《德州仪器实习生》专题

面了接近一个小时，先自我介绍，面试官先问了几个关于业务的问题，接下来全程问操作系统相关知识，基础不扎实真是难顶，大概率是无了，不过面试官人很好，继续加油吧 面试大概内容： 1. 对chatgpt怎么看，技术层面和应用层面 2. 对互联网怎么看，以后打算去哪里发展 3. 对携程海外业务怎么看 4. 进程和线程的区别 5. 用户级线程和内核级线程的区别 6. 线程池和线程开销 7. 线程切换的到底是什

无自我介绍、业务介绍，直接开始。 首先问了项目里的文字处理和图片处理，有没有用到NLP的知识，图片处理有没有用RNN，我说：“都没有！” 然后他就开始问共享单车有没有用LSTM这种深度学习算法，我说：“当时考虑过，但是没有用！” 然后面试官说考考深度学习、机器学习基础原理这块吧（都忘了！哈哈！） 1、GLM是什么？ 我就说是generalized linear model广义线性模型，然后卡住。。

时间：2023.5.29 面试岗位：前端实习 1、自我介绍 2、目前几年级 3、tcp和udp区别 4、tcp里面的校验和干嘛的（不太会，乱说）： 当检测到接收数据有错误时（采用CRC校验），都会采取直接丢弃出错的数据，发送端等待接收端的确认超时后，会自动重发该数据包。 5、http头部有哪些字段 6、头部的content-type干嘛的 7、进程和线程的区别 8、进程之间的通信方式（我一个前端怎

5月15日15:30——16:00（30分钟）腾讯会议 自我介绍 对可观测岗位的理解 什么是链路追踪 MySQL外键，生产环境中用过吗 MySQL锁机制展开讲一讲 Redis的Key淘汰策略，讲一下LRU算法 寻找数组中第K大的数，不能使用Arrays.sort,考虑排序的稳定性、数组的长度，排序算法的时间复杂度，手写堆排序（寄） 三数之和（过）优化方法（寄） 反问： 实习结果什么时候出（一周）

主要问了好多VUE 1. Vue路由， 2 V if V show， JS： 3 EC6有什么更新， 4 数组和链表区别， 5 Undefine和None区别， 6 ==和===区别， html: 7 基本数据类型， 8 div和span区别 9 对文本能有哪些操作， CSS： 10 弹性盒子结构 不过整体感觉不是很好，我说了我是在校生，他还问我意向城市在哪，就面了十多分钟。

多层感知器定义了人工神经网络最复杂的架构，它基本上由多层感知器构成。多层感知器学习的图示如下所示 - MLP网络通常用于监督学习格式。MLP网络的典型学习算法也称为反向传播算法。现在，我们将专注于使用MLP实现图像分类问题。 上面的代码行生成以下输出 -

主要内容：Python,NumPy,Pandas ,Scikit-Learn常言道“工欲善其事，必先利其器”，在学习机器学习算法之前，我们需要做一些准备工作，首先要检查自己的知识体系是否完备，其次是要搭建机器学习的开发环境。本教程以讲解算法为主，不会涉及太复杂的应用案例，在讲解过程中会穿插一些示例代码，这样不仅能够帮助你理解算法原理，同时又能让你体会到算法的应用过程。 机器学习的研究方向有很多，比如图像识别、语音识别、自然语言处理、以及深度学习等，因此它是一门较为复杂的技

主要内容：机器学习术语,假设函数&损失函数,拟合&过拟合&欠拟合机器学习是一门专业性很强的技术，它大量地应用了数学、统计学上的知识，因此总会有一些蹩脚的词汇，这些词汇就像“拦路虎”一样阻碍着我们前进，甚至把我们吓跑。因此认识，并理解这些词汇是首当其冲的任务。本节将介绍机器学习中常用的基本概念，为后续的知识学习打下坚实的基础。 机器学习术语 1) 模型 模型这一词语将会贯穿整个教程的始末，它是机器学习中的核心概念。你可以把它看做一个“魔法盒”，你向它许愿（输入数

从零开始 让 TX2 动起来 安装OpenCV 安装TensorFlow

这个章节介绍scikit-learn 所提供之机器学习资料集，最常用的主要有: 手写数字辨识 鸢尾花资料集 Ex 1: The digits 手写数字辨识 Ex 3: The iris 鸢尾花资料集

本文向大家介绍Python新手学习装饰器，包括了Python新手学习装饰器的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 python函数式编程之装饰器 1.开放封闭原则 简单来说，就是对扩展开放，对修改封闭。 在面向对象的编程方式中，经常会定义各种函数。一个函数的使用分为定义阶段和使用阶段，一个函数定义完成以后，可能会在很多位置被调用。这意味着如果函数的定义阶段代码被修改，受到影响的地方就会有很多，此

问题答案可关注公众号 机器学习算法面试，回复“资料”即可领取啦~~ 1.机器学习理论 1.1 数学知识 1.1.1 机器学习中的距离和相似度度量方式有哪些？ 1.1.2 马氏距离比欧式距离的异同点？ 1.1.3 张量与矩阵的区别？ 1.1.4 如何判断矩阵为正定？ 1.1.5 距离的严格定义？ 1.1.6 参考 1.2 学习理论 1.2.1 什么是表示学习？ 1.2.2 什么是端到端学习？ 1.2

8.6笔试 四道算法题+三道多选题，算法题简单到中等难度 8.15一面 总结：全程1个小时，面试官人很好，会引导，会告诉你简历怎么改还有面试方面的问题，并且提问问题我回答之后面试官都会说一下自己的看法和正确的解答，我觉得还挺有帮助的。 先确认面试者信息，并介绍了下自己，然后让我自我介绍 挑一个自己参与度高的项目讲一讲 挖各种细节，挖的很深，所有流程都问得很仔细，并且看得出面试官有在思考和针对提问

监督学习使用标记数据对 (x,y) 学习函数：X\rightarrow Y 。但是，如果我们没有标签呢？这类没有标签的学习方式被称为无监督学习。 无监督学习：如果训练样本全部无标签，则是无监督学习。例如聚类算法，就是根据样本间的相似性对样本集进行聚类试图使类内差距最小化，类间差距最大化。 主要用途： 自动组织数据。 理解某些数据中的隐藏结构。 在低维空间中表示高维数据。

迭代与梯度下降求解 求导解法在复杂实际问题中很难计算。迭代法通过从一个初始估计出发寻找一系列近似解来解决优化问题。其基本形式如下