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牛客网真的是灵到爆炸，来记录一下春招第一场面试，希望能继续保持面试好运拿到offer！！ 一面 - 实习经历介绍 - 项目中充当的角色 - 为什么当时要做这个项目，做这个事情，背景的目的，最终产生的价值 - 复盘的话过程中什么地方可以做到更好 - 和设计开发吵架的时候怎么看待 - 产品经理需要的能力 - 对mentor的期望 - 新接手了一个产品，怎么快速接手业务、上手 #产品##求offer##

字节跳动提前批：data-电商 数据科学 一面，部门成员：～50min 1.   自我介绍 2.   机器学习 a) XGBoost：损失函数推导、特征重要性的计算方法 b) 为什么用SHAP计算特征重要性，不用XGBoost自带的方法（实习项目） 3.   AB test a)   对于不同类型的指标，分别要怎么做统计检验 b)   用非参数方法检验偏态分布的指标，统计功效较低，有什么其他方法

泡了一个半月终于约面了 时长：1h 1.自我介绍（面试官看我简历不太匹配问我为什么投） 2.项目拷打，涉及到的八股： 1）模型中用了什么优化器？常见的优化器有哪些？sgd和adam的区别是？ 2）训练模型的过程中，训练集、验证集、测试集的作用是什么？ 3）模型中用到了resnet和注意力机制，介绍一下 4）resnet中残差是怎么实现的？ 5）自注意力机制中为什么要除以根号dk？（基本上每个面试官

无手撕纯八股 -------- 描述一下transformer的结构，解释单头注意力机制 为什么要使用多头注意力机制？ 在encoder/decoder部分是否都要做masking？ map和优先队列是如何实现元素有序的？简单解释下红黑树/最大堆 C++单例模式一般是怎么实现的？用static的形式是否是线程安全的？ shared_ptr线程安全吗？不安全的话如何解决？ nn.Module需要实现

本文向大家介绍C#实现把科学计数法（E）转化为正常数字值，包括了C#实现把科学计数法（E）转化为正常数字值的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 1.字符串值中包含E等科学计数法，比如12E-2，需要进行转化为普通数值0.12, 2.转化函数如下： 3.调用的时候直接调用ChangeDataD(strText) 4.运行后就是0.12.

问题内容： 我想在Java中打印双精度值而不使用指数形式。 它显示此E表示法：。 我希望它像这样打印它： 防止这种情况的最佳方法是什么？ 问题答案： 你可以使用同： 这将打印。如果你不想要小数部分，请使用 这使用了文档中说明的格式说明符语言。

问题内容： 我正在尝试将一组字符串从txt文件转换为列表中的int。我能够找到一个不错的代码片段来返回每一行，然后我尝试将其转换为int。问题是数字采用科学计数法，并且出现以下错误：ValueError：int（）的无效文字，基数为10：‘3.404788e-001’。 这是我一直在处理的代码 问题答案： 将或用作浮点数，具体取决于保持精度对您的重要性。 将数字存储在机器精度的IEEE浮点数中，同

所以，我已经很久没有对SQL做任何花哨的事情了，所以我将尽我所能解释一下。请你乖点，我正在尽力。 基本上，我从Snowflake中的数据库中提取信息并将其放入一个新的XML文件中，然后将数据准确地输入到表单电子邮件中。 其中一个值是一个14个字符长的ID号（例如：12345678912345），它以整数形式存储在数据库中（或者我听说是这样），但Excel一直在自动将其转换为科学记数法。因为它是一个

我有一个带有浮动列的Pandas DataFrame，我将其转换为列表，然后转换为字符串，然后写入文本文件以供其他用途。 例如： 但是，我需要转换后的浮点数不使用科学记数法（本例中为7.569999997E-05）。抑制这些浮动的科学符号的最佳方式是什么？在Pandas数据框架中提前或在序列转换为列表后进行更合理吗？ 我研究了“float\u format”参数，该参数可以使用“to\u csv”

我是一个完全的新手，刚刚开始思考Python的书。在关于迭代的章节中，作者带来了以下关于同时循环的示例： 这很容易理解，打印n，当n = n-1直到n点直到n 但是下一个例子有点不同，我不明白: n！=1 将变为真当且仅当 n=0 或 n=1，在这个例子中，n=0 不可能作为后续计算的结果，我们假设 n=0 作为初始输入。所以假设 n=3，计算如下：3，10，5，16，8，4，2，1。 分析这两个

作为一个修正，我添加了新的Bigdecimal，它可以很好地工作到10-12位数字，而不是大数字。 这与双倍值不同。需要一个解决方案，打印正确的数字为双至25位。

一、整体时间线 时间 阶段 备注 04.26 投递简历 先投递邮箱，后找寻内推 05.06 一轮面试 远程视频，45分钟，类似pretalk 05.16 二轮面试 远程视频，3小时，背靠背面试 05.18 HR通知 / 考虑到五一假期、个人期末季与原定二面时间（0513）冲突等影响，面试推进效率实质上要比时间线展示得要更高一些。另外，领英发offer很爽快。 二、面试简介 1.     一面：时长

TimeLine：一面20211102 当时的BG：北邮本硕，管理类专业，一段实习经历：美团商业分析师 写在前面的话：该文档记录日常实习面试的相关问题，面试时间为2021年。以下问题的答案可能存在错误，敬请读者批评指正 一面 1. 介绍一下假设检验 假设检验是用来判断样本与样本之间的差异究竟是抽样误差导致还是存在本质差别的统计推断方法，本质上是反证法（证实一个命题需要穷尽所有可能，证伪一个命题只需

连续型变量是如何做数据填补的 上一节中讲的Embarked的填补是一种离散型变量的填补方式，也就是通过统计规律来预测。那么对于连续型变量如果使用这种方法就不合适了，而应该使用某一种插值方式。比如Age这种数据，根据统计规律，假设其他人年龄多数是50岁，其他人都小于50岁，那么就预测是50岁吗？显然不对，而应该是小于50的某个值。那么如何根据统计规律来计算插值呢？我们来介绍一下mice mice就是