在AI面试中，可能会涉及到各种问题，包括机器学习算法、深度学习模型、自然语言处理技术等。面试官可能会要求应聘者解释常见的机器学习算法（如决策树、支持向量机）、深度学习架构（如卷积神经网络、循环神经网络）、优化算法（如梯度下降）、以及评估模型性能的指标（如准确率、精确率、召回率）。此外，还可能涉及到对特定领域的理解和应用，如计算机视觉、自然语言处理等。应聘者需要展示对AI基础知识的扎实掌握，能够清晰

upstream指令参数 max_fails、fail_timeout、backup、max_conns、down

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模型评估（误差平方和(SSE The sum of squares due to error)）

from sklearn.linear_model import LinearRegression# 加载数据x = [[80, 86],[82, 80],[85, 78],[90, 90],[86, 82],[82, 90],[78, 80],[92, 94]]y = [84.2, 80.6, 80.1, 90, 83.2, 87.6, 79.4, 93.4]# 实例化APIestimator

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