头一次去正规的较大型的企业面试,发个面经,攒点人品,希望上岸吧 下午2:30 - 3:00 一面(1.22)(约28min) 1. 自我介绍,实习经历介绍,项目经历介绍 2. 在实习项目中扮演怎么样的一个角色,项目开发过程中遇到问题怎么解决? 3. 实习的项目用的C语言还是Cpp? 4. 自己平时用C语言比较多还是Cpp比较多?觉得C语言和Cpp有什么区别? 5. 在校学习什么课程(答计算机图形学
#顺丰科技##产品经理##暑期实习# 6.16一面 专业面25min 就是问了实习做的项目和之前校内做的项目,并针对细节展开询问。 6.25二面 HR面 30min 1.介绍一下之前实习的工作 2.说一下项目怎么做的 3.针对项目细节问了一些问题 4.你之前实习mentor为啥会把这好的一个项目给你做,你之前也没有实习经验 5.为什么不继续留在哪里? 6.为什么想来顺丰? 7.平时有没有一些其他的
本文向大家介绍python机器学习之神经网络(一),包括了python机器学习之神经网络(一)的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 python有专门的神经网络库,但为了加深印象,我自己在numpy库的基础上,自己编写了一个简单的神经网络程序,是基于Rosenblatt感知器的,这个感知器建立在一个线性神经元之上,神经元模型的求和节点计算作用于突触输入的线性组合,同时结合外部作用的偏置,对若干
本文向大家介绍python机器学习之神经网络(二),包括了python机器学习之神经网络(二)的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 由于Rosenblatt感知器的局限性,对于非线性分类的效果不理想。为了对线性分类无法区分的数据进行分类,需要构建多层感知器结构对数据进行分类,多层感知器结构如下: 该网络由输入层,隐藏层,和输出层构成,能表示种类繁多的非线性曲面,每一个隐藏层都有一个激活函数,将
安装 TensorFlow 安装依赖套件 $ sudo apt-get install default-jdk libcupti-dev $ export JAVA_HOME='/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-arm64/' 取得 TensorFlow 编译脚本 $ git clone git://github.com/jetsonhacks/installTenso
安装 OpenCV 既然 TX2 上面有相机模组,那我们就来装个 OpenCV 来做相机的影像处理吧! Python3 会是我们的主要语言。 安装依赖套件 $ sudo apt-get install build-essential cmake git pkg-config libjpeg8-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev libavcod
问题内容: scikit-learn中是否可能缺少值?应该如何代表他们?我找不到关于此的任何文档。 问题答案: scikit-learn不支持缺少值。 以前在邮件列表上已经对此进行了讨论,但是没有尝试实际编写代码来处理它们。 无论您做什么, 都不要 使用NaN编码缺失值,因为许多算法都拒绝处理包含NaN的样本。 上面的答案已经过时;最新版本的scikit-learn具有一个类,该类可以进行简单的针
本文向大家介绍Python机器学习之决策树算法,包括了Python机器学习之决策树算法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 一、决策树原理 决策树是用样本的属性作为结点,用属性的取值作为分支的树结构。 决策树的根结点是所有样本中信息量最大的属性。树的中间结点是该结点为根的子树所包含的样本子集中信息量最大的属性。决策树的叶结点是样本的类别值。决策树是一种知识表示形式,它是对所有样本数据的高度概括
我刚开始使用Azure ML,我正试图找出如何为模型指定输入大小。具体地说,我有一个很大的数据训练集,但我想一次只输入250条记录到PCA算法中。似乎我所能做的就是将整个数据集连接到PCA模块中。 我知道如何为X验证划分数据,但我希望一个分区(比如10000条记录)每次只向模型提供250条记录。
面试高频题1: 题目:了解决策树吗 答案解析: 决策树是一种机器学习的方法。决策树的生成算法有ID3, C4.5和C5.0等。决策树是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的判断,每个分支代表一个判断结果的输出,最后每个叶节点代表一种分类结果。 决策树的构造过程: 决策树的构造过程一般分为3个部分,分别是特征选择、决策树生产和决策树裁剪。 (1)特征选择: 特征选择表示从众多的特征中选择一个
面试高频题11: 题目:L1、L2的原理?两者区别? 答案解析: 原理: L1正则是基于L1范数和项,即参数的绝对值和参数的积项;L2正则是基于L2范数,即在目标函数后面加上参数的平方和与参数的积项。 区别: 1.鲁棒性:L1对异常点不敏感,L2对异常点有放大效果。 2.稳定性:对于新数据的调整,L1变动很大,L2整体变动不大。 答案解析 数据分析只需要简单知道原理和区别就行,公式推导不需要,面试
本章中,你会假装作为被一家地产公司刚刚雇佣的数据科学家,完整地学习一个案例项目。下面是主要步骤: 项目概述。 获取数据。 发现并可视化数据,发现规律。 为机器学习算法准备数据。 选择模型,进行训练。 微调模型。 给出解决方案。 部署、监控、维护系统。 使用真实数据 学习机器学习时,最好使用真实数据,而不是人工数据集。幸运的是,有上千个开源数据集可以进行选择,涵盖多个领域。以下是一些可以查找的数据的
2006 年,Geoffrey Hinton等人发表了一篇论文,展示了如何训练能够识别具有最新精度(> 98%)的手写数字的深度神经网络。他们称这种技术为“Deep Learning”。
1.自我介绍 2.项目深挖 3.数理统计,如何用更少的试管
9.2 东软一面(共 23 min) 主要问项目相关,因网络不佳而中断?后直接发offer,但逼签 自我介绍,项目介绍 简历闲聊 除了c++还会啥 SQL会吗 项目深挖 一句话总结项目在做什么? 实例分割模型有哪些,你用了那些? 污水项目实例分割的评价标准 c++项目为啥不用深度学习做? 网络不佳中断,未反问,说后续会有HR联系 三分钟后,HR微信问期望薪资,然后邮箱发了网申笔试,已进入流程,最后