《机器学习面试》专题

本文向大家介绍php学习笔记之面向对象，包括了php学习笔记之面向对象的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 public   公有的：本类，子类，外部对象都可以调用 protected 受保护的：本类 子类，可以执行，外部对象不可以调用 private 私有的：只能本类执行，子类与外部对象都不可调用 面向对象编程的三大特点 1)封闭性 封闭性，也可以称为信息隐藏。就是将一个类的使用和实现分开，

PHP 是一种服务器端的脚本语言，类似 ASP，PHP 脚本在服务器上执行，PHP 支持很多数据库（MySQL、Informix、Oracle、Sybase、Solid、PostgreSQL、Generic ODBC 等等）。

全程拷打项目（因为项目是和tf与机器学习相关的） 手写conv2D的计算函数（因为项目里有个conv3D相关的tf算子，但是没有写出来） 手写nms算法（写得很慢，之前又因为也是做项目，没有仔细研究源码） 之前使用opencl比较多，cuda使用得比较少，而且机器学习相关的算法也不是很精通，第二天就挂了

面于2024-6-6下午，现在是6-11，毫无音讯，不知吉凶。 首先大概等了面试官15分钟吧，然后中途昨天一面我的来和我说在开会，让我等一下，应该是他们那个项目组的leader之类的。然后随后就来面我了，听声音也是个比较年轻的面试官。 然后让我简单自我介绍，让我介绍自己的项目（光速吟唱） 随后就是让我说项目难点，以及问了些redis使用场景啊，mq使用场景啊，让我结合项目答，我很熟悉我项目的功能，

上午面的MetaApp感觉多半挂了，下午直接想摆烂了，谁知面完我感觉自己又行了。 面试官人炒鸡好，全程面试无压力，无算法题无SQL（估计二面？），面试体验很赞！ 1.面试官：做个自我介绍吧。我：简单的自我介绍，加说了自己在学校做的项目。 2.面试官：说说在学校做的这个项目。我：开始说这个项目…… 面试官似乎对我的项目蛮感兴趣？我的项目是线上小程序项目，日均访问量20-30w。然后他一直问，我一直回

开场介绍面试环节，科研项目考察+coding+反问，先吟诵自我介绍 问项目环节，本来以为是类似互联网大厂聊项目拷打深挖细节，结果是考察项目涉及的模型/算法相关的八股 先狠狠灌注了一波transformer八股： - 介绍transformer架构整体特点 - 描述残差连接的细节、作用是？为什么有效？解释原理 - 为什么用LayerNorm，有什么好处 - transformer并行计算的能力体现在

项目细节 redis使用的协议 go GC 说一下map 怎么样输出一个有序的map select map在传参时的类型 string能不能作为主键 int和tinyint的区别 说一下五种redis数据结构和之间的实现方式 热key问题的解决 反问 #我的实习求职记录# 你的秋招进展怎么样了 #滴！实习打# 实习与准备秋招该如何平衡 #卡# #

一面 1. 自我介绍，问了我会不会python 2. 问题：讲一下C++中的虚继承 3. 回答：画了菱形继承在直接继承和虚继承时候的对象空间布局 4. 问题：讲一下C++中的forward函数，以及他是在哪个版本出现的 5. 回答：C++11，左值引用结果和右值引用结果都是左值，无法通过引用区分原本变量的左右值，forward函数用于帮助我们区分 6. OJ：返回链表环中第一个节点 7. 回答：两

问题内容： 我有两个RandomForestClassifier模型，我想将它们组合成一个元模型。他们都使用相似但不同的数据进行了训练。我怎样才能做到这一点？ 我想将所有树木合并成一个500棵树模型 问题答案： 我相信可以通过修改RandomForestClassifier对象的和属性来实现。森林中的每棵树都存储为DecisionTreeClassifier对象，这些树的列表存储在属性中。为了确保

误入AD圈是我的错了。。被怒挂 八股&&项目 看到量化相关的，讲讲大模型量化吧 讲讲大模型量化和普通量化之间的区别 如果量化有异常值如何消除 你觉得目前量化的工作还有哪些缺陷 在联想实习的项目，展开讲讲音频领域 音频模型如何部署 讲讲Paddle 写的int4 量化算子(面百度都没问过我这个。。。) 展开讲讲大模型的w4a16和w8a8量化 写题 一道hard，忘了啥题了 ------------

本书将全面介绍深度学习从模型构造到模型训练的方方面面，以及它们在计算机视觉和自然语言处理中的应用。

Agile是一种软件开发方法，通过使用1至4周的短迭代，通过增量会话帮助构建软件，从而使开发与不断变化的业务需求保持一致。 敏捷数据科学包括敏捷方法和数据科学的组合。

本书将全面介绍深度学习从模型构造到模型训练的方方面面，以及它们在计算机视觉和自然语言处理中的应用。Github 地址：https://github.com/d2l-ai/d2l-zh

自编码器是能够在无监督（即，训练集是未标记）的情况下学习输入数据的紧密表征（叫做潜在表征或编码）的人工神经网络。这些编码通常具有比输入数据低得多的维度，使得自编码器对降维有用（参见第 8 章）。自编码器还可以作为强大的特征检测器，它们可以用于无监督的深度神经网络预训练（正如我们在第 11 章中讨论过的）。最后，一些自编码器是生成式模型：他们能够随机生成与训练数据非常相似的新数据。例如，您可以在脸图

问题内容： 我应该在学习Android之前先学习Java还是可以同时做两件事？最好的方法是什么？ 问题答案： 我绝对会首先学习Java。不要费心学习诸如servlet，Swing等之类的东西-但要学习： 核心语言 馆藏 IO 字符串处理 尝试在学习这些知识的同时 还 学习一个全新的环境，将使找出问题所在变得更加困难。 请注意，这不是特定于Android的-我总是鼓励开发人员在学习“外围”技术（例如