《平安产险》专题

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1.自我介绍； 2.主要用过哪些深度学习框架（Pytorch）； 3.介绍自己的论文和项目； 4.什么是元学习（项目和论文中用到了）； 5.多任务学习的一些框架（项目和论文中用到了，SharedBottom、MMoE、SRN等）； 6.介绍一下LR回归、XGBoost、GBDT，以及他们的优缺点； 7.介绍一下BERT和ChactGPT； 8.如何处理文本信息（Word2Vec）； 9.有用过C+

一面6.14 45min 挖简历项目 机器学习线性模型口诉原理（简历提到机器学习） 手写最大子数组和（ac通过），要求nlogn复杂度。（提示递归，未答出） 无八股 二面6.18 1h 挖简历项目（详细介绍项目、随口问了下springboot与jdk版本 、MongoDB原理，elasticsaerch等） 场景题：抢购平台，有哪些与异常相关的字段，比如用户订单等信息。如何设计异常检测大数据平台

问题 Lena正在准备一场重要的编码竞赛，在此之前有许多连续的预赛。最初，她的运气平衡是0。她相信“节省运气”，并想检查她的理论。每场比赛都由两个整数描述，和： 是与比赛相关的运气量。如果莉娜赢得比赛，她的运气余额将减少;如果她失去了它，她的运气余额将增加 表示比赛的重要性评级。如果比赛很重要，则等于 ，如果比赛不重要，则等于 。 如果Lena在不超过< code>k场重要比赛中失利，她在所有预赛

时间线： 7.16 投递 8.22 一面 8.26 二面 9.1 三面 9.13 HR面 一面（40分钟） 1. 问实习项目（可能是做过toG 的项目所以简历被选中了） 2. 问对区块链的理解 （着实不是那么理解。。） 3. 问对SAAS的理解 （了解基础） 复盘： 1. 主要看中表达能力和对区块链的兴趣 2. 好像也没回答出啥就通过一面了 二面（30分钟） 1. 照例问项目（这次换了个项目问）

我已经通过接受了公平和非公平纪律的测试。我写了一个模拟哲学家吃饭的小程序。 每个哲学家都有左右叉子，分别是s。我模拟了1000次思考和进食行为： 在哪里 没什么意思，只是睡了一段时间而已。下面是eat的

问题内容： http://xgboost.readthedocs.org/en/latest/python/python_intro.html 在xgboost（上面的链接）的主页上显示：要安装XGBoost，请执行以下步骤： 您需要在项目的根目录中运行 在python-package目录中运行 python setup.py安装 但是，当我这样做时，对于第1步，将出现以下错误：make：术语“

E立方管理平台对数据安全有完善的考虑，除了平台级别的安全措施（详见：http://www.care-e.com/tips/base/about/2015/0610/80.html）外，还在系统中有很多的安全措施设定： 一、账户与密码安全策略 用管理员（admin）身份登录E立方管理平台-->系统管理-->其它设置-->账户与密码安全策略，如下图： 打开后，如下图 按自己的实际需要设定，即可。 二、

1.自我介绍 2.产品实习过程中的独立跟进项目 3.之前的实习经历中产品的定位是什么主要业务是什么？为什么会有一些战略层面需要实现的项目 4.独立完成的工作有哪些，以及你为公司带来的效益是什么？ 5.金融公司与互联网公司产品的不同，为什么会有这种差异化，你怎样看待这种差异的？ 6.产品技术文档怎么写？ 7.你觉得产品经理的必备的技能是什么？

公司概况： 百度愿景是成为最懂用户，并能帮助人们成长的全球顶级高科技公司。 百度安全旨在以AI为核心构建安全生态系统，对内为百度公司各个业务保驾护航，对外向全行业输出能力与解决方案，让全行业享受更安全的AI所来带来的变革。 百度智能云 百度安全服务平台 百度-智能云-图像技术-图像内容安全 整体分类比较齐全，也很详细，可优化方向，在当前政治环境敏感，内容审核政治性加强的背景之下，可以着重突出涉政任

我已经对JMS负载平衡进行了很长时间的研究。我们可以为负载平衡JMS消息创建多生产者和多消费者。但我想了解，我们如何在一个生产者和一个消费者之间负载平衡JMS消息。我不能像ApacheCamel那样在我的项目中添加更多依赖项。 这是我的 JmsConfig 类，我无法在其中进行重大的配置更改，例如引入更多 JMS 模板或更多连接工厂。我的制片人如下所示 我的消费者如下所示：

问题内容： 我正在寻找可满足以下所有要求的非常高要求的生产环境（商业或免费）中使用的Java Profiler： 与代码的轻量级集成（无需使用特殊选项进行重新编译，无需代码钩子等）。可以在应用程序代码旁边放一些探查器特定的.jar文件。 应该能够在不重新启动应用程序的情况下连接/断开与JVM的连接。 当分析处于活动状态时，对性能没有影响 启用性能分析后，对性能的影响可以忽略不计。轻微的降解是可以接

问题内容： Java 8/9带来了对（带有）的支持。这设置为cgroup内存限制。默认情况下，JVM会分配大约25％的最大RAM，因为默认值为4。 例： 对于仅由单个JVM进程组成的部署，仅使用配额的25％似乎是浪费。因此，现在人们开始设置，因此从理论上讲，JVM可以使用MaxRAM的100％。 对于1g的示例，这通常导致堆大小约为900m。这似乎有点高-JVM或其他东西（如远程Shell或进程外

Java 8/9带来了对堆的支持（使用代码），XX:UseCGroupMemoryLimitForHeap（解除锁定实验操作）。这将把-XX:MaxRAM设置为cgroup内存限制。默认情况下，JVM分配大约25%的最大RAM，因为默认值为4。 示例： 对于（通常）由单个JVM进程组成的部署来说，只使用25%的配额似乎是浪费。所以现在人们设置，所以理论上允许JVM使用100%的MaxRAM。 对于

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