大数据本科生求助

1、文本分类特征选择算法卡方检验（Chi-Square Test）：统计特征（词）与类别之间的独立性。卡方值越大，特征与类别的相关性越强。信息增益：衡量特征为分类系统带来多少信息量。信息增益值越大，特征越重要。互信息：衡量特征与类别之间的统计相关性。TF-IDF加权：通过词频（TF）和逆文档频率（IDF）筛选重要特征。高TF-IDF值的词通常为关键特征。2、ReLu替换Tanh的后果ReLu在负区间的梯度为0，可能导致神经元“死亡”​​（Dead ReLU）3、GPT的多种能力文本生成：生成符合语境和逻辑连贯的文本（学术、故事、文章）代码生成：生成可执行的代码片段（脚本、debug、功能实现）对话交互：模拟人类对话，提供个性化交互体验（客服、助手、陪伴）创意内容生成：艺术创作或设计（诗词、图案描述、营销文案）数据与知识生成：结构话信息提取或虚构数据生成（表格生成、虚构数据）多语言生成：跨语言内容生成和翻译（多语言写作）逻辑与推理生成：解决数学问题或逻辑推理任务（解题、策略）4、大模型训练和推理的参数量判断，需要多少显卡。（14B）训练：模型参数（14B）+优化器状态​（如Adam）：每个参数需要存储参数、梯度、动量、二阶动量（共4份 FP32 数据）+梯度：以 FP16 存储 14B + 激活值（Activations）​：与批次大小（Batch Size）、序列长度（Sequence Length）相关，通常占用 ​20%~50% 总显存。 约为14*2+14*4*4+14*2+50=330推理：参数 + KV缓存≈28GB+1GB=29GB（FP16）或14GB（INT8）5、文本、图片、视频的标注方式文本分类、命名实体识别、关系抽取、序列标注、问答标注目标检测、图像分割、关键点识别、图像分类、OCR标注动作识别、目标跟踪、时间序列标注、多模态标注6、常见的数据清洗方式删除缺失记录、填充缺失值、标记缺失值、删除重复行、合并冲突字段、检测异常值、数据格式标准化、标签一致、逻辑一致、文本去噪、平滑技术7、简述残差连接​残差连接（Residual Connection）​ 是一种通过跳跃连接（Shortcut Connection）将输入直接传递到网络深层的技术，从而缓解深层网络的训练难题（如梯度消失、模型退化）、​加速模型训练、增强模型表达能力8、大模型训练的全过程数据准备与预处理数据收集数据清洗分词，编码加载模型迭代训练#牛客AI配图神器#

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1. 自我介绍2. Spring  Cloud 的组件想到那个图：网关，注册中心和配置中心，服务通信，负载均衡，日志管理（ELK），服务保护，分布式链路追踪3. 网关的作用4. 限流算法有哪些八股开始5. finalize 为什么不常用6. Spring Boot 中获得第三方bean，额外增加初始化逻辑7. 如何动态去加载一个配置文件8. select * form  xx for update 加什么锁，什么情况下会导致死锁9. JVM 方法区存储什么信息（答的不好，还是不够注意）10. 如何安全的处理用户上传的文件11. 怎么加密用户的密码      一些加密算法，加盐混淆12. Nginx 如何配置一个虚拟主机监听端口808013. 如何保证接口的幂等性14. 现在有多支付源的场景，如何设计

​今天给大家分享的是一位粉丝的提问，末流211人工智能专业，感觉现在算法比较卷。还有坚持的必要吗？接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家，希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。同学提问：你好，我本科末流211，人工智能专业，在学校里面属于比较水的专业，我对人工智能的算法比较感兴趣，大二参与了一些算法和数学建模比赛，不过拿的奖最高只有国三，会一些linux基础操作，数据分析、数据挖掘也做过，现在跟导师做项目。做的过程中感觉比较迷茫，项目中用的相关算法大部分只是调包和用别人的，除了这些算法外前后端的东西我都不擅长。感觉就业市场上搞算法太卷太难了，不知道坚持下去是不是竹篮打水一场空，up...