《三七互娱2023春招》专题

在秋招过程中，我其实就像一个POMDP环境中的agent，根据已有的observation，维护自己的一个belief，做出action，发现环境中state变成了新的state，又得到了下一个observation和一个reward。秋招结束时，这些observation、action和reward组成了独特的trajectory，在这里，我把我的trajectory分享给大家，但是总归是POM

一面-单面30min-9/5 自我介绍 为什么没有选择继续实习转正 实习经历深挖（数据运营、策略运营） 实习经历中学到了什么 针对搜索产品运营岗位本身： 使用西瓜视频、抖音多吗 搜索场景-有关注什么热点事件 如何拉新用户使用本产品搜索 好的搜索结果有哪些指标 用什么数据能判断这些指标好坏 反问：期望能力模型 为什么会选择运营 为什么选择字节以及成都 面试官介绍了搜索运营团队，内部会细分很多方向：流

时间：2.2 部门使用的是go语言，介意吗？ JVM 说一下gc算法 标记清除、标记整理、标记复制、分代垃圾收集 集合 HashMap的底层实现有了解吗 HashMap和ConcurrentHashMap的区别 你之前是不是没有写过go相关的东西 计网 DNS的域名解析过程 Http状态码 301和302区别 https加密流程 Redis 用过Redis吧，Redis是单线程的吗？它是如何保持高

一面大概70分钟： 一上来首先自我介绍， 然后就是介绍项目，然后根据项目介绍提到的知识提问 手写算法题：合并两个有序链表 然后是八股： golang的接口原理，怎么用，接口的作用 多线程的一些理解，进程线程协程 数据库索引，哈希索引和B+树索引，哪些字段适合加索引 new和make的区别 golang哪些类型是指传递，哪些是引用传递，区别是什么，用的场景等等 堆和栈，golang变量内存分配，什么

1. class 和 struct 的区别 2. static关键字的作用 3. 定义一个static成员函数有什么作用 4. static变量存在哪个区 5. static成员函数可以访问普通的成员函数和成员变量吗？为什么不能 6. 为什么是多态,如何实现多态 7. 重载和重写的区别 8. C++内存分区有哪些，static变量和函数内部创建的普通变量在哪个区 9. 使用malloc申请了一个数

第七部分 正则化与模型选择 设想一个机器学习的问题，我们要从一系列不同的模型中进行挑选。例如，我们可能是用一个多项式回归模型 (polynomial regression model) $h_\theta (x)=g(\theta_0+\theta_1x+\theta_2x^2+\cdots+\theta_kx^k)$ 想要判定这里的多项式次数 $k$ 应该是多少，$0, 1, …, 或者10$。

本文向大家介绍ASP中实现分页显示的七种方法，包括了ASP中实现分页显示的七种方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 在微软的ASP编程体系中，ADO对象的建立，使得从网页访问数据库成为一件易事，特别是ADO的Recordset对象使得控制数据的输出显示更为方便、自由。而在Visual InterDev6.0(以下简称VI6.0)中，由于Script Object Model（以下简称SOM

本文向大家介绍提升jQuery的性能需要做好七件事，包括了提升jQuery的性能需要做好七件事的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 做好七件事帮你提升jQuery的性能，想知道哪几件事情吗？ 1. Append Outside of Loops 凡是触及到DOM都是有代价的。如果你向DOM当中附加大量的元素，你会想一次性将它们全部附加进来，而不是分多次进行。当在循环当中附加元素就会产生一个常见

本文向大家介绍vue中七牛插件使用的实例代码，包括了vue中七牛插件使用的实例代码的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文介绍了vue中七牛插件使用，我也正在学习，分享给大家，顺便留个笔记，废话不说了，如下： 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持呐喊教程。

我正在运行的问题是从图像中提取文本，为此我使用了Tesseract V3.02。我必须从中提取文本的示例图像与仪表读数有关。有的采用实心薄片背景，有的采用LED显示屏。我已经训练的数据集为固体表的背景和结果是一些如何有效。 我现在遇到的主要问题是文本图像与LED/LCD背景，这是不被Tesseract识别，由于这一点，训练集是不生成的。 谁能指导我如何在七段显示器（LCD/LED背景）中使用Tes

null 有些数字比其他数字更好用--例如，'1'似乎有很多麻烦。出现在“+”或“-”后面的数字通常不显示出来，“+”通常显示为“-”。我也玩了一下阈值。 最后三个部分是因为我的视频样本，我一直在画有点歪斜。我可以尝试使用一些更好的数据，我也可以尝试在标准的“letsgoDigital”朗上制作自己的训练数据。虽然我觉得我没有以最好的方式进行图像处理，但我希望得到一些指导。 我计划使用某种程度的边

我已经将查询结果格式化为MySql的样式，包含所有 ---- . 有没有办法让JTextArea中的文本和eclipse中的一样？

Q1. Tell me about yourself and why you want to become a Software Engineer? Q2. Why do you want to work for our company as a Software Engineer? Q3. How would you deal with a member of your team who dis

第一层、了解SVM 支持向量机，因其英文名为support vector machine，故一般简称SVM，通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。 1.1、线性分类 理解SVM，咱们必须先弄清楚一个概念：线性分类器。 1.1.1、分类标准 考虑一个二类的分类问题，数据点用x来表示，类别用y来

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