《人工智能算法》专题

我想知道在返回二维数组时是否可以在Google Sheets中编辑自定义函数的结果。 如果我尝试删除作为返回数组一部分的单元格，它将闪烁但仍保持不变。 如果我在作为返回的二维数组一部分的单元格中输入了某个内容，则它可以工作，但函数随后不会返回，因为该值阻止了二维数组的显示（数组结果未展开，因为它将覆盖A3中的数据）

首先，我已经看了其他有同样错误信息的SO帖子，似乎没有一个能解决我的问题。我尝试了许多排列和选择。我的函数构建得很好，但是不能在CLI中运行，我得到了以下神秘的错误。MSFT文档似乎也没有答案。 未找到作业函数。试着公开你的作业类和方法。如果您使用的是绑定扩展（例如ServiceBus、定时器等），请确保在启动代码中调用了扩展的注册方法（例如config.UseServiceBus（），confi

问题内容： 我试图弄清楚如何在或中实现自动更正算法。 简而言之，我有一个用户输入的单词，应该可以容忍轻微的拼写错误。我也有一个正确拼写单词的数据库。我希望能够从数据库中获取最接近（正确）拼写单词的单词，而该单词与用户输入的单词最接近。 我意识到那里有成千上万的自动更正软件包，但是我希望能够对其进行自定义，因此我正在寻找有关在或中实现此功能的任何信息。 非常感谢，布雷特 问题答案： 我假设你的意思是

5.15官网投递-5.19初筛通过-5.27上午面试。 面试全程半小时，介绍项目内容，问项目输入输出，项目数据量。然后做题，最长无重复字符串子串。做完反问。 面试结束后秒挂😅😅😅😅，我真的栓Q#暑期实习##OPPO##腾讯##阿里巴巴##字节跳动#

先自我介绍 面试官说大概3分钟（我可能也就介绍了一分钟 让介绍一下项目经历 针对项目经历问了问题（有一个问题还没答上 最后让说一下自己在项目中遇到最难的问题 全程大概15～18分钟 最后我还问了句之后还有没有面试（面试官让我耐心等待 感觉自己凉了，项目都有没答上的问题

[toc] 简历投递 2022.05.27 投递时间：2022.05.27 行测 2022.05.30 三一集团最开始是发一个测评，分为4部分： 类似于阅读理解，文字类的 也是阅读理解，数字类，什么同比增长多少多少，第几季度多少多少 逻辑题，找规律选择 行测，选择最符合自己和最不符合自己的 行测，性格测试 笔试 2022.06.01 简历通过的话，笔试通知很快，我记得我是2022.05.30做的行

TP-LINK 内推码  EJM13N  需要的小伙伴可以自取~ TP-LINK 通信算法一面 date:7.6    time:30min 确认信息;自我介绍;研究方向的网络架构;强化学习算法调优过程;项目强相关的四五个问题。 简述香农公式;信道估计及其解释。 TP-LINK 通信算法二面 date:7.15     time:35min 自我介绍;找一个项目着重介绍;项目强相关的四五个问题。

[toc] 经纬恒润 图像算法工程师 提前批 （已oc） 投递 2022.07.22 官网投递的，投递时间：2022.07.22 一面约面 2022.07.26 HR打电话约面， 约的2022.07.27 早上10 : 30，投了两个岗，跟HR聊先面 图像算法工程师，如果有问题可以后序面试 面试邮件发过来之后，需要准备的东西： 填一个应聘登记链接 微信扫码做一个测评 65道性格测试 一面 2022

开头自我介绍 自我介绍完了，就详细介绍自己的项目 一个项目完了，就会进行提问 你说到的，都会问，所以尽量不要介绍自己不会的，用来装饰的，提b格的那种，被问住了很尴尬 问项目中遇到的难点，怎么解决，描述遇到的困难，确实是个挺难的问题，反正我是不怎么会说 没有手撕 最后反问 然后他问意向工作城市，期望年薪 #面经##面经一面面经##经纬恒润#

自我介绍 简单聊了聊项目中的一些实现方法： 光线追踪中的抗锯齿，项目里面用的jitter camera 讲了讲MSAA, SSAA, TAA 问了问MSAA如何判断边缘， 四倍MSAA的话一个像素执行几次片段着色器？ 色调映射、后期处理效果、亮度、曝光度、色彩度调整 有没有做过IBL（引擎项目里实现了IBL，但那部分不是我做的，讲了讲原理） Bloom效果怎么做的。 c++： 讲讲c++11/14

1. pytorch2onnx具体做了什么 2. 项目模型结构是什么样的 3. 为什么模型需要量化 4. 量化的过程做了什么，有什么样的效果 5. 量化的过程中为什么会有精度损失，损失是怎么调优的 6. LSTM怎么解决梯度爆炸和梯度消失的问题 7. 给101个硬币，其中一个是假币，称重两次判断假币比真币重还是轻 手撕（web IDE） 旋转矩阵 lc原题 方向不太match，面后秒挂 #字节##

1.算法题： 删除链表中倒数第n个节点 二叉树后续遍历 2.问项目 3.介绍一下NLP的发展过程 4.反问#vivo##面试经验分享##算法面试经验分享#

相当于 HR 面，不过问起来更深入。 内容： 自我介绍。 至今印象深刻的最大挫折；原因和解决方式。 毕业想从事的具体方向的思考，职业发展规划。 期望工作地点；简历投了哪些地方；为什么选择这些工作地点；更喜欢卷的地方还是生活安逸的地方。 考虑过去上海吗。 有没有女朋友。 期望薪资；有没有和别人交流过期望薪资。 反问： 薪资构成。 有没有开拓国际市场或者计划。 有意思的地方： 技术面时面我的竟然是他们

3.12 大概面了50分钟，大部分在深挖项目，实现细节问得比较深。 1.自我介绍，把简历内容快速过了一遍，面试官还夸了一句我做过的东西蛮充实 2.针对实习项目挖呀挖呀挖，这部分耗时最久，项目实现细节问得很详细 3.介绍一下Bert 4.GPT和Bert的区别 5.介绍一下Roberta，它的改进点在哪 6.Transformer和LSTM的结构与原理 7.介绍RLHF技术 8.介绍注意力机制 9.

一面要做ppt，主要是你的项目和实习，然后会问一些机器学习、图像处理和数学的基础。整体体验不错，但是薪酬偏低，复试没参与。