springCloud面试题

时间: 2023-09-02 12:06:48 浏览: 96
SpringCloud面试题是指涉及SpringCloud框架的一系列问题。面试题的主题包括了SpringCloud的基本概念、特性、优势、微服务架构、服务注册与发现、负载均衡、熔断与降级、配置管理、消息队列、分布式事务等方面的知识。这些面试题旨在评估面试者对SpringCloud的理解和实践经验。根据引用和引用,可以找到一套包含大量经典的SpringCloud面试题及答案的参考资料。这套资料汇总了SpringCloud的常见面试题、工程师高级面试题以及一些大厂开发面试宝典。可以参考这些面试题来准备SpringCloud的面试。而引用提到的DRY原则(Don't Repeat Yourself)也是编程中的一个重要原则,它鼓励代码的重用,促进开发和共享库的使用。这也是在SpringCloud开发中需要注意的一个原则。 所以,SpringCloud面试题是一系列涉及SpringCloud框架的问题,包括基本概念、特性、优势、微服务架构、服务注册与发现、负载均衡、熔断与降级、配置管理、消息队列、分布式事务等方面的知识。可以通过参考引用和引用提供的面试题资料来准备相关面试。另外,DRY原则也是在SpringCloud开发中需要遵循的重要原则。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [SpringCloud面试题及答案 300道,springcloud面试题总结 (持续更新)](https://blog.csdn.net/u012889902/article/details/121994645)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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