岗位:产品经理 限时:90分钟 题型及题量:选择题(包含单选多选),35题 题目简述:我这次遇到的主要是计算题,产品经理相关知识考察,项目管理相关知识考察 计算题:给一串数字,推理计算最后一题 产品经理相关知识:尼尔森设计原则,痛点识别,产品设计流程等 项目管理相关:如何面对用户需求变更等 |GOOD LUCK |
背景:主研多模态分类领域,秋招主要投NLP和多模态方向的算法岗,如果机器学习的岗位描述和我相符也会投 流程:投递岗位为NLP算法工程师,投递时间n,测评时间是n,笔试时间m=n+17,一面时间k=n+30=m+13,over 其实挺想去顺丰的,选的深圳的base,听说适合养老?但是面试的时候感觉办公环境一般,因为面试官直接在工位上面试的,感觉工位小小的,而且有点吵 一面(30min不到): 自我介
一面 无领导小组讨论 题目:物流公司遇到如下难题: 客户丢件投诉,员工鲍成俊搞事情,员工不愿意使用手持扫描仪,客服培训不到位,本季度营业额没法完成,来了个新单子但是要赔本。给你提供几个解决方案,请你排序。 二面 自我介绍 挫折 为什么选择这个岗位 你认为啥是好的或不好的客户体验经历,哪里好哪里不好(英文,因为只有国际客服部有hc,所以要求英语) 如果落选,你觉得原因是啥 职业规划 三面 自我介绍
本文向大家介绍什么是机器学习中的神经网络?,包括了什么是机器学习中的神经网络?的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 神经网络可以理解为试图模仿人脑工作的隐藏层,输入层和输出层的网络。 隐藏的层可以可视化为输入数据本身的抽象表示。这些层借助其自身的内部逻辑帮助神经网络理解数据的各种特征。 这些神经网络是不可解释的模型。不可解释的模型是即使我们观察到隐藏层也无法解释或理解的模型。这是因为神经网络具
我问这个问题的动机是,我发现了一个在图数据集上使用机器学习的有趣问题。有关于这个主题的论文。例如,“从有向图上的标记和未标记数据中学习”(周,黄,斯科普夫)。然而,我没有人工智能或机器学习的背景,所以在从事任何科学工作之前,我想为更普通的观众写一个更小的程序。 几年前,我写了一款名为Solumns的游戏。它是经典世嘉游戏《柱子》的邪恶变体。受巴斯特的启发,它暴力地选择对玩家不利的颜色组合。这很难。
我正在为跳棋电脑游戏做最后一年的机器学习项目。 在这个游戏中,我自动化了一个玩家(随机移动),我希望第二个玩家学习随机性,并通过更多的游戏和试验变得聪明。 正如我所说,第一个玩家是自动化的,所以它工作得很好,但是说到第二个玩家,我对它的动作有些问题。 我正在使用目标函数作为 > v(b)=w0 w1x1 w2x2 w3x3 w4x4 w5x5 w6x6 其中x1=白色碎片数量x2=黑色碎片数量x3
让 TX2 动起来 基本上外部的设置已经完成了,接下来就要把目光转移到 TX2 上面。 这边我们会用到名为 Jet Pack 的官方套件,可以在这边下载他。 1. 执行 JetPack 注意:这个套件要在 Ubuntu x64 上才能执行 首先,我们需要更改 JetPack 的权限,让他可以执行: 开启 JetPack 所在的资料夹。 点右键,选Open in Terminal。 执行chmod
本文向大家介绍python实现机器学习之元线性回归,包括了python实现机器学习之元线性回归的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 一、理论知识准备 1.确定假设函数 如:y=2x+7 其中,(x,y)是一组数据,设共有m个 2.误差cost 用平方误差代价函数 3.减小误差(用梯度下降) 二、程序实现步骤 1.初始化数据 x、y:样本 learning rate:学习率 循环次数loopNu
本文向大家介绍基于Python和Scikit-Learn的机器学习探索,包括了基于Python和Scikit-Learn的机器学习探索的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 你好,%用户名%! 我叫Alex,我在机器学习和网络图分析(主要是理论)有所涉猎。我同时在为一家俄罗斯移动运营商开发大数据产品。这是我第一次在网上写文章,不喜勿喷。 现在,很多人想开发高效的算法以及参加机器学习的竞赛。所以他
我有一个模型(加载到内存中),它在生产中使用来自消息队列消息/数据来进行预测。我有一个单独的过程,每隔几个小时重新训练模型(必要的)。在每次重新训练发生时,触发模型将新训练的版本重新加载到内存中的最佳方法是什么?目前,我只是让生产模型每隔一段时间或每1000条消息重新加载一次。 我想,如果不是消息队列,而是一个WebServer的话,这会更容易。这样我就可以有一个可以触发重新加载的endpoint
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
来源:http://www.infoq.com/cn/news/2015/09/Python 随着科技的发展,拥有高容量、高速度和多样性的大数据已经成为当今时代的主题词。数据科学领域中所采用的机器学习编程语言大相径庭。究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题。近日,密西根州立大学的博士生Sebastian Raschka再次发起了机器学习编程语言之争,分析了自己选择Python的原因。 目前,
今天人工智能领域的研究者,几乎无人不谈深度学习。很多人甚至高喊出了「深度学习 = 人工智能」的口号。毋庸讳言,深度学习绝对不是人工智能领域的唯一解决方案,二者之间也无法画上等号。但说深度学习是当今乃至未来很长一段时间内引领人工智能发展的核心技术,则一点儿也不为过。
11月27日 首先自我介绍,大致说了一下自己硕士阶段的项目工作。项目用的是高德地图数据😂,面试官好像并不在意这个。 从项目中提的问题: 1数据处理工作包含的内容 2交通异常检测任务细节 3超图的概念,为什么要用超图 4论文中自己算法的指标有多高(自己记不清了,翻了一下手机,被笑话,说这样会让人怀疑不是自己做的) 5Lstm原理,优缺点(我不太清楚优缺点,但是回答了比RNN的优势) 开放性问题:
岗位:机器学习/数据挖掘/自然语言处理工程师 面试体验:第一个面的公司,很紧张,也是被拷打的最狠的一次 一面 8/23 70分钟 1. 自我介绍 2. 实习拷打 推荐算法中的相关模型和前沿理论 是否有读过最近的期刊上的文章,做一些介绍 3. 科研拷打 如何做的模型 其中的系数如何确定 4. NLP拷打 Attention介绍 QKV是什么,举例说一下 Tranformer的encoder和deco