《推荐算法实习》专题

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本文向大家介绍使用jQuery监听扫码枪输入并禁止手动输入的实现方法(推荐)，包括了使用jQuery监听扫码枪输入并禁止手动输入的实现方法(推荐)的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 基于jQuery的扫码枪监听。如果只是想实现监听获取条码扫码信息，可以直接拿来使用，如果有更多的条码判断处理逻辑需要自己扩展。 一、功能需求 使用扫码枪扫描条码，在一个web页面监听获取扫码枪的数据，并禁止用户进

本文向大家介绍通过PLSQL Developer创建Database link,DBMS_Job,Procedure,实现Oracle跨库传输数据的方法(推荐)，包括了通过PLSQL Developer创建Database link,DBMS_Job,Procedure,实现Oracle跨库传输数据的方法(推荐)的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 前一阵领导安排了一个任务:定时将集团数据库某

本文向大家介绍java实现最短路径算法之Dijkstra算法，包括了java实现最短路径算法之Dijkstra算法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 前言 Dijkstra算法是最短路径算法中为人熟知的一种，是单起点全路径算法。该算法被称为是“贪心算法”的成功典范。本文接下来将尝试以最通俗的语言来介绍这个伟大的算法，并赋予java实现代码。 一、知识准备： 1、表示图的数据结构 用于存储图的

本文向大家介绍python实现数独算法实例，包括了python实现数独算法实例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python实现数独算法的方法。分享给大家供大家参考。具体如下： 希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

本文向大家介绍Java实现SHA-1算法实例，包括了Java实现SHA-1算法实例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Java实现SHA-1算法的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下： 希望本文所述对大家的java程序设计有所帮助。

本文向大家介绍python实现的DES加密算法和3DES加密算法实例，包括了python实现的DES加密算法和3DES加密算法实例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python实现的DES加密算法和3DES加密算法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下： 希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

本文向大家介绍使用PHP连接数据库实现留言板功能的实例讲解(推荐)，包括了使用PHP连接数据库实现留言板功能的实例讲解(推荐)的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 PHP实现留言板功能： 1 首先是登录页面： 2 登录页面完成后要进入登录处理页面了，也就是上面提交到的messloginchuli.php 登录页面效果如图： 3.登录完成后是进入主页面，也就是显示自己收到的对话内容，下面是设计的

本教程将全面介绍深度学习从模型构造到模型训练的方方面面，以及它们在计算机视觉和自然语言处理中的应用。

不小心做了实习笔试，记录一下。选择题一直不太会，略过。 第一题题意：数字符串(长度n<20)只包含一些特定字符的回文子串。 做法：根据数据范围，直接二进制枚举。时间复杂度O(n * 2^n)。 第二题题意：。。模拟某个机器学习数据处理。。 做法：输入对写c++的不太友好，py3模拟一下。 第三题题意：给定一个01字符串（长度n<1e5），开始和结束位置为1，第一问，求从开始到结束位置最少跳几次，跳

个人情况是双九小硕，一段AIGC强相关的项目，一段小厂实习，一篇2区一作 目前投了一些AIGC和多模态方面的算法岗，分享一下遇到的面经 不同厂之间有重复的问题我就不一一列举了 京东： 1. 围绕项目问了一些具体的技术路线和细节 2. DeepFloyd的结构+优势 3. classifer guidance和~-free guidance的区别&原理 聊的非常融洽，面完感觉比较match就给过了h

1. 三面 上来就是做题，一道二分查找，一道手撕nms，然后问了点nms的八股，我没答对，也没写完整 2.四面 hr面，就问了问之前的学习生活经历，啥时候入职 上上周三收到电话，到今天收到offer，然后周三让我入职，13天火速入职，然后干两天就过年😂。

#运筹优化# #实习# #OPPO# 1.自我介绍 2.单纯形法、分枝定界 3.单纯形法是不是能解所有凸优化（我说只能解线性规划，被质疑，让解释），机器学习优化过程为什么不用单纯形法、用什么方法、和单纯形法有什么区别（区别我没太搞懂，只说了一个是单纯形法是精确解，梯度下降不是） 4.整数规划是不是凸的（我说不是：整数规划的可行域不是凸集，被质疑？然后问凸集的概念） 5.机器学习，xgboost为什

第一次面试，记录一下。整个过程大概70分钟。 首先是自我介绍。 然后是对项目进行提问。 项目二是一个分割任务。 问deeplabv3+的网络结构，和unet的区别，为什么解码端设置的比较简单，在其中加了注意力，问为什么加，这个注意力用在某个特征层具体是怎么实现的。 项目一是一个多模态的任务。问我是怎么处理数据的，怎么输入进模型的，我做的改变具体在网络层是怎么实现的。说我做的其实不算是真正的多模态，

一共大概50min。 上来先手搓代码，binary search tree，写完再写它的中序遍历。(本地没法运行，有些细节有bug，面试官帮我debug)大概20min。 写完问项目。把前两个项目都问了一遍。并不是很深入细节。 然后问机器学习相关的：逻辑斯蒂回归，神经网络，激活函数，过拟合。 不知道过没过(感觉大概率🈚吧，面的时间好短），但是面试官人真的很好！在我回答不出来的问题上有提醒指导我。