9月8日 一面,当天出结果 9月12日 二面 1. 自我介绍 2. 项目介绍,围绕项目出发询问一些相关的问题,一定量的八股,还有这个模型为什么不能用在这方面,以及有什么优化方案之类的想法 3. 学校问题 :我看你这个是两年制的啊 答:其实是三年制的,一般是第一二年上课,第三年做论文。我第一年就把课全上完了所以可以直接进入论文阶段了 :哦?那你这样时间不会很赶吗 答:对比三年的同学可能是有点吧,但我
说在前面:感谢团子面试官帮我缓解了面试焦虑症。团子面试官人很好,很亲切,还让我不要紧张谢谢团子,可惜人太菜了 8月7日 笔试 4道a了3道 8月22日 收到了 (一志愿)到店-自然语言处理算法工程师 的面试邀请,无奈当时那周实在是太太太忙了,又要搬家又要坐高铁,实在是抽不出时间。于是反馈希望可以安排到下一周,结果上官网一看流程,直接挂了 9月5日 接到 (二志愿)机器学习/数据挖掘算法工程师 电话
惯例:自我介绍+讲项目 考察问题: 介绍下transformer(语言组织不好,虽然知道原理但是讲的很乱) 为什么需要multi head attention 介绍下layernorm和batchnorm 为什么layernorm在NLP下有效,batchnorm则不是? pytorch的model.train()和model.eval()的区别 介绍一下集成学习 算法题:二维网格求左上到右下的最
暑期实习(投得算是比较早),来和大家分享一下面经~😀 流程:顺丰流程个人感觉挺高效,体验也非常不错。 投递完之后就测评 4-15 显示简历通过安排面试 4-24 一面结束 代码是手写单例模式 4-25 二面结束 HR面 4-29 邮件offer (以下面试问题不是按照时间顺序,是按照个人回忆的顺序😅😅)我的技术栈是Spark方面的。 1.自我介绍,详细介绍一个个人的关于分布式系统开发的项目
我是Azure机器学习的新手,所以我希望我做的一切都很好。我用GPU类型的新计算实例创建了新的Jupyter笔记本 但是跑步的时候 从tensorflow文档中,我得到了数字0——当检查我有什么设备时,它只是一些CPU 你知道这是为什么吗?在这里做什么? 看起来有了PyTorch,一切都很好,正在运行 返回True 软件包版本是: tensorflow 2.4。0
本文向大家介绍深入学习Java中的SPI机制,包括了深入学习Java中的SPI机制的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 概述 SPI(Service Provider Interface),是JDK内置的一种服务提供发现机制,可以用来启用框架扩展和替换组件,主要是被框架的开发人员使用,比如java.sql.Driver接口,其他不同厂商可以针对同一接口做出不同的实现,MySQL和Postgre
假设你去随机问很多人一个很复杂的问题,然后把它们的答案合并起来。通常情况下你会发现这个合并的答案比一个专家的答案要好。这就叫做群体智慧。同样的,如果你合并了一组分类器的预测(像分类或者回归),你也会得到一个比单一分类器更好的预测结果。这一组分类器就叫做集成;因此,这个技术就叫做集成学习,一个集成学习算法就叫做集成方法。 例如,你可以训练一组决策树分类器,每一个都在一个随机的训练集上。为了去做预测,
假设你去随机问很多人一个很复杂的问题,然后把它们的答案合并起来。通常情况下你会发现这个合并的答案比一个专家的答案要好。这就叫做群体智慧。同样的,如果你合并了一组分类器的预测(像分类或者回归),你也会得到一个比单一分类器更好的预测结果。这一组分类器就叫做集成;因此,这个技术就叫做集成学习,一个集成学习算法就叫做集成方法。 例如,你可以训练一组决策树分类器,每一个都在一个随机的训练集上。为了去做预测,
机器学习资料集/ 范例三: The iris dataset http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/datasets/plot_iris_dataset.html 这个范例目的是介绍机器学习范例资料集中的iris 鸢尾花资料集 (一)引入函式库及内建手写数字资料库 #这行是在ipython notebook的介面裏专用,如果在其他介面则可以拿掉
机器学习资料集/ 范例一: The digits dataset http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/datasets/plot_digits_last_image.html 这个范例目的是介绍机器学习范例资料集的操作,对于初学者以及授课特别适合使用。 (一)引入函式库及内建手写数字资料库 #这行是在ipython notebook的介面裏专用
本文向大家介绍机器学习之KNN算法原理及Python实现方法详解,包括了机器学习之KNN算法原理及Python实现方法详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例讲述了机器学习之KNN算法原理及Python实现方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 文中代码出自《机器学习实战》CH02,可参考本站: 机器学习实战 (Peter Harrington著) 中文版 机器学习实战 (Peter
前言 大家好,我是鬼仔,今天带来《机器学习高频面试题详解》专栏的第1.3节:L1和L2正则化。这是鬼仔第一次开设专栏,每篇文章鬼仔都会用心认真编写,希望能将每个知识点讲透、讲深,帮助同学们系统性地学习和掌握机器学习中的基础知识,希望大家能多多支持鬼仔的专栏~ 目前这篇是试读,后续的文章需要订阅才能查看哦(每周一更/两更),专栏预计更新30篇文章(只增不减),具体内容可以看专栏介绍,大家的支持是鬼仔
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我真的很想了解,谢谢你的帮助。我一直在看Derek Banas Java编程视频,我被以下问题困扰: int randomNumber=(int)(Math.random()*126)1; 目标是获得从1到126包括的随机数。它的工作,但为什么?它怎么能输出126呢? > 如果铸造int删除小数。 126包括125(见测试) If Math.random()返回0-0.9(含0.9)。 最接近的是
本书全面而详细地阐述了计算机科学的理论基础,从抽象概念的机械化到各种数据模型的建立,用算法、数据抽象等核心思想贯穿各个主题,很好地兼顾了学科广度和主题深度,帮助读者培养计算机领域的大局观,学习真正的计算机科学。