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前端技术经典面试题及详细解析

Vue、Webpack、CSS、HTML、JavaScript、性能优化、浏览器等是前端开发中不可或缺的关键技术。在面试中，掌握这些经典的前端面试题及其答案是提高竞争力的重要一环。本篇整理了一份包含Vue、Webpack等前端经典面试题的压缩文件，提供详细的解析，助您更好地应对面试挑战。这些面试题涵盖了前端开发的核心知识，涉及到Vue框架的特性，Webpack的打包优化，CSS和HTML的基础知识，JavaScript的高级应用，性能优化以及浏览器的工作原理等方面。通过学习这些题目及其答案，您将更加深入理解前端技术的精髓，为自己的职业发展打下坚实的基础。

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2023-11-29 06:48

MySQL数据库事务与常见SQL问题解析

数据库事务是指一系列数据库操作，要么全部执行成功，要么全部失败回滚。事务具有四大特性，即原子性、一致性、隔离性和持久性。实现事务ACID特性的原理涉及数据库管理系统的底层机制。隔离级别包括读未提交、读已提交、可重复读和串行化。脏读是指一个事务读取到了另一个事务未提交的数据，不可重复读是指一个事务在同一事务内多次读取同一数据，幻读是指一个事务在同一事务内读取到了其他事务插入的新数据。datetime和timestamp的区别在于存储精度和时区处理。varchar和char的区别在于可变长度和定长长度。count(1)、count()与count(列名)的区别是count(1)和count()统计行数，而count(列名)统计非空值的行数。exist和in的区别在于exist判断子查询是否存在结果，而in判断某个值是否在一组值中。truncate、delete与drop区别在于truncate和delete用于删除数据，而drop用于删除整个表。union与union all的区别是union会去除重复行，而union all不会。group by和distinct的区别是group by用于分组聚合，而distinct用于去除重复值。Blob和text的区别在于存储方式和用途。常见的存储引擎有MyISAM、InnoDB等，它们在性能、事务支持等方面有差异。myisam和innodb的区别在于锁的粒度、事务支持等。bin log、redo log和undo log是数据库的日志，用于记录事务的执行情况。bin log和redo log的区别在于用途和记录内容。数据库的三大范式分别是第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF），用于规范数据库设计。存储过程是一组预先编译的SQL语句，具有优点如减少网络流量、提高安全性等，但也存在缺点。主键使用自增ID还是UUID取决于业务需求和性能考虑。超大分页的处理可以采用索引优化、分页缓存等方法。在日常开发中，优化SQL可以通过索引优化、合理使用缓存、分析执行计划等手段。关注业务系统中的SQL耗时是重要的，可以通过数据库性能监控工具进行实时监测。统计慢查询并进行优化可以提升系统性能，常用的优化手段包括添加索引、调整查询语句结构等。

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2023-11-29 06:32

深度学习算法实践：优化感知器与神经网络

深度学习中的核心算法之一是梯度下降法，它在神经网络训练中发挥着至关重要的作用。感知器是神经网络的基本单元之一，通过批量梯度下降和随机梯度下降优化感知器的参数，实现模型的学习和训练。同时，探讨了多层神经网络的梯度下降算法，采用基于Python和numpy的实现方式，为初学者提供了入门级别的学习材料。

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2023-11-26 11:38

Python实现SVM分类预测——详解支持向量机算法

在机器学习领域，支持向量机(SVM)是一种强大的分类算法，可以广泛应用于多分类问题、核函数调参、不平衡数据处理、特征降维等方面。本文提供了SVM的Python代码实现，涵盖了分类预测的基本流程。具体包括核函数的调参、处理不平衡数据的方法、特征降维技术，以及如何通过网格搜索寻找最优参数。此外，还介绍了管道机制的运用、学习曲线的绘制、混淆矩阵的解读，以及AUC曲线的应用。通过该文章，读者将深入了解SVM的实际应用，并能够灵活运用相关技术解决实际问题。

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2023-11-26 11:33

基于C4.5算法的莺尾花分类辨识

该项目采用C4.5决策树算法，致力于对莺尾花进行有效分类辨识。在考虑到花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度为连续变量的前提下，必须进行离散化处理。通过应用Gini Index进行离散化，由于本次分类需分为三类，通过可视化观察发现，在四个属性上，三种花的分布存在显著差异。因此，在处理花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度这四个属性时，采用两个分界点将其分为三类。通过调整决策树的最大深度，得到了不同深度下的训练集和测试集准确率，其中最大深度为2时，训练集准确率为0.964，测试集准确率为0.895；最大深度为3时，训练集准确率为0.982，测试集准确率为0.974；最大深度为4时，训练集准确率为1.000，测试集准确率为0.974。

