集合框架定义了几种可应用于集合和映射的算法。 这些算法在Collections类中定义为静态方法。 有些方法可能会抛出ClassCastException ,当尝试比较不兼容的类型时会发生这种情况,或者在尝试修改不可修改的集合时发生UnsupportedOperationException 。 集合框架算法中定义的方法总结在下表中 - Sr.No. 方法和描述 1 static int binar
Luhn 算法 的实现,用来验证各种识别码,如信用卡号码,IMEI码,国家提供商标识符号码等。 使用 String.split('') ,Array.reverse() 和 Array.map() 结合 parseInt() 得到一个数字数组。 使用 Array.splice(0,1) 获取最后一位数字。 使用 Array.reduce() 来实现 Luhn 算法。 如果 sum 能被 10 整除
1. 算法的概念 算法(Algorithm)是将一组输入转化成一组输出的一系列计算步骤,其中每个步骤必须能在有限时间内完成。比如第 3 节 “递归”习题1中的Euclid算法,输入是两个正整数,输出是它们的最大公约数,计算步骤是取模、比较等操作,这个算法一定能在有限的步骤和时间内完成(想一想为什么?)。再比如将一组数从小到大排序,输入是一组原始数据,输出是排序之后的数据,计算步骤包括比较、移动数据
示例数据 # heapq_heapdata.py # This data was generated with the random module. data = [19, 9, 4, 10, 11] # heapq_showtree.py import math from io import StringIO def show_tree(tree, total_width=36, fil
冒泡排序 令 n = array.length;共n次排序;每次排序比较相邻的两个的大小,并确保大的在右边。第一遍排序后,可以确保最大的在第【n】位,第二遍排序可以确保剩下的n-1个元素中最大(整体中的第二大)的在第【n - 1】位;n次排序后,第n大的在n - n位,也就是最小的排到了最左边。 function bubbleSort(ary) { var i = ary.
自我介绍 问学校的nlp相关项目,解释的算细 问bert是什么结构,问还有什么类似模型。 问链表找环,回答的快慢指针直接说错,说这样找不到环。 多个文件中找一个词怎么快。 代码题 三元组找和为0,正常解题速度一直催,最后说了思路结束 反问,链表找环答案,不说 让自己查,本人nlp方向,问过去了做什么,回答:什么都可能做,来了再分 感觉kpi或者就是这个风格,网上查工资不少,但是这面试官感觉水平一般
算法,决策优化和营销方向 问竞赛,说我kaggle竞赛第3名应该有很多美刀奖金吧,说羡慕了 八股,transformer,注意力机制,自注意力,写注意力值计算公式,f1公式,logloss公式,kmeans代码(只知道流程,不会写具体推导,只会调库); pytorch的nn.embedding与nn.p开头的(忘记是什么了)的区别,不知道后面那个; 最优化,混合整数规划是否了解,求解器了解哪些 基
第一次分享,攒一波人品,许愿offer。 时间线:7.24投递 8.10笔试 9.1一面 9.19二面(终面) base: 天津 部门:SSG 一面: 30min,主要问基础八股,简单问了两个简历的问题,手撕非递归前序遍历二叉树,无英文。问题也基本都打上来了,面试官很好,结束的时候就说这面肯定没问题。 二面: 1h10min,3个人,技术负责人,主管,HR。 英文自我介绍+两个简单的英文问题,实习
2024/10/16 自我介绍2min,前后加起来一共一个半小时时间 问实习项目和研究生课题,非常细节,里面的每一个技术细节以及详细流程都会打断提问,也会顺势延伸相关的技术细节,比如定位的效果,你在这里面主要做的工作。 slam八股: 1 点云NDT匹配的原理,具体的实现。 2 经典ICP算法的算法流程 3 你了解其他的一些ICP变种算法,是怎么实现的,例如Gicp,点到线,点到面的icp 4 i
想死,搁这考试呢 CNN的优缺点 CNN每一个环节的定义和优缺点 距离计算公式 评价指标计算公式 机器学习选一个你最懂的说优缺点 Pandas数据类型区别 集合和列表的区别 我知道很简单,但我根本记不住 不想转码了,想死
1. 做题,用梯度下降求解根号二的值 2. transformer 1. 结构介绍 2. attention介绍 3. 有没有了解过其他的attention结构 3. 分类算法用什么损失函数 4. 交叉熵的原理 5. kl散度与交叉熵区别 6. 为什么二元分类不用mse #滴滴面试# #算法#
一面(8.10) 聊项目和论文 DIN的结构 DIN和之前方法的区别 DIN 所用到的激活函数 Batch Norm 和 Layer Norm 的区别 二面(8.18) 聊项目和论文 问了一些场景题 问了大模型可以在哪些场景上有落地 三面(9.13) 聊项目和论文 HR面(9.14) 聊大学学习和实习经历 个人的缺点和优点 个人最大的挑战 确认了出结果的时间 三面都没有手撕,基本上在聊实习和论文。
算法岗 三道编程题,C了2/3希望能过。。 第一道经典找迷宫出口,bfs就行,注意边界。 第二道计算NxN矩阵的行列式,我用的dfs按照公式算,好像有问题。。没写出来。 第三道统计区间长度,先排序,合并重叠区间然后统计长度。 #AutoX#
一面: 主要问实习项目和比赛 很多传统的图像算法内容。 对大疆的了解 反问 无手撕,面试官人很好,看我没啥传统算法经历,只问了简单的知识 二面: 主要问项目部署的具体方案和细节,例如MNN、NCNN、DNN模型的选择这种。 问了以下对大疆产品的了解。以及以后的职业规划。想做哪方面的 介绍了内部的岗位分配和流程 反问 无手撕 求二面通过!!
2023.09.09 全程25min 1、自我介绍 2、概率题 检测为阳性时感染概率 3、八股 a. 用过哪些数据结构,展开介绍 b. Transformer的了解,跟CNN相比优势 c. 过拟合的解决方案 4、手撕 反转链表