《强化学习》专题

TimeLine：一面20211109 当时的BG：北邮本硕，管理类专业，一段实习经历：美团商业分析师 写在前面的话：该文档记录日常实习面试的相关问题，面试时间为2021年。以下问题的答案可能存在错误，敬请读者批评指正 一面 1. 数据库种类有哪些？分别举例说明一下？ 1)关系型数据库：Oracle，Microsoft SQL Server，MySQL 2)非关系型数据库：HBase 2. 简要介

工作职责：  1、搭建具有通用性和可扩展性的意图和情感框架体系；  2、根据用户文本数据制定语义分析的策略与分类标注标准；  3、辅助算法对NLU场景下的用户数据进行基于语义学的标注框架探索；  4、参与NLP模型自动化训练和优化，保证模型按时上线，保障模型线上效果；  5、为字节跳动产品提供NLP技术支持，用AI技术影响数亿用户。  任职要求：  1、语言学、计算语言学、计算机相关专业，硕士及以

7.14 一面 一面全部是写代码，连自我介绍都没有😂 - 快速幂（easy）扩展问题：python如何处理数据溢出？ - 用pytorch实现单头self-attention（mid+），之后问了self-attention的细节和一些扩展理解 - 一个数组，如果前面的数大于后面的数的二倍，则记作一个翻转对，求翻转对的个数（hard）其实是逆序对的变种，实现归并之后稍微改改就行 7.20 二面

日常的linux系统管理工作中必不可少的就是shell脚本，如果不会写shell脚本，那么你就不算一个合格的管理员。目前很多单位在招聘linux系统管理员时，shell脚本的编写是必考的项目。有的单位甚至用shell脚本的编写能力来衡量这个linux系统管理员的经验是否丰富。笔者讲这些的目的只有一个，那就是让你认真对待shell脚本，从一开始就要把基础知识掌握牢固，然后要不断的练习，只要你shel

包管理器 管理着 javascript 库，并提供读取和打包它们的工具。 npm：npm 是 javascript 的包管理器。官网 Bower：一个 web 应用的包管理器。官网 component：能构建更好 web 应用的客户端包管理器。官网 spm：全新的静态包管理器。官网 jam：一个专注于浏览器端和兼容 RequireJS 的包管理器。官网 jspm：流畅的浏览器包管理器。官网 End

最近更新日期：20// 众所皆知的，Linux的核心原型是1991年由托瓦兹（Linus Torvalds）写出来的，但是托瓦兹为何可以写出Linux这个操作系统？ 为什么他要选择386的计算机来开发？为什么Linux的发展可以这么迅速？又为什么Linux是免费且可以自由学习的？ 以及目前为何有这么多的Linux套件版本（distributions）呢？了解这些东西后，才能够知道为何Linux可以

1. hmmlearn概述 hmmlearn安装很简单，"pip install hmmlearn"即可完成。 hmmlearn实现了三种HMM模型类，按照观测状态是连续状态还是离散状态，可以分为两类。GaussianHMM和GMMHMM是连续观测状态的HMM模型，而MultinomialHMM是离散观测状态的模型，也是我们在HMM原理系列篇里面使用的模型。 对于MultinomialHMM的模型

本章中，你会假装作为被一家地产公司刚刚雇佣的数据科学家，完整地学习一个案例项目。下面是主要步骤： 项目概述。 获取数据。 发现并可视化数据，发现规律。 为机器学习算法准备数据。 选择模型，进行训练。 微调模型。 给出解决方案。 部署、监控、维护系统。 使用真实数据 学习机器学习时，最好使用真实数据，而不是人工数据集。幸运的是，有上千个开源数据集可以进行选择，涵盖多个领域。以下是一些可以查找的数据的

这就是Keras Keras是一个高层神经网络库，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano。Keras 为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果，如果你有如下需求，请选择Keras： 简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性） 支持CNN和RNN，或二者的结合 支持任意的链接方案（包括多输入和多输出训练） 无缝CPU和GPU切换

本书延续了前作的理念，但关注的应用领域不同：前作的内容以卷积神经网络和图像识别为主，而本书则侧重于循环神经网络和自然语言处理。本书详细介绍了单词向量、LSTM、seq2seq 和 Attention 等自然语言处理中重要的深度学习技术。

随着 AlphaGo 在人机大战中一举成名，关于机器学习的研究开始广受关注，数据科学家也一跃成为 21世纪最性感的职业。关于机器学习和神经网络的广泛应用虽然兴起不久，但是对这两个密切关联的领域的研究其实已经持续了好几十年，早已形成了系统化的知识体系。对于想要踏入机器学习领域的初学者而言，理论知识的获取并非难事。

一般，后端开发指的是 Web 应用开发中和视图渲染无关的部分，主要是和数据库交互为主的重业务型逻辑处理。但现在架构升级后，Node.js 承担了前后端分离重任之后，有了更多玩法。从带视图的传统Web应用和面向Api接口应用，到通过 RPC 调用封装对数据库的操作，到提供前端 Api 代理和网关，服务组装等，统称为后端开发，不再是以往只有和数据库打交道的部分才算后端。这样，就可以让前端工程师对开发过

打日志：console.log 断点调试：断点调试：node debugger 或node inspector 或vscode 测试驱动开发（tdd | bdd） 大家可以自测一下，自己在哪个水平？如果是第三个阶段，那幺本场Live可能不太适合你。哈哈哈

译者：bat67 作者：Soumith Chintala 此教程的目标： 更高层次地理解Pythrch的Tensor库以及神经网络。 训练一个小的神经网络模型用于分类图像。 本教程假设读者对numpy有基本的了解 注 确保你安装了 torch 和 torchvision 包。 PyTorch 是什么？ Autograd：自动求导 神经网络 训练分类器 可选：数据并行

我们要学习Mybatis的源码，第一步肯定是要找到学习的切入点，我们先从一个简单的Demo开始，重新感受一下Mybatis的使用方式，并从中可以切入到mybatis源码的学习过程中去。 Hello World 首先我们新建一个Hello World工程，用来体会Mybatis的使用方式。 数据准备 连接Mysql服务器，新建一个名为mybatis的数据库，并创建一个包含了两个字段(id,name)