9.7一面 (50min) 自我介绍 项目比赛提问,问具体的细节 GRU与LSTM的区别 GBDT的原理 XGBoost和LightGBM与GBDT的区别 BN在训练和测试阶段的区别?BN在训练时是如何更新参数的? 手撕算法题: 在一个m*n的矩阵里,一个机器人初始在x,y点,并且每次只能向相邻的上下左右四个方向移动一步,那么在最多移动k次情况下,一共有多少条路径可以逃出矩阵? 输入5个参数:m,
中秋节前一天 一面(初试) 30分钟 没开摄像头,是在京东的会议平台上面的 深挖简历,主要问了项目与竞赛 八股文集中于大数据方面:spark与map reduce之间的差别、spark与flink区别、flink水位线等,有些问题不记得了,但基本都答上来了 没有手撕 反问:业务、匹配程度 ------------------------ 已挂 #京东##算法工程师#
8.18 测评 9.6 一面 项目1介绍 逻辑回归简介 极大似然法简介 反问 KPI面...面完了面试官说他们是做加密的,不懂为什么让我面... #小米面试#
写在前面:360我很早就面完了,一直没结果估计泡没了,自己也签了其他公司了,最近来更新一下面经。 一面:2022.9月初 (40分钟左右) 1、自我介绍 2、讲实习项目,讲到LightGBM,有没有试过XGB、GBDT,讲讲模型异同,在这个项目里怎么处理缺失值的。机器翻译是怎么做的,lstm和cnn的区别有了解嘛, 3、讲一个比赛项目,说下你怎么做特征的。语义特征怎么做的,如何判断两个近义词,wo
8月15日 一面(40分钟) 没有笔试,测评做完直达面试,两个面试官,没有手撕。 自我介绍 实习经历 大模型多卡流水并行的实现 资源利用率怎么评估 还有没有其他相关的优化方案 项目经历 八股 多态的概念和原理->虚函数->虚函数指针->多次继承的派生类的虚函数指针和虚函数表的情况 模板类用的多吗->vector在push_back会有什么操作 cpp多线程 你觉得做机器学习平台开发要哪些知识? 你
提前感谢普拉迪普
关联规则:关联规则反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系,那么,其中一个事物就能够通过其他事物预测到。Apriori算法利用频繁项集生成关联规则。它基于频繁项集的子集也必须是频繁项集的概念。频繁项集是支持值大于阈值(support)的项集。
Kubernetes 在大数据与机器学习中的实践案例。
以下是根据不同语言类型和应用领域收集的各类工具库,持续更新中。 C 通用机器学习 Recommender - 一个产品推荐的C语言库,利用了协同过滤. 计算机视觉 CCV - C-based/Cached/Core Computer Vision Library ,是一个现代化的计算机视觉库。 VLFeat - VLFeat 是开源的 computer vision algorithms库, 有
numpy比较适合用来生产一些简单的抽样数据。API都在random类中,常见的API有: 1) rand(d0,d1,...,dn) 用来生成d0xd1x...dn维的数组。数组的值在[0,1]之间 例如:np.random.rand(3,2,2),输出如下3x2x2的数组 array([[[ 0.49042678, 0.60643763], [ 0.18370487,
人工智能(AI)是使计算机能够模仿人类认知行为或智能的任何代码,算法或技术。 机器学习(ML)是AI的一个子集,它使用统计方法使机器能够通过经验学习和改进。 深度学习是机器学习的一个子集,它使多层神经网络的计算变得可行。 机器学习被视为浅层学习,而深度学习被视为具有抽象的层次学习。 机器学习涉及广泛的概念。 概念如下 - supervised unsupervised 强化学习 linear re
本指南旨在让任何人访问。将讨论概率,统计学,程序设计,线性代数和微积分的基本概念,但从本系列中学到东西,不需要事先了解它们。
欢迎阅读 Python 机器学习系列教程的回归部分。这里,你应该已经安装了 Scikit-Learn。如果没有,安装它,以及 Pandas 和 Matplotlib。
本教程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。
机器学习 概述 机器学习(Machine Learning,ML) 是使用计算机来彰显数据背后的真实含义,它为了把无序的数据转换成有用的信息。是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及