《推荐算法实习》专题

本文向大家介绍Java Base64算法实际应用之邮件发送实例分析，包括了Java Base64算法实际应用之邮件发送实例分析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 Base64算法实际应用之邮件发送。分享给大家供大家参考，具体如下： 一 利用telnet和Base64来实现收发邮件 二 Base64在线编码和解码 http://tools.jb51.net/transc

本文向大家介绍C++贪心算法实现活动安排问题(实例代码)，包括了C++贪心算法实现活动安排问题(实例代码)的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 贪心算法 贪心算法（又称贪婪算法）是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解。 贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后

用java实现以下场景，有100条商品，每个商品的价格0到1000元不等 商品数据: 例如200元 加价之后就是240元 利润是40元 首先把0到300元的商品的加价30%，301到500的加价20%，501到1000元商品的加价10%， 然后0到300元的商品订单有300条，301-500的商品订单有400条，501-1000的商品订单有300条， 最后计算他的总利润有多少，最好写出算法

本文向大家介绍MySQL实现当前数据表的所有时间都增加或减少指定的时间间隔(推荐)，包括了MySQL实现当前数据表的所有时间都增加或减少指定的时间间隔(推荐)的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 DATE_ADD() 函数向日期添加指定的时间间隔。 当前表所有数据都往后增加一天时间： 当前表所有数据都往前减少一天时间： 为了防止数据库查询报空异常，当查询结果返回为整型的时候可以和0进行比较如果

我刚刚将更新为，我注意到弹出以下错误： 不推荐使用带有花括号的ErrorException(E_DEPRECATED)数组和字符串偏移量访问语法 需要“classes/phpExcel.php”； 下面是触发上述错误的部分代码： 文件: 文件: 文件:

感知机学习问题转化为求解损失函数的最优化问题，最优化的方法就是随机梯度下降法。 1. 学习算法的原始形式 给定一个训练数据集$$T={(x{(1)},y{(1)}),(x{(2)},y{(2)}),...,(x{(m)},y{(m)})}$$，其中，$$x{(i)}in X= Rn$$，$$y^{(i)}in Y=lbrace+1,-1rbrace$$，$$i=1,2,...,m$$，求参数$$w

你需要在这个练习中实现下面这三个哈希函数： FNV-1a 以创造者Glenn Fowler、Phong Vo 和 Landon Curt Noll的名字命名。这个算法产生合理的数值并且相当快。 Adler-32 以Mark Adler命名。一个比较糟糕的算法，但是由来已久并且适于学习。 DJB Hash 由Dan J. Bernstein (DJB)发明的哈希算法，但是难以找到这个算法的讨论。它非

我将想你介绍涉及到排序的两个算法，你可以用它们操作链表。我首先要警告你，如果你打算对数据排序，不要使用链表，它们对于排序十分麻烦，并且有更好的数据结构作为替代。我向你介绍这两种算法只是因为它们难以在链表上完成，并且让你思考如何高效操作它们。 为了编写这本书，我打算将算法放在两个不同的文件中，list_algos.h和list_algos.c，之后在list_algos_test.c中编写测试。现在

有一个Electorn 项目，里面的前端有一个组件， 在设计的时候，有一个问题想要和大家讨论一下： 在此项目内，组件需要接入props数据，目前对props做设计。 现在的情况是，需要对原始数据大量计算才能得到需要的props然后传输给组件，想要问一下： 1、是否推荐把原始数据作为props参数传递给组件让组件自己计算然后渲染？ 2、是否不管在组件内还是组件外计算，对整个应用都是消耗一样的性能？

有同学私信我要面经分享，这里就简单分享一下我的一二面情况(已OC但最终因为个人原因没有去)。 我的运气很不错，两面的面试官都没有怎么刁难我。 一面：coding 1.简单地自我介绍+介绍一个曾经做过的项目 2.算法题一：二叉树的层次遍历，每一层作为一个集合输出(很简单，直接队列过了) 面试官问了时间复杂度和空间复杂度，我说都是O(n)。 答空间复杂度时，说了O(n)但多嘴提到队列里面最多只存二层的

3.15 估计凉了，感觉面试官很nice，但我面得不行。28分钟电话面。约面的时候说要准备钉钉写代码，但结果并没有。 1.大概3分钟自我介绍+简历介绍 2.挖了几分钟的项目 3.问了几个跨模态识别模型的原理（whisper和easyocr还有video-llama） 4.XGBoost原理，训练过程，损失函数。 5.各类回归、分类模型的损失函数、评价指标，以及它们是怎么计算的 6.二分类任务是否可

力扣hot100刷了六十道的水平，之前没接触过OJ写题。前30分钟一直看例题处理输入输出，磕磕绊绊通过了前两题，第五题看不懂，第三和第四知道逻辑原理努力了很久没写出来。想问问笔试 2/5 有机会进面试的池子吗，毕竟是我投了这么多唯一给我发笔试的厂了呜呜呜，我的团子

这个是在猎聘上投递的 能收到面试属实是意外之喜 面试官是nlp方向的，主要是问nlp相关 首先自我介绍 说一个在上段实习中的项目 这里说了一个搭建智能客服对话助手 我说了一下思路 面试官很快get到了 又问了一些细节（比如我用了DPR文本检索模型 面试官顺带问了对比学习的方法和流程） 看我做的是机器学习和优化算法比较多 问了遗传算法 如何找全局最优解和局部最优解 遗传算法为什么能找到全局最优 它的

这次又没准备好，或者说没准备就来面试了，真的很难受。 面试前就是准备好挨揍的感觉，非常难受，明知道自己没准备，还非要参加这个面试找虐。 我再也不想体验这种感觉了，下次一定把简历背熟，题刷好，基础知识掌握牢再投简历！！绝不裸面，裸面就是自己找不痛快。 -----以上为面试前的感受---------------- ddd面试8分钟就结束了 面试官还是挺和蔼的，看我以前的经历主要做开发的，简历上只有北航