《顺丰机器学习》专题

全程50分钟，这次是女面试官，人很好，不怎么拷打，开始时先介绍了面试流程 1.自我介绍 2.介绍第一个项目，我的是一个RAG的项目，吟唱完让我说一下项目的两个亮点，我就介绍了语义感知的文本切分和缓解幻觉的两个点，又提问了一些问题 3.介绍第二个项目，我的是一个论文项目，我直接共享桌面对着模型图讲了一遍，当然中间也穿插着提问，殊不知这次共享有几率让我寄掉 4.问一个基础问题，面试官问了我transf

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，

自我介绍。 1. 你为什么找测试开发？ 2. 测试开发通常比较繁琐，需要经常修改开发提交过来的bug，你怎么看？ 3. 测试的基本流程你了解吗？ 4. 测试有哪些基本的方法？哪些框架？（随便说了几个，没深究） 5. 讲一个你的项目（挑了一个最近的） 反问： 1. 你为什么不问我基础？（面试官：我看了你的博客，觉得你基本上没什么问题，啊啊啊啊啊，激动！！！） 2. 测试开发有什么需要注意学习的技术栈

考完就突然会写了，真是麻了 题目：有n种题型，每种题型的数量各异，出一份试卷需要由m道题型各不相同的题构成 输入：第一个数是n，第二个数是m，下面的一行是每种题型的数量 5 3 8 5 4 7 2 输出 8 思路： 整体思路就是将每种题型根据数量排序，然后每次将前m多的题型扣掉第m多的题型的数量 然后再排序再扣除，直至剩余题型不足m种，循环结束 #顺丰笔试#

本文向大家介绍Android实现仿美团、顺丰快递数据加载效果，包括了Android实现仿美团、顺丰快递数据加载效果的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 我们都知道在Android中，常见的动画模式有两种：一种是帧动画（Frame Animation），一种是补间动画（Tween Animation）。帧动画是提供了一种逐帧播放图片的动画方式，播放事先做好的图像，与gif图片原理类似，就像是在放

面试时间下午3点-3点半，赛码网面试平台。鼠人薪资要高了，感觉寄了。 首先做了自我介绍。 问有其他offer没有。 为啥考虑深圳，不去上海杭州。 问为啥不找本专业的。 问一二面考察的重点和你觉得有哪些不足。 问项目。 问期望薪资，说要高了，其他同学没有要的这么高的。#23届春招##顺丰科技校招##java春招#

面试时间下午14:30 - 15:00，用的赛码网面试平台，一个面试官，面试官人挺好的。鼠人许愿能进三面吧。 首先问了在哪个校区，问了考不考虑深圳，气候啥的。。。 然后让我做了自我介绍。 问了java的序列化与反序列化，对象数据转换成二进制字符串便于保存和传输，二进制字符串转换成对象数据。 问了接口与抽象类的区别，规范代码格式，实现代码复用。 问了异常的分类，编译时异常和运行时异常。 问了try,

本文向大家介绍机器学习中有哪些不同的梯度下降算法？，包括了机器学习中有哪些不同的梯度下降算法？的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 使用梯度下降的背后思想是在各种机器学习算法中将损失降至最低。从数学上讲，可以获得函数的局部最小值。 为了实现这一点，定义了一组参数，并且需要将它们最小化。给参数分配系数后，就可以计算误差或损失。接下来，权重被更新以确保误差最小化。除了参数，弱学习者可以是用户，例如

本文向大家介绍简要说说一个完整机器学习项目的流程？相关面试题，主要包含被问及简要说说一个完整机器学习项目的流程？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 抽象成数学问题（确定是一个分类问题、回归问题还是聚类问题，明确可以获得什么样的数据） 获取数据（数据要具有代表性，对数据的量级也要有一个评估，多少样本，多少特征，对内存的消耗，考虑内存是否能放得下，如果放不下考虑降维或者改进算法，如果数据量太大

本文向大家介绍哪些机器学习算法不需要做归一化处理？相关面试题，主要包含被问及哪些机器学习算法不需要做归一化处理？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 概率模型不需要归一化，因为他们不关心变量的值，而是关心变量的分布和变量之间的条件概率，如决策树、RF。而像Adaboost、GBDT、SVM、LR、KNN、KMeans之类的最优化问题就需要归一化

本文向大家介绍在机器学习中，为何要经常对数据归一化？相关面试题，主要包含被问及在机器学习中，为何要经常对数据归一化？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 归一化可以： 归一化后加快了梯度下降求最优解的速度（两个特征量纲不同，差距较大时，等高线较尖，根据梯度下降可能走之字形，而归一化后比较圆走直线） 归一化有可能提高精度 （一些分类器需要计算样本之间的距离，如果一个特征值域范围非常大，那么距离

我在Azure machine Learning上创建了一个虚拟机，我正在运行一个简单的jupyter笔记本。我想安装jupyter扩展，因为我真的需要可折叠的标题，但它似乎不起作用。我尝试了pip安装，它已经安装，但菜单没有出现。。。

昨天，我从Azure机器学习工作室（经典版）的iPython笔记本安装了tensorflow模块。使用（！pip install tensorflow）安装模块后，导入工作正常。但是今天，当我尝试导入这个模块时，出现了“缺少模块”错误，当我尝试重新安装模块时，它运行良好。我有什么遗漏吗？在使用之前，我是否每天都需要安装模块？有人能解释一下吗？