我有一个模型(加载到内存中),它在生产中使用来自消息队列消息/数据来进行预测。我有一个单独的过程,每隔几个小时重新训练模型(必要的)。在每次重新训练发生时,触发模型将新训练的版本重新加载到内存中的最佳方法是什么?目前,我只是让生产模型每隔一段时间或每1000条消息重新加载一次。 我想,如果不是消息队列,而是一个WebServer的话,这会更容易。这样我就可以有一个可以触发重新加载的endpoint
1.1、什么是K近邻算法 何谓K近邻算法,即K-Nearest Neighbor algorithm,简称KNN算法,单从名字来猜想,可以简单粗暴的认为是:K个最近的邻居,当K=1时,算法便成了最近邻算法,即寻找最近的那个邻居。为何要找邻居?打个比方来说,假设你来到一个陌生的村庄,现在你要找到与你有着相似特征的人群融入他们,所谓入伙。 用官方的话来说,所谓K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的
来源:http://www.infoq.com/cn/news/2015/09/Python 随着科技的发展,拥有高容量、高速度和多样性的大数据已经成为当今时代的主题词。数据科学领域中所采用的机器学习编程语言大相径庭。究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题。近日,密西根州立大学的博士生Sebastian Raschka再次发起了机器学习编程语言之争,分析了自己选择Python的原因。 目前,
今天人工智能领域的研究者,几乎无人不谈深度学习。很多人甚至高喊出了「深度学习 = 人工智能」的口号。毋庸讳言,深度学习绝对不是人工智能领域的唯一解决方案,二者之间也无法画上等号。但说深度学习是当今乃至未来很长一段时间内引领人工智能发展的核心技术,则一点儿也不为过。
11月27日 首先自我介绍,大致说了一下自己硕士阶段的项目工作。项目用的是高德地图数据😂,面试官好像并不在意这个。 从项目中提的问题: 1数据处理工作包含的内容 2交通异常检测任务细节 3超图的概念,为什么要用超图 4论文中自己算法的指标有多高(自己记不清了,翻了一下手机,被笑话,说这样会让人怀疑不是自己做的) 5Lstm原理,优缺点(我不太清楚优缺点,但是回答了比RNN的优势) 开放性问题:
岗位:机器学习/数据挖掘/自然语言处理工程师 面试体验:第一个面的公司,很紧张,也是被拷打的最狠的一次 一面 8/23 70分钟 1. 自我介绍 2. 实习拷打 推荐算法中的相关模型和前沿理论 是否有读过最近的期刊上的文章,做一些介绍 3. 科研拷打 如何做的模型 其中的系数如何确定 4. NLP拷打 Attention介绍 QKV是什么,举例说一下 Tranformer的encoder和deco
9.7一面 (50min) 自我介绍 项目比赛提问,问具体的细节 GRU与LSTM的区别 GBDT的原理 XGBoost和LightGBM与GBDT的区别 BN在训练和测试阶段的区别?BN在训练时是如何更新参数的? 手撕算法题: 在一个m*n的矩阵里,一个机器人初始在x,y点,并且每次只能向相邻的上下左右四个方向移动一步,那么在最多移动k次情况下,一共有多少条路径可以逃出矩阵? 输入5个参数:m,
中秋节前一天 一面(初试) 30分钟 没开摄像头,是在京东的会议平台上面的 深挖简历,主要问了项目与竞赛 八股文集中于大数据方面:spark与map reduce之间的差别、spark与flink区别、flink水位线等,有些问题不记得了,但基本都答上来了 没有手撕 反问:业务、匹配程度 ------------------------ 已挂 #京东##算法工程师#
8.18 测评 9.6 一面 项目1介绍 逻辑回归简介 极大似然法简介 反问 KPI面...面完了面试官说他们是做加密的,不懂为什么让我面... #小米面试#
写在前面:360我很早就面完了,一直没结果估计泡没了,自己也签了其他公司了,最近来更新一下面经。 一面:2022.9月初 (40分钟左右) 1、自我介绍 2、讲实习项目,讲到LightGBM,有没有试过XGB、GBDT,讲讲模型异同,在这个项目里怎么处理缺失值的。机器翻译是怎么做的,lstm和cnn的区别有了解嘛, 3、讲一个比赛项目,说下你怎么做特征的。语义特征怎么做的,如何判断两个近义词,wo
快手机器学习算法工程师一面50min 人生中第一次找工作面试😭 (面试官姐姐人超好😭,一直心平气和的和聊天一样,我说错了也没说我而是跟我解答,甚至帮我找理由,全程都很耐心) 1.自我介绍 2.介绍用过哪些机器学习方法 3.SVM的原理跟优势 4.集成学习(扯了下随机森林跟集成学习原理),XGBOOST(没用过) 5.knn和kmeans做分类的原理 6.你们做的遥感图像怎么提取特征 7.问了下
百度2024秋招机器学习一面面经 岗位:机器学习/数据挖掘/NLP-T联合 部门:百度地图 地点:北京 一面 自我介绍 对项目和实习的大概询问,没有去深挖,只是对一些问题进行询问 询问对大模型的了解,讲了 RLHF 的原理 RLHF是一种新的训练范式,通过使用强化学习方式根据人类反馈来优化语言模型。一共包括三个步骤: 预训练一个语言模型(LM) 收集数据并训练奖励模型 (Reward Model,
7.27一面 面试官人很好,问到我不会的就换别的问了,全程一个小时。 先自我介绍,再根据自我介绍里的内容进行提问,关于研究方向的问题,想了解我的研究方向大致是怎样的,让我大概就研究任务和主要方法还有数据集方面做介绍。 关于语言情况,我说我主要是用Python,她说他们C++用得多,我说本科用过,但是研究生期间没用了。她说他们Python只是拿来实验一下算法,主要还是用C++做底层的开发和改进优化。
8.1号投递,base深圳 8.20一面 总共30分钟左右,没有撕算法题。 自我介绍 挑个项目讲解,讲一下流程和效果 讲一下研究方向 北京的岗位比深圳多,为什么选择深圳? 有没有女朋友? 未来的职业规划? 遇到的最大的挫折?从中学会了什么? 最有自豪感的事情? 有什么爱好特长? 反问1:部门规模?三四十人 反问2:业务内容?做视频内容安全相关的,偏策略多一些,中间处理 #2022秋招##快手面经#
8月23一面: 自我介绍 手撕两道代码(最长公共子序列) 8月24二面: 自我介绍 coding:给定字符串,给定一个词典(词典元素可以重复使用),问字符串是否可以由词典中元素组成 问项目,评价指标,没有上线如何进行模拟上线的检测 8月25三面 自我介绍 问了论文、问了一个项目 问了Transformer的结构,相较于LSTM、CNN的优势 机器学习内容: GDBT、RF、bagging、boos