《百度实习生招聘》专题

这个面经是我朋友刚面完百度，我就赶紧给大家分享出来啦~ 大家可以一起学习一下呀~ 1. 自我介绍 2. 部门介绍 3. 什么时候会用到shell脚本 4. 了解哪些Linux命令 5. 要不写个编程题吧，看你意愿 写一个你最熟悉的排序吧 求两个集合的交集 扩展问题，如果两个集合都特别大，需要存储在多个机器上，要怎么求交集。他讲了下用哈希 6. 你觉得你哪门专业课学得好一些 7. 多线程，你用的QT

现在开始学深度学习。在这部分讲义中，我们要简单介绍神经网络，讨论一下向量化以及利用反向传播(backpropagation)来训练神经网络。 1 神经网络(Neural Networks) 我们将慢慢的从一个小问题开始一步一步的构建一个神经网络。回忆一下本课程最开始的时就见到的那个房价预测问题：给定房屋的面积，我们要预测其价格。 在之前的章节中，我们学到的方法是在数据图像中拟合一条直线。现在咱们不

深度学习的总体来讲分三层，输入层，隐藏层和输出层。如下图： 但是中间的隐藏层可以是多层，所以叫深度神经网络，中间的隐藏层可以有多种形式，就构成了各种不同的神经网络模型。这部分主要介绍各种常见的神经网络层。在熟悉这些常见的层后，一个神经网络其实就是各种不同层的组合。后边介绍主要基于keras的文档进行组织介绍。

Python 是一种通用的高级编程语言，广泛用于数据科学和生成深度学习算法。这个简短的教程介绍了 Python 及其库，如 Numpy，Scipy，Pandas，Matplotlib，像 Theano，TensorFlow，Keras 这样的框架。

你拿起这本书的时候，可能已经知道深度学习近年来在人工智能领域所取得的非凡进展。在图像识别和语音转录的任务上，五年前的模型还几乎无法使用，如今的模型的表现已经超越了人类。

👥面试题目 java多线程的线程状态，多线程用什么库比较多 考察的知识点： Java多线程基础：理解Java线程生命周期的状态及其转换。 多线程编程技术：熟悉Java中用于实现多线程编程的技术栈。 并发工具类：掌握java.util.concurrent包中提供的高级并发工具类。 线程安全性和效率：了解如何在保证线程安全性的同时提高程序效率。 需要从哪些方面来作答： 线程状态：解释Java线程的

本文向大家介绍利用Python脚本实现ping百度和google的方法，包括了利用Python脚本实现ping百度和google的方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 Ping服务 ping 是基于 XML_RPC 标准协议的更新通告服务，用于Blog把内容更新快速通知给搜索引擎，以便搜索引擎及时进行抓取和更新。 计算机就相当于 RPC Client ，用于向 RPC Server 发起请

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本文向大家介绍python爬虫之爬取百度音乐的实现方法，包括了python爬虫之爬取百度音乐的实现方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 在上次的爬虫中，抓取的数据主要用到的是第三方的Beautifulsoup库，然后对每一个具体的数据在网页中的selecter来找到它，每一个类别便有一个select方法。对网页有过接触的都知道很多有用的数据都放在一个共同的父节点上，只是其子节点不同。在上次

本文向大家介绍C#调用百度API实现活体检测的方法，包括了C#调用百度API实现活体检测的方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 前言 活体检测有多种情形，本文所指：从摄像头获取的影像中判断是活体，还是使用了相片等静态图片。 场景描述 用户个人信息中上传了近照，当用户经过摄像头时进行身份识别。 此时，如果单纯的使用摄像头获取的影像进行人脸相似度比对，则举一张合适的相片对准摄像头也是可以通过的

本文向大家介绍基于Android实现百度地图定位过程详解，包括了基于Android实现百度地图定位过程详解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 一、问题描述 LBS位置服务是android应用中重要的功能，应用越来越广泛，下面我们逐步学习和实现lbs相关的应用如定位、地图、导航等，首先我们看如何基于百度地图实现定位功能 二、配置环境 1、注册密钥：地址http://developer.baid

#度小满##面经##实习# 1、自我介绍 2、为什么选择golang，而不是java等学校有开设的课程 3、为什么并发环境下更有优势 4、介绍下gmp 5、介绍下协程，他与线程的区别是什么 6、说一下什么是虚拟地址 7、如果没有虚拟地址，只有物理地址可以吗 8、说一下线程间是如何进行通讯 9、选一个你做的项目，详细说一下做的思路 10、算法题 两个排序后切片，如何在不使用额外空间 也不能排序的情况

全程45分钟，面试官人很好很强，我随便说一个小众的模型他直接说出来作者是哪的了，太强了 1.自我介绍 2.拷打第二个项目，先让我详细介绍了项目，然后提问，主要问了langchain框架怎么用的，向量库构建细节，为什么用lora微调而不全参（卡不够），让我详细讲讲幻觉消除，然后跟我聊了一会对向量检索的看法； 3.拷打第一个项目，让我详细介绍了论文，然后一部分一部分提问，问了共情对话生成任务的定义，条