#科大讯飞求职进展汇总##春招# 面试官人很好,还挺帅(有点像shy哥? 全程拷打简历,会重点问实习和2个左右项目 本来我在不断引导面试官问我数据库和机器学习方面的内容,但是面试官好像不怎么想问,连数据怎么清洗的这种都没问,就问了聚类了解那些?k-means聚类怎么优化?肘部法则和肘部加速的区别? 由于我项目大都是deep learning方向的,所以都在让我讲dl方向的东西 还有就是项目遇到了哪
自我介绍 数据倾斜问题 spark的shuffle相对于mr的shuffle有什么区别 spark的stage怎么划分的 yarn中都有什么,作用是什么 hdfs读写流程 rpc和http分别是什么,有什么区别 项目中都有什么数据 数仓的分层,每层都做了什么事 反问 金风科技二面总经理面 自我介绍 总经理问题: 1.本科和研究生都是通信,为什么选择大数据 2.怎么在完成学业同时学习大数据的 2.对
一面群面 一共10个人,自我介绍,然后是一个简单的笔试。 内容就是电子基本知识:三项电火零之间多少度,电阻器,线性负载,UPS是哪里发热。总之就是10道选择题,很简单。还有两道简答题:1.向人推销自己的电子产品;2.对售前的理解。我是看了一本书《商战往事,解决方案与销售配合打单》,然后自己总结的。 最后是无领导小组讨论。这个讨论的重点我认为有两个,第一个时机是先发制人,给大家安排时间,显得自己很厉
问题内容: 我需要为(X_test,y_test)数据的每个拆分显式获取交叉验证统计信息。 因此,我尝试这样做: 是否是通过使用例如KFold来获得每个交叉验证拆分的平均绝对误差(MAE)的正确方法? 问题答案: 您的方法存在一些问题。 首先,您当然不必在培训和验证列表(即您的2个内部循环)中 一个接一个地手动 添加数据。简单的索引就可以完成工作。 此外,我们通常从不计算和报告训练CV折叠的错误-
问题内容: 我想使用scikit-learn的GridSearchCV来确定随机森林模型的一些超级参数。我的数据是时间相关的,看起来像 如何实现以下交叉验证折叠技术? 也就是说,我想使用2年的历史观测值来训练模型,然后在接下来的一年中测试其准确性。 问题答案: 您只需要将拆分的可迭代对象传递给GridSearchCV。此拆分应采用以下格式: 要获取idx,您可以执行以下操作: 看起来像这样: 然后
Guava提供数学相关的Utilities类来处理int,long和BigInteger。 以下是有用的实用程序列表 - Sr.No 实用程序名称和描述 1 IntMath int的数学实用程序。 2 LongMath 数学实用程序很长。 3 BigIntegerMath BigInteger的数学实用程序。
嗨,所有人, 我在不同的科目上有学生的分数。 表 #Maths 包含名为 a,b 和 c 的学生的数学分数。#Science和#English类似。 现在我想要的输出是,如果学生在两个科目上超过75分,他将被评为“优秀”。如果他的一门课超过75分,另一门课超过60分,那么他的成绩就是“及格”,如果没有一门课超过75分,而有一门课不到50分,那么他的成绩就是“不及格”。 请为结果提供解决方案? 谢啦
控制器: Wed Jun 20 20:42:53 EEST 2018出现意外错误(Type=内部服务器错误,Status=500)。模板分析过程中出错(模板:“class path resource[templates/result.html]”)
JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于ECMAScript的一个子集。 Python3 中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码,它包含了两个函数: json.dumps(): 对数据进行编码。 json.loads(): 对数据进行解码。 在json的编解码过程中,python 的原始类型与json类型会相互转换,具
概述 最近掉进需求坑了,刚爬上来,评估排期出现了严重问题,下面三张图很符合当时的心境。 谈需求 估排期 开始干 为啥会这样,我简单总结了下: 与第三方对接。 跨团队对接。 首次用 Go 做项目。 业务流程没屡清楚就出排期(大坑)。 需求调整后未进行调整排期(大坑)。 有了这次经验,后期关于如何评估排期也可以和大家唠唠。 废话不多说了,进入今天主题。 今天给大家分享用 Go 如何解析 JSON 数据
利用三种不同的解析方法(json,xml,plist)解析天气,另外,本demo还演示了定位获取当前位置天气、两种http方式(POST与GET)获取天气的功能。 [Code4App.com]
40min 全选择题(行测+统计学问题) 19个单选 1个多选 4道逻辑行测 16道计算题/概率题/假设检验/abtest概念 尊嘟不难 dbq我忘带草稿纸了乱写一通😭
之前人保一面的时候,是在2023年1月份进行的,是过年的一到两周前。二面通知在过年后,一对四面试。一位面试主持人,三位面试官,均为男士,仅有两位提出询问。 面试时长约为20分钟左右,时间较为久远,只记得印象比较深刻的点。 简短自我介绍,内容要准备好。 第一位面试官,根据简历内容问了一些大致的问题,并没有过多深挖。主要围绕需求分析的逻辑,自我理解,相关概念进行询问。比如,怎么理解需求,如何提取需求,
37道题,35道单选基本是关于数学的排列组合概率统计,两道关于sql的编程操作,一个是取数操作,一个是判断数据完整。只把第一道编程过了,第二道题没时间搞了。感觉整体难度还好,但准备的还不够充分,看运气吧
Temporal-difference (TD) learning可以说是增强学习的中心,它集成了蒙特卡洛思想和动态编程(dynamic programming, DP)思想,像蒙特卡洛方法一样,TD 方法不需要环境的动态模型,直接从经验经历中学习,像 DP 方法一样,TD 方法不需要等到最终的 outcome 才更新模型,它可以基于其他估计值来更新估计值。 1、TD Prediction TD