1.介绍项目,具体工作 2.使用activity还是fragment,fragment切换的方法,fragment切换的生命周期 3.项目使用ViewModel和livedata,介绍一下他们,讲一下实现原理,livecycle用过吗,说一下 4.项目使用mvvm模式,说一下mvc,mvp,mvvm模式的区别吧 5.livedata为什么能做到数据更新,任何时候都能更新吗,(onStart后才行,
9.12投递 成都的软件研发中心岗位 1 9.21收到面试邮件 10.13面试 半结构化面试(10.13) 自我介绍(3min) 问有过实习吗,实习内容 介绍项目针对项目提问题 (经典网络适合小样本吗? 对样本扩增进行了什么处理,数据扩充有什么了解) 对机器学习的算法了解什么 介绍一下支持向量机 支持向量机是做分类还是做回归的 深度学习的优化算法,模型优化算法 除了随机梯度下降还有什么算法能让梯度
岗位:华泰证券 提前批 - 证券投资部 - 算法工程师 6/9 Update:已凉 找了几个金工的群友聊了聊,发现人家人均三段实习在手...我一个三无硕确实不配,前台岗位还是太卷了。溜了,祝各位秋招好运吧 :) 5/15 测评+笔试 测评:行测; 笔试:调研题+选择题,涉猎非常广泛,包含C++基础 + 数据库 + OS基础 + ML基础 + 量化投资常用模型等,时间很紧; 5/26 面试(15mi
#提前批##同花顺##图像算法#
面试岗位: 网络安全算法工程师(深圳) 一面:2022年6月27号 面试时间20分钟,1:55—2:15,严格20分钟 首先是自我介绍 然后问了个密数据项目 我只介绍了背景、motivation,简单的过程,简单的效果。 问题: 数据是怎么标注的? 训练时,按进程抓包 测试时,在网关抓包 隧道流量和非隧道流量是怎么识别的? 流量强特征 机器学习 然后让介绍逆向项目 问我,为什么项目经历是到去年5月
在牛客这段时间一直白嫖各位佬的面经,自己也分享一个面经为自己攒攒人品。 **时间节点:** 6.16投递提前批简历; 6.24收到一面通知; 6.28一面; 7.4收到综合面(HR)通知; 7.5综合面 7.12收到offer **过程** 1.一面:一面有三个面试官,但全程基本上只有一个人问我问题,可能三位面试官研究方向不同,为了适应面试者不同的研究方向。面试过程:先做一个自我介绍(
[toc] 大华 智能算法工程师 提前批 投递 2022.06.20 简历投递时间:2022.06.20 笔试 2022.06.27 笔试时间:80分钟 单选题 10道 填空题 15道,注意填空题中有代码运行结果,不过比较简单 问答题,3道 汉明距离求M张图像的相似度,问时间复杂度;K-Means求M张图像相似度,问时间复杂度 梯度消失的原因和解决办法;Bounding-box Regressio
开始先自我介绍,项目经历 然后搜素引擎,怎么对搜索结果进行排序(TFIDF+pagerank+为了处理词组加的额外cost) 搜索引擎的爬虫在爬取的时候怎么去的重 然后机器学习原理 bia-variance trade off 分类模型的loss一般是什么,怎么推导的(cross entropy, MLE) 如果有一个多类别的分类问题怎么处理(one-hot encode) 如果类别特别多怎么办(
[toc] 2022.05 海尔集团 提前批 算法工程师 简历投递 2022.05.27 海尔集团的简历投递,我是直接在官方公众号,走内推投递的,可能因为提前批刚开就直接投递的,所以流程很快,第二天就收到了笔试通知。 测评 2022.05.27 这个部分就是基础的性格测试,100道性格测试题,不限时,官方说的是建议20分钟做完,实测10分钟左右就可以做完,正常做都没问题。 笔试 2022.06.0
1.自我介绍 2.说一下学校里和实习中那段经历对你来说最重要,介绍一下,学到了什么 3.学校中最重要的一段经历 4.说一下创立的登山协会 反问环节 1.部门情况 2.对于候选人有什么期待 自我评价:面试官没开摄像头,还迟到了,然后面试十分钟结束,我应该是被kpi了。 #我的秋招日记#
唉,太难了,发个面经攒攒欧气,希望可以给秋招大佬一丢丢参考 一面 1h 1.自我介绍 1.设计一个均值滤波函数,可以用numpy或者tensorflow或者pytorch 2.介绍下织物瑕疵检测项目,数据获取,建模,问题,如何解决 3.如何解决小物体识别(focal loss不行,小目标检测困难原因,解决方法) 4.gan网络相关,如何生成小样本,如何生成瑕疵图片(或者小目标图像,cycleGan
上下文是带有Hibernate和Spring的Java-JPA。 让我们以两阶段提交协议的场景为例(但只有一个资源): > 要从应用程序提交的 查询 3.2如果没有 3.2.1回滚到数据库 我想要的是一种在代码中从3.1.1进行回调的方法,但只有当知道事务将被提交,但在实际提交之前。另外,如果在这里抛出异常,则应该回滚事务。 null
本文向大家介绍随机森林处理缺失值方法?相关面试题,主要包含被问及随机森林处理缺失值方法?时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 对于训练集,同一个class下的数据,如果分类变量缺失,用众数填补,如果是连续变量缺失,用中位数填补
我正在尝试创建一个动态ML应用程序,允许用户上传一个数据集,以使用随机林模型预测数据集中的第一列。 我在使用randomforest()函数时遇到了问题,特别是当我试图将响应变量指定为数据集的第一列时。对于下面的示例,我使用iris数据集,并将响应变量Species移动到第一列中。 这是我的尝试: 然而,这不起作用。我得到的错误是: 错误:可变长度不同(针对“物种”找到) 只有当我像这样手动指定响
我在加载随机森林模型并将其应用于带有的栅格时遇到问题。 通常,当我在R会话中创建随机森林模型时,键入其名称并点击回车,我会收到以下打印输出: 当我使用predict将此会话内模型应用于光栅时,我可以进行成功的预测。 当我改为使用readRDS加载保存的随机林模型并键入模型名称时,如下所示: 我收到rf_model中所有信息的完整打印件(即rf_model$call,rf_model$type...