《顺丰机器学习》专题

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

7.27一面 面试官人很好，问到我不会的就换别的问了，全程一个小时。 先自我介绍，再根据自我介绍里的内容进行提问，关于研究方向的问题，想了解我的研究方向大致是怎样的，让我大概就研究任务和主要方法还有数据集方面做介绍。 关于语言情况，我说我主要是用Python，她说他们C++用得多，我说本科用过，但是研究生期间没用了。她说他们Python只是拿来实验一下算法，主要还是用C++做底层的开发和改进优化。

8.1号投递，base深圳 8.20一面 总共30分钟左右，没有撕算法题。 自我介绍 挑个项目讲解，讲一下流程和效果 讲一下研究方向 北京的岗位比深圳多，为什么选择深圳？ 有没有女朋友？ 未来的职业规划？ 遇到的最大的挫折？从中学会了什么？ 最有自豪感的事情？ 有什么爱好特长？ 反问1：部门规模？三四十人 反问2：业务内容？做视频内容安全相关的，偏策略多一些，中间处理 #2022秋招##快手面经#

8月23一面： 自我介绍 手撕两道代码（最长公共子序列） 8月24二面： 自我介绍 coding：给定字符串，给定一个词典（词典元素可以重复使用），问字符串是否可以由词典中元素组成 问项目，评价指标，没有上线如何进行模拟上线的检测 8月25三面 自我介绍 问了论文、问了一个项目 问了Transformer的结构，相较于LSTM、CNN的优势 机器学习内容： GDBT、RF、bagging、boos

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。

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

快手机器学习算法工程师一面50min 人生中第一次找工作面试😭 （面试官姐姐人超好😭，一直心平气和的和聊天一样，我说错了也没说我而是跟我解答，甚至帮我找理由，全程都很耐心） 1.自我介绍 2.介绍用过哪些机器学习方法 3.SVM的原理跟优势 4.集成学习（扯了下随机森林跟集成学习原理），XGBOOST（没用过） 5.knn和kmeans做分类的原理 6.你们做的遥感图像怎么提取特征 7.问了下

百度2024秋招机器学习一面面经 岗位：机器学习/数据挖掘/NLP-T联合 部门：百度地图 地点：北京 一面 自我介绍 对项目和实习的大概询问，没有去深挖，只是对一些问题进行询问 询问对大模型的了解，讲了 RLHF 的原理 RLHF是一种新的训练范式，通过使用强化学习方式根据人类反馈来优化语言模型。一共包括三个步骤： 预训练一个语言模型（LM） 收集数据并训练奖励模型 (Reward Model，