如何解决 thread-244781-1-1？有哪些实用的方法？

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顺便提一下，如果是关于 机器学习新手推荐的必读书有哪些？ 的话，我的经验是：机器学习新手入门，推荐几本必读书，帮你打好基础： 1. **《机器学习》 周志华** 这本书是中文里非常经典的入门书，理论讲得很清楚，适合有一定数学基础的朋友。 2. **《Pattern Recognition and Machine Learning》 by Christopher Bishop** 英文书，但很权威，内容全面，适合想系统学习机器学习原理的人。 3. **《Python机器学习》 by Sebastian Raschka** 如果你想实践，喜欢边学边写代码，这本用Python讲解算法的书特别适合，例子丰富。 4. **《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》 by Aurélien Géron** 实战派新手必备，从基础算法到深度学习，案例多，操作性强。 5. **《统计学习方法》 李航** 适合对统计和理论感兴趣的入门者，讲解清晰，偏数学统计。 总的来说，新手先从基础理论和简单代码实践开始，边学边练效果最佳。可以搭配网上免费课程，比如吴恩达的机器学习公开课，加深理解。这样学，既扎实又不枯燥。祝你学机器学习顺利！

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顺便提一下，如果是关于 面试中常见的题目是更偏向LeetCode还是HackerRank？ 的话，我的经验是：面试中常见的题目其实两边都有，但总体来说，更偏向LeetCode。为什么呢？LeetCode上的题目更贴近大型互联网公司，比如字节跳动、阿里、腾讯、Google这些，他们会考数据结构和算法的深度，题目也更注重边界条件和优化。有时候面试官直接拿LeetCode热门题目出题或者变形考察。 HackerRank更多用在初级岗位或是笔试环节，题型相对固定，测试编码能力和基础算法，难度一般稍低一些，比较适合初学者或者快速筛选。 总结就是，准备面试的话，LeetCode是主战场，一定要刷；HackerRank可以作为补充，尤其是刚入门或者准备笔试时用。面试过程中，灵活运用两者各自的优势，效果会更好。

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