《宽德投资》专题

如果我们提供一个基于google cloud managed instance group概念的虚拟机，如何将新的虚拟机添加到集群中。 谢谢，

着重考察：系统分析思维、业务参与深度、沟通表达能力、数据分析基本技能 M面 2023.1.9 自我介绍 在滴滴这段实习的工作、角色，为什么只待了一个月 你是怎么搭建橙心的用户侧的数据看板的 你在团队中做数据基建工作的时候，角色是什么样，参与度多少 详细讲下滴滴拆分BC端用户，做针对性补贴策略这段经历 详细讲下快手兴趣标签页实验这个项目 为什么选择从互联网跳出到审计、咨询 sql口述：join的作用

#暑期实习# #面经# #德州仪器# 第一次面外企，一点准备也没有，太尴尬了 1.英文自我介绍 2.询问对于工作岗位的了解程度，知不知道需要做些什么 3.介绍了一下工作需要轮岗，给了六个部门，让选出最感兴趣的三个部门 4.挖简历，看我是统计专业就让介绍一下做过的数据分析相关项目 5.简单介绍一下实习经历，有没有实习过程中比较出彩的经历 6.实习过程中同事的评价 7.自认为有什么缺点 8.因为这个缺

自我介绍 面试官上来第一句问的：你今年才20岁吗！  我：是的。。。 为啥选择测试岗位 介绍下英文文章的内容 地域选择 职业规划 对宁德时代的了解 热力学掌握的怎么样 我：担任了西交本科生《工程热力学》的助教。。。 其他的不记得了 没咋问技术 #实习##宁德时代##面经##面试流程#

1.介绍自己的作品集 2.作品的底层逻辑是什么 3.视觉为什么使用扁平风格，而不是3D立体 4.3d作品灯光有些暗 5.颜色偏黑 一面已过，求二面大家的建议，紧张且激动

算法工程师 一面 技术面 1.介绍一下学习、研究基本情况 2.根据简历提问，问到简历上发表文章的情况，研究的内容，使用的数据集，对数据集的处理等，使用的方法，问的很细，数据集的不平衡问题也问了 3.算数位移和逻辑位移的区别(没答对，菜😞) 4.boosting和bagging的区别(答了一点，忘记了😖) 5.SVM的核函数的作用 6.自己有了解机器学习的哪些算法 7.matlab熟悉吗，mat

vue-amap 能够抛开高德原生 SDK 覆盖大多数场景，但对于部分定制化程度较高的场景而言，可能还是需要引入高德原生 SDK 来支持。这章将介绍如何在 vue-amap 中使用高德 SDK。 实例方式 对于大多数 vue-amap 组件，都有 init 这个 event，参数为高德的实例，通过这样暴露高德实例的方式，开发者能够非常自由地将原生 SDK 和 vue-amap 结合起来使用。 这里

虽然可视化曼德布洛特(Mandelbrot)集合与机器学习没有任何关系，但这对于将TensorFlow应用在数学更广泛的领域是一个有趣的例子。实际上，这是tensorflow一个非常直截了当的可视化运用。（我们最终也许会提供一种更加精心设计的运用方式来生成真正更加美丽的图像。） 说明：本教程使用了IPython的notebook。 基本步骤 首先，我们需要导入一些库。 # 导入仿真库 import

Reginald是另一个Rexx解释器，由Jeff Glantt开发，并对如何运行Rexx程序进行了一些定制。 在本节中，我们将了解如何获得Reginald并在其中运行一些Rexx程序。 环境设置 (Environment Setup) 第一步是下载Reginald文件的环境设置。 这可以通过以下网站链接完成 - http://www.manmrk.net/tutorials/rexx/Regin

“随着社区的终结，我面临着一个道德上的抉择。最简单的就是投身于专有软件世界之中，签署不公开协议，并承诺不帮助同行、同事。而且自己也很可能编写软件，并在不公开协议的前提下发布软件，去同流合污，迫使更多的人背叛自己的原则。显然，走这条路，可以挣大钱，而且使编写代码的工作增添一份金钱上的快乐。但是我知道，等到自己职业生涯终结时，我再回首这些年为分离人类而砌造的‘墙壁’。我会感受到，我将自己的一生都用在使

实际上，恰恰是专有软件的理念--不允许共享或改动软件--是反社会的，也是不道德的，而且也是完全错误的。但是长期以来，软件出版商使人们相信：软件天生就该如此。这种片面的认识禁锢了人们的思维。当他们在谈论如何加强版权或打击盗版时，他们也认定这是天经地义，人们也会毫无异议地接受。 他们的第一个假设就是：软件公司对自己的软件拥有毫无疑问的天然权力，因而可以将权利施加到所有用户身上。（因为如果是天然权力，那

一轮技术面 已oc 自我介绍 数据倾斜 工作中遇到不会的技术栈怎么办 和业务方沟通的case

🕒 岗位/面试时间 高德打车机器学习算法 🤔 面试感受 太棒了吧，如沐春风，面试官人特好，特温和，还有正反馈 👥 面试题目 主要还是围绕项目，深挖项目，以及项目未来想做什么 其余就是基本深度学习知识，优化器，损失函数，标准化，模型结构，transformer，梯度反向传播，评价指标 手撕是很简单的dp

秋招在即，也正值自己刚刚踏入工作岗位不到一个月，结合这段时间的亲身体验，再回顾我当时的面试感受，对TSE这个岗位有了更多的理解，这个帖子会聚焦于大家关心的面试流程、典型问题以及入职体验等话题，希望对大家有所帮助。 1.面试流程：TI面试流程整体而言非常快，我去年8月24日晚投递简历，经过初筛后9月13日正式进入面试流程，一面二面结束后一般都是5个工作日给出答复（不匹配不通知），三面结束如果通过的话

周末复盘，记录面经 1、自我介绍+深挖实习经历（问的很细，直接被薄纱） 2、进程的状态 3、什么情况下进程会阻塞 4、乐观锁实现原理 5、手撕两个简单题 6、常用数据结构有哪些 7、红黑树概念，原理和好处 8、哪些应用是用了红黑树 9、操作系统应用权限控制 10、进程，线程定义，区别和联系 11、虚拟内存和物理内存 12、当物理内存用光了，再去申请虚拟内存拿不到物理内存怎么办，怎么扩大虚拟内存 1