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2023-11-26 09:26

深度学习与机器学习基础算法学习手册

深度学习与机器学习基础算法学习手册汇总了机器学习、深度学习和自然语言处理的核心知识。主要参考了李航老师的《统计学习方法》一书，同时涵盖了一些该书未涉及的内容，如XGBoost、聚类、深度学习以及自然语言处理等。由于GitHub的Markdown解析器不支持Latex，为了正常浏览笔记，建议在本地使用Typora或直接访问博客链接。手册包含了笔记、代码、以及部分代码所需的数据集和相关图片。具体内容涵盖机器学习的线性回归、感知机、KNN、朴素贝叶斯、决策树、逻辑回归、最大熵、SVM、AdaBoost、GBDT、EM算法、隐马尔可夫模型、条件随机场、随机森林、XGBoost、聚类、特征工程中的特征选择和降维算法，以及深度学习中的神经网络和RNN。

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2023-11-26 09:16

基于前端技术的宇宙科普系统网页设计

基于HTML、CSS和JavaScript的宇宙科普系统网页设计完整代码。HTML（超文本标记语言）是一种用于构建标准网页的语言，其运行在浏览器环境中，由浏览器解析。CSS（层叠样式表）是一种计算机语言，用于为结构化文档（如HTML或XML应用）添加样式，包括字体、间距和颜色等。而JavaScript是一门用于Web编程的语言，几乎所有现代HTML页面都能够利用JavaScript实现更强大的功能。

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2023-11-26 09:04

基于FaceNet和CenterFace的人脸识别系统-课程设计与毕业设计实例

本项目采用FaceNet和CenterFace技术，实现了高效准确的人脸识别系统。在人脸检测阶段，我们使用CenterFace算法，通过获取五个关键点，进行仿射变换，实现对人脸的精准对齐。为了构建训练集，我们使用爬虫技术采集明星数据，并进行数据清洗。CASIA-FaceV5则被选为测试集，确保系统在不同数据集上的稳健性。系统采用PyQt5进行界面开发，所有视图均在/src/view目录下。人脸特征及相关信息通过MySQL进行存储。实时图像采集利用OpenCV实现，提取特征向量后与数据库信息进行比对，通过设置的最大距离判断是否为同一人。在运行前，需部署好数据库（src/sql文件夹提供sql文件，可直接还原至数据库），并在face_db.py中修改连接信息，最后运行main.py即可。

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2023-11-26 08:35

基于Python的酒店信息管理系统设计-课程毕业.zip

基于Python的酒店信息管理系统涵盖客房管理、员工管理、报表管理、密码修改等多个功能模块。在全球经济一体化背景下，行业竞争日益激烈，高效便捷的管理手段已成为各行业的迫切需求。酒店作为现代社会实体行业，更需通过深度开发和广泛利用信息资源，不断提升经营、管理、决策效率，以提高经济效益和整体竞争力，实现从传统管理向现代管理的转变。系统登录功能依托员工账号，初次登录账号需通过SQL初始化。首页提供找回密码选项，尽管功能尚未完全开发。员工管理页面展示个人信息，包括基本身份和权限信息，1级权限以上可执行员工的添加、删除和修改操作。员工查询和修改功能整合在同一页面，通过查询即可实现修改。员工删除需提供编号、姓名和身份证号。员工添加需要完整的注册信息。客房管理功能允许酒店工作人员查询符合顾客要求的客房信息，并办理入住。入住登记分为个人、团队和预订入住。预约功能支持个人或团队提前预约，并提供取消预约选项。退房功能与入住相似。

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2023-11-26 08:21

MATLAB人脸识别-KNN算法课程设计实例

实验旨在通过将人脸图像转化为特征向量，训练数据集，并通过欧拉距离计算找到与待测人脸最接近的k个人脸，实现基于KNN的人脸识别算法。这一入门级学习的算法简介：KNN算法基于给定的训练数据集，进行多数表决等方式的分类预测。不涉及显式学习过程，而是利用训练数据集对特征向量空间进行划分。在此算法中，k值的选择、距离度量和分类决策规则是关键要素。算法流程包括：1. 遍历带有标签的训练样本集，计算预测样本与每个样本点的距离，排序。2. 定义KNN参数k值（1<=k<=20），表示纳入投票决策的样本数。3. 输入未标签的新数据，比较每个特征与训练样本集中对应特征。4. 取前k个样本数据进行投票决策。通过这一流程，实现人脸的分类识别。

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2023-11-26 08:15