听说写面经可以赞人品 自我介绍 为什么不找研究生学习的算法岗位 为什么不找开发岗位 为什么感觉测试比较适合你 有没有了解过测试岗位的一些要求 对边界值的理解 微信手机端的登录功能如何测试 你觉得测试人员应该具备哪些素质 说一个你遇到的困难,以及如何去克服的 为什么选择来顺丰?为什么不选择像字节、腾讯这些? 当时有点尴尬 如果来顺丰之后,跟你想象的不太一样,会怎么样呢? 职业规划是怎样的?会在测
自我介绍 没实习经验?我:嗯 为什么选测试而不去做算法? 对测试的了解有哪些? 场景题,抢票,把你的测试理论放进去。然后开始讨论(占大部分时间) 有没有遇到过什么挫折,怎么应对的?(一面问过) 假如你去了新公司,去了你自己不是特别喜欢的部门你会怎么办?(一面问过) 反问 总结:测试用例讨论的时候还是说的少了,面试官建议如果面测试的话可以再准备下。过不过心里没谱呀,感觉第一个问题没实习经验感觉他有点
23-09-11 顺丰一面 30分钟 项目+实习 简单问了下八股 redis常用什么数据结构 如何用redis做延迟队列 23-09-15 顺丰二面 30分钟 自我介绍、介绍项目 SQL优化,遇到些什么场景 项目中最棘手的地方 对kafka的了解,Kafka架构 topic和消费者组的关系 有没有遇到rebalance的情况 对某个框架,组件有没有深入了解,说一下其设计方面的优缺点 为什么选择Ja
我熟悉算法实现,对机器学习不熟悉,但我在学术和生产之间有差距。 我正在实施推荐系统,学习模型取得了良好的效果,然后我停下来问下一步该怎么办?如何在现有网站上部署它 在学习过程中,我使用了CSV数据集和本地机器,但在线将是拥有数十万用户和数千用户的数据库。所以我认为不可能加载所有数据并向用户推荐东西。 问题是:我将如何在生产中使用我训练过的模型?
我是机器学习算法的新手。我正在学习基本算法,如回归、分类、聚类、序列建模、在线算法。互联网上的所有文章都展示了如何将这些算法用于特定数据。没有关于在正式生产环境中部署这些算法的文章。所以我的问题是 1) 如何在生产环境中部署机器学习算法? 2)机器学习教程中遵循的典型方法是使用一些训练数据构建模型,并将其用于测试数据。但是,是否建议在生产环境中使用这种模型?传入的数据可能会不断变化,因此模型将无效
将我们的机器学习项目加载到Django服务器时,出现以下错误: 回溯(最近一次调用):文件“/home/akhil/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/django/core/handlers/exception.py”,第34行,在内部响应=get_-response(请求)文件“/home/akhil/anaconda3/lib/python3.6/si
我目前正在开发一个机器学习应用程序。请在此代码中帮助我 - 当我上传大数据集时,我遇到了一个错误。 代码如下: 然后: 错误是: 带有关于错误的附加行和信息: /预处理/字典更新序列元素#0处的ValueError的长度为1;2是必需的请求方法:POST请求URL:http://127 . 0 . 0 . 1:8000/preprocessing/Django版本:2.2.4异常类型:ValueE
校验者: @Kyrie @片刻 翻译者: @冰块 数据集 Scikit-learn可以从一个或者多个数据集中学习信息,这些数据集合可表示为2维阵列,也可认为是一个列表。列表的第一个维度代表 样本 ,第二个维度代表 特征 (每一行代表一个样本,每一列代表一种特征)。 样例: iris 数据集(鸢尾花卉数据集) >>> from sklearn import datasets >>> iris = d
上周五一面结束,这周二约的二面。 全程20分钟,纯聊天。 面试官人巨好。 问了手里有的offer,为什么还在找。 然后是聊项目,论文的创新点。 之后就是反问了,给我科普了广告所做的内容。 问下一轮面试,如果通过就是HR面了。 面试官看时间还比较早,就继续聊了会儿。 面试官人巨好,也跟我说了对我的评价,需要和一面面试官讨论一下再确认结果。 真的是很愉快的一次面试。 许愿二面能够通过
笔试ak了被捞起来了,部门是支付宝广告业务技术部。 全程30min(感觉又要凉) 项目。问GRU的原理(这里重置门和更新门具体的作用记不清哪个是哪个了) 问到线性回归(平时用深度学习比较多,机器学习接触的少一些) 然后就做题了。。 三道题选一个即可,都是leetcode原题,分别是 16最接近的三数和 22括号生成 53最大子数组和 选第三个秒了 反问:业务、新人培养(问HR比较好)、深度学习多还
笔试题目组成: 1、20道选择题 2、3道编程题 总体体验:机器学习算法岗,相比较起纯算法岗,编程部分会更简单一些。在牛客/力扣上大致排在中等左右。 选择题里面考了一道:给定邻接矩阵的深度优先遍历顺序。 编程题: 1: 三数之和 (通过全部用例): 输入[1,4,5,6,7,10,12,15], 18 从数列里面找到三个元素a, b, c, 使其和为target 输出: [ [1, 5, 12],
5.15官网投递-5.19初筛通过-5.27上午面试。 面试全程半小时,介绍项目内容,问项目输入输出,项目数据量。然后做题,最长无重复字符串子串。做完反问。 面试结束后秒挂😅😅😅😅,我真的栓Q#暑期实习##OPPO##腾讯##阿里巴巴##字节跳动#
本文向大家介绍用Python从零实现贝叶斯分类器的机器学习的教程,包括了用Python从零实现贝叶斯分类器的机器学习的教程的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 朴素贝叶斯算法简单高效,在处理分类问题上,是应该首先考虑的方法之一。 通过本教程,你将学到朴素贝叶斯算法的原理和Python版本的逐步实现。 更新:查看后续的关于朴素贝叶斯使用技巧的文章“Better Naive Bayes: 12 T
参考文献:http://www.zilhua.com/629.html http://www.tuicool.com/articles/JvMJve http://blog.sina.com.cn/s/blog_573085f70101ivj5.html 我的数据挖掘算法:https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm 我的算法库:https://g
如果我做:Math.random() * 4-2 这会让我得到一个范围(-2,2),2是排他性的吗?我认为这是正确的,但我很少得到正数(是的,我知道这是一个随机算法,我们必须无限随机地生成它才能感觉到,但我只是想确保) 新问题 如果我想要所有从-1到1的随机有理数,两个边界都包括在内,那么这条线是否有效:Math.random() * 2.00000000000000001 - 1; 我查了一下,