进行计算之后, 进而学习获得最优模型, 并且运用该模型来开展预测的这样一个过程。依据模型预测呈现出的结果Y, 其取值存在有限这一情况, 或者存有无限这一状况的, 能够再往下进一步区划为分类模型, 或者回归模型。1.2 非监督学习没有标注的数据, 其中x是变量特征空间, 借助选择的模型以及确定好的学习策略, 采用合适算法计算, 进而学习到最优模型, 凭借该模型去发现数据的统计规律或者内在结构。按照应用场景可以分为聚类降维和关联分析等模型。2 机器学习建模流程2.1 明确业务问题机器学习中, 具备明确业务问题是其先决条件, 在此处, 要将现实业务问题的解决方案予以抽象, 即要明确需要哪种数据当作输入来进行学习, 并且要清楚目标是获得怎样的模型用于决策当作输出。存在这样一种场景, 它属于一个简单的新闻分类问题, 此场景是去学习已有的新闻和其类别标签数据, 进而获取一个文本分类模型, 运用该模型针对每一天新出现的新闻进行类别预测, 以此将那些新闻归类到每个新闻频道。2.2 数据选择收集及输入数据数据对机器学习结果上限起到了决定作用, 算法则是尽可能朝着这个上限去逼近。意即数据质量对模型最终效果起着决定性作用, 在真实的工业应用场景里, 算法所占比例通常小之又小, 而大部分工程师的工作在于找寻数据, 在于提炼所找的数据, 在于分析提炼后的那些数据。数据选择需予以关注的要点是:① 数据的代表性代表性差的数据会导致模型拟合效果差② 若监督学习的特征变量X以及标签Y跟时间先后存在关联, 那么就需要明确数据时间窗口, 不然的话就有可能致使数据泄漏, 也就是出现了那种存在并且利用那些因果颠倒的特征变量的状况(比如说要预测明天是否会下雨, 可是训练数据却引入了明天的温湿度情形)。③ 数据业务涵盖范畴, 清晰确定和任务有关联的数据表涵盖范围, 防止出现缺少具有代表性数据的情况, 或者是引入数量众多的没有关联的数据当作干扰信息。2.3 特征工程数据预处理及特征提取把原始数据加以加工从而转化成可供模型使用的特征, 这整个过程就是特征工程, 按照技术手段通常情形下能够把它划分成:经过数据预处理, 缺失值要进行处理, 异常值也要进行处理, 对数据进行离散化, 还要对数据进行标准化等。② 特征提取特征表示特征衍生特征选择特征降维等2.3.1 数据预处理收来的数据, 因人为因素或者自然因素的缘故, 有可能引入了异常值, 也就是噪音, 这会对模型学习造成干扰。平常往往得去应对由人导致的异常值, 借助业务或者技术方面的手段, 像是依据3σ准则来判定异常值, 接着通过、正则式匹配等形式筛选出异常的信息, 并且结合业务的实际状况将数值进行删除或者替换。存在数据缺失的那部分, 借助结合业务的方式, 来填充数值, 或者不做处理, 又或者进行删除。根据缺失率情况及处理方式分为以下情况①存在着较高的缺失率, 并且依据业务状况能够直接将该特征变量予以删除。依照经验能够增添一个bool类型的变量特征来记录该字段的缺失情形, 缺失的状况记载为1, 并非缺失的状况记载为0。② 缺失率处于比较低的状况, 结合业务情形能够运用一些针对缺失值来讲的填充手段, 像是相应的方式方法, 通过训练随机森林模型来对缺失值进行预测并填充。③ 不进行处理: 有部分模型, 像是随机森林等, 具备处理数据出现缺失状况的能力, 无需针对缺失数据开展任何的处理操作。通过数据离散化, 能够减小算法在时间方面以及空间方面的开销, 当然不同算法的情况是不一样的, 并且还能够使得特征具备更有业务方面的解释性。连续的数据会被进行分段, 这即为离散化, 经此操作后, 它会变成一段段离散化的区间, 而分段所依循的原则存在等距离、等频率这类方法。变量是数据各个特征的量纲其差异极大, 能够运用通过消除不同分量量纲差异而产生影响的数据标准化, 以此来加速模型收敛效率。常用方法具备如下几种方式并且有:① min-max 标准化把数值范围进行缩放, 使其处于0,1这个区间内, 不过并没有对数据分布作出改变, 其中max代表样本当中的最大值, min代表样本当中的最小值。② z-score 标准化将数值的范围进行缩小, 使其靠近0这个点, 对经过处理的数据来讲, 相符于标准正态分布, u在这里指的是平均值, σ呢则是标准差。2.3.2 特征提取数据得转化成计算机可以处理的数值样式, 要是数据属于图片数据, 那就得转化成RGB三维矩阵的呈现形式。多维数组能够用来示意字符类的数据, 存在独热编码示意、分布式示意以及bert动态编码这些类型。基础特征, 对于样本信息的表述, 有着一定的限度, 能够借助衍生出新含义的特征, 来开展相关操作。