《吉比特》专题

最近邻分类方法的动机是这样的，个体可能像最近的邻居。 从另一个角度来看，我们可以说一个类别的个体不像另一个类别中的个体。 机器学习为我们提供了一种有力的方法来发现这种相似性的缺乏，并将其用于分类。 它揭示了一种模式，通过一次检查一两个属性，我们不一定能发现它。 但是，我们可以从属性中学到很多东西。 为了了解它，我们将比较两个类中的属性分布。 让我们来看看 Brittany Wenger 的乳腺癌数

统一用圆括号，不要用其他括号， 因为它的行为更接近于一个函数调用。 # 错误 %w[date locale] %w{date locale} %w|date locale| # 正确 %w(date locale) 随意用 %w STATES = %w(draft open closed) 在一个单行字符串里需要 插值(interpolation) 和内嵌双引号时使用 %()。 对于多行字符串，

两个 NavigableString 或 Tag 对象具有相同的HTML或XML结构时, Beautiful Soup就判断这两个对象相同. 这个例子中, 2个 <b> 标签在 BS 中是相同的, 尽管他们在文档树的不同位置, 但是具有相同的表象: “<b>pizza</b>” markup = "<p>I want <b>pizza</b> and more <b>pizza</b>!</p>"

4、输入字符串指令(Input String Instruction) 该指令是从某一指定的端口接受一个字符串，并存入一片存储单元之中。输入端口由DX指定，存储单元的首地址和读入数据的个数分别由ES:DI和CX来确定。在指令的执行过程中，还根据标志位DF对寄存器DI作相应增减。该指令不影响任何标志位。 与指令有关的操作数ES、DI、DX和CX等都是隐含操作数。 指令的格式：INS 地址表达式 IN

“作为一名C++程序员，我们早已掌握了面向对象程序设计的基本概念，而且Java的语法无疑是非常熟悉的。事实上，Java本来就是从C++衍生出来的。” 然而，C++和Java之间仍存在一些显著的差异。可以这样说，这些差异代表着技术的极大进步。一旦我们弄清楚了这些差异，就会理解为什么说Java是一种优秀的程序设计语言。本附录将引导大家认识用于区分Java和C++的一些重要特征。 (1) 最大的障碍在于

在“word2vec的实现”一节中，我们在小规模数据集上训练了一个word2vec词嵌入模型，并通过词向量的余弦相似度搜索近义词。实际中，在大规模语料上预训练的词向量常常可以应用到下游自然语言处理任务中。本节将演示如何用这些预训练的词向量来求近义词和类比词。我们还将在后面两节中继续应用预训练的词向量。 使用预训练的词向量 MXNet的contrib.text包提供了跟自然语言处理相关的函数和类（更

多种多样的工作流使得在项目中实施 Git 时变得难以选择。这份教程提供了一个出发点，调查企业团队最常见的 Git 工作流。 阅读的时候，请记住工作流应该是一种规范而不是金科玉律。我们希望向你展示所有工作流，让你融会贯通，因地制宜。 这份教程讨论了下面四种工作流： 中心化的工作流 基于功能分支的工作流 Gitflow工作流 Fork工作流 中心化的工作流 过渡到分布式分版本控制系统看起来是个令人恐惧

软件包的版本号是个奇怪的东西。它们看起来像十进制的数字，但它们不是。 例如，一个版本号通常的形式为 2.6.4。如果你需要比较两个版本号， 不能做简单的字符串比较，因为 2.6.4 会比 2.6.12 大；也不能进行数字比较， 因为它们不是有效地数字。 Puppet 的 versioncmp 函数会帮我们解决这个问题。 若你给它传递两个版本号，它会比较它们，并返回一个值，指出谁是更大的： ve

落地页对比试验 试验场景 在不同落地页之间找出最佳方案是营销和市场部门的常见试验场景。本例的目的是为了展示当试验涉及多个链接的落地页时，如何进行试验操作。 试验方案 对于某共享服务推广落地页，有两个方案需要和原始版本对比： 原始版本 试验版本1 试验版本2 试验指标 该试验关注的指标是：各个落地页中的黄色的CTA按钮点击和转化； 创建试验 在本例中的场景中，可以通过AppAdhoc A/B Tes

TL： 9月16日左右走的内推 9.18电话联系我说很匹配，约面试时间，加微信，应该是一个leader，做两个方向的，约了9.21面试 9.21腾讯会议面试，开视频，对面有2个面试官，先介绍他们的业务和方向，然后我做自我介绍，然后对我项目进行深挖，整体面试强度不高，有点像组会讨论，最后面完28分钟，时间可能不够，加了一个手撕dataset，写了个大概，也没撕出来。 当天晚上微信打电话说跟他们的领导

一面（线上） 自我介绍，项目经历 SFR测MTF流程 根据图像像高，视场等算焦距 相机标定流程 什么会影响MTF 期间 面试官：“对你的整体回答很满意” 重复了n遍，同时说你的硕士期间项目和这个很对口。 前几天发现因为毕业时间写错，然后重新联系了更改简历，又进入流程。 二面前闪面： 自我介绍 项目是自己练手还是有企业合作 平时工作流程是什么样的 编程用什么语言 反问（ 我想知道线下面的话车费什么的

主要内容：1.Broker差异,2.Producer差异,3.Consumer差异1.Broker差异 主从差异: kafka的master/slave是基于partition维度的，而rocketmq是基于broker维度的；kafka的master/slave是可以切换的，而rocketmq不行，当rocketmq的master宕机时，读能被路由到slave上，但写会被路由到此topic的其他broker上。 刷盘： rocketmq支持同步刷盘，也就是每次消息都等刷入磁盘

9.29收到面试邀请，9.30视频面试，5v1，5位面试官。 本来以为不会有后续了，被智能座舱硬件技术中心捞起来了，base深圳坪山，据介绍那个组主要做声学相关的东西，组员规模十来人。 他们主要想招一是信号处理相关的人，二是深度学习模型部署相关的人。 整体沟通起来顺畅，一位面试官主要问，其他面试官有问题就补充。 首先是自我介绍，然后问了编译流程，动态库，静态库这些。 然后问了平时的技术栈和编程语言

上个月月底投的，前两天刚面完二面，记录一下面经👉 一面的面试过程不算长，我粗略估计了一下大概是20分钟左右 1.自我介绍 2.拷打简历（苯人对此已熟能生巧 3.英语水平 4.兴趣爱好 5.期望薪资 6.对比亚迪的了解 为什么选择比亚迪 7.对同品类的公司有没有了解 8.适合做产品经理的原因 9.职业规划 比亚迪这几年发展还是比较好的，在新能源这行排得上名，估计未来发展也会不错，希望能接到offe

算法岗 1. Lora原理 2. qwen词表大小 3. deepspeed原理 4. zero原理 5. 讲一下transformer结构 6. 有哪些Encoder-Decoder结构模型 7. multi-head attention原理 8. 讲一下Stable Diffusion 9. SD中，controlNet怎么结合进来的 10. 大模型的训练流程 11. clip原理 12. 为