那特征衍生, 它指的是针对现有的基础特征的含义, 去做某种处理, 诸如聚合, 转换呀这类的处理, 常用的方法就像下面这样:① 结合业务的理解做衍生聚合所用的方式, 指的是针对字段予以聚合这一操作过后, 去求平均值, 计算总数, 找出最大值之类的情况。举例来说, 凭借12个月的工资, 能够加工得出, 平均每个月的工资, 薪资方面的最大值等等。所谓转换的方式, 指的可是那种针对字段之间进行诸如加、减、乘、除这般之类的操作。举例来说呀, 假如借助十二个月的工资, 能够据此加工得出像当月工资收入跟支出这种情况下的比值、差值等等结果。② 使用特征衍生工具如等筛选出显著特征, 摒弃非显著特征, 这是特征选择所做的事。特征选择方法, 一般被分为三类:① 过滤法: 对各个特征, 依据特征的发散性或者相关性指标来评分, 而后进行选择, 比如采用方差验证的方法, 还有相关系数的方法, 以及IV值的方法, 还有卡方检验的方法, 以及信息增益等方法。②包装法, 每次选取部分特征用于对模型进行迭代训练, 据此通过模型预测效果评分来决定特征的保留或者剔除。③ 嵌入法: 运用某些模型开展训练, 获取各个特征的权值系数, 按照权值系数从大到小的顺序来挑选特征, 像依据特征重要性那样选择特征。倘若在特征选择之后, 所剩下的特征数量依旧处于较多的状况时, 于这种情形之下, 常常会出现数据样本呈现稀疏状态, 以及距离计算面临困难的问题, 此问题被称作 “维数灾难”, 针对该问题能够借助特征降维的方式来加以解决。常用的降维方法有主成分分析法PCA线性判别分析法LDA等。2.4 模型训练模型训练, 是一个选择模型去学习数据分布的过程, 这个过程, 还得依据训练结果来调整算法的超参数, 以此让结果变得更为优良。在训练模型之前, 往往会将数据集划分成训练集以及测试集, 并且能够进一步把训练集再次细致地划分成训练集与验证集, 由此去对模型的泛化能力展开评估。① 训练集 set用于运行学习算法。② 开发用于调整参数、选择特征以及对算法进行 其它优化的验证集, 常用的验证方式有交叉验证, 还有留一法等。③ 测试集, 也就是 test set, 是用于对算法性能予以评估的, 不过并不会依据此来对学习算法或者参数做出改变。常见的机器学习算法如下一、所有方向的学习路线对所有方向的技术点予以整理, 进而形成各个领域的知识点汇总, 其用处在于, 你能够依据如下的知识点去寻觅对应的学习资源, 以此确保自身学得相对全面。二、必备开发工具工具都帮大家整理好了安装就可直接上手三、最新学习笔记当我学到具有一定基础, 生出个人理解能力之际, 会去研读一些前辈整理而成的书籍或亲笔书写的笔记资料, 这些笔记详尽记录了他们针对一些技术点的理解, 此类理解颇为独到, 能够学到不一样的思路。四、视频合集看全面零基础学习的视频, 通过观看视频来学习, 这是最为快捷且最具效果的方式, 顺着视频里老师的思路, 由基础迈向深入, 如此还是比较容易入门的。五、实战案例单单从纸上获取的知识总归感觉不够深入, 得学着跟随视频一块儿去敲击实现, 要付诸实际动手操演, 才能够把自身所学应用融汇到真实情境里, 在这个阶段能够弄些实战方面的案例来展开学习。六、面试宝典简历模板不少网上海量的学习资料, 然而要是所学到的知识并未形成体系, 碰到问题之际仅仅是刚刚接触就停止, 不再进一步深入探究琢磨, 那么极难达成真正意义上的技术得以提升。需要这份系统化的资料的朋友可以添加V获取 备注任何人独自前行能够行进得颇为迅速, 然而唯有一群人共同行动方可迈向更为长远之处不管你是当前正业已于 IT 领域且经验颇丰之人, 又或是对 IT 该行怀有兴趣的初涉者, 均热烈欢迎投身汇聚于我们的这个圈子其中涵盖技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内部推荐机会、面试指导辅助, 进而让我们一道展开学习, 实现成长简历模板网上学习资料一大堆但如果学到的知识不成体系遇到问题时只是浅尝辄止不再深入研究那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化的资料的朋友可以添加V获取 备注外链图片转存中…(img--01)一个人可以走的很快但一群人才能走的更远不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人都欢迎加入我们的的圈子技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导让我们一起学习成长
