《自动驾驶计算机视觉算法实习》专题

快手机器学习算法工程师一面50min 人生中第一次找工作面试😭 （面试官姐姐人超好😭，一直心平气和的和聊天一样，我说错了也没说我而是跟我解答，甚至帮我找理由，全程都很耐心） 1.自我介绍 2.介绍用过哪些机器学习方法 3.SVM的原理跟优势 4.集成学习（扯了下随机森林跟集成学习原理），XGBOOST（没用过） 5.knn和kmeans做分类的原理 6.你们做的遥感图像怎么提取特征 7.问了下

11月27日 首先自我介绍，大致说了一下自己硕士阶段的项目工作。项目用的是高德地图数据😂，面试官好像并不在意这个。 从项目中提的问题: 1数据处理工作包含的内容 2交通异常检测任务细节 3超图的概念，为什么要用超图 4论文中自己算法的指标有多高（自己记不清了，翻了一下手机，被笑话，说这样会让人怀疑不是自己做的） 5Lstm原理，优缺点（我不太清楚优缺点，但是回答了比RNN的优势） 开放性问题:

中秋节前一天 一面（初试） 30分钟 没开摄像头，是在京东的会议平台上面的 深挖简历，主要问了项目与竞赛 八股文集中于大数据方面：spark与map reduce之间的差别、spark与flink区别、flink水位线等，有些问题不记得了，但基本都答上来了 没有手撕 反问：业务、匹配程度 ------------------------ 已挂 #京东##算法工程师#

8.18 测评 9.6 一面 项目1介绍 逻辑回归简介 极大似然法简介 反问 KPI面...面完了面试官说他们是做加密的，不懂为什么让我面... #小米面试#

写在前面：360我很早就面完了，一直没结果估计泡没了，自己也签了其他公司了，最近来更新一下面经。 一面：2022.9月初 （40分钟左右） 1、自我介绍 2、讲实习项目，讲到LightGBM，有没有试过XGB、GBDT，讲讲模型异同，在这个项目里怎么处理缺失值的。机器翻译是怎么做的，lstm和cnn的区别有了解嘛， 3、讲一个比赛项目，说下你怎么做特征的。语义特征怎么做的，如何判断两个近义词，wo

从前有座山 山里有座庙 庙里有个老和尚和小和尚 老和尚对小和尚说: 从前有座山 返回1 从前有座山，山里有个庙，庙里有个和尚讲故事……这是一个古老的童谣，每个人都知道下面一句说了什么，但还要不厌其烦的说下去。犹如我们的人性，陷入一种循环，不可逃脱，无法自拔。 所以在我们现实生活中，很多时候也有所谓的重复性，而这种重复性用计算机解决的话，就能够省很多事情。 如果用一部电影来类比的话，那《盗梦空间》就

常见排序算法 稳定排序： 冒泡排序 — O(n²) 插入排序 — O(n²) 桶排序 — O(n); 需要 O(k) 额外空间 归并排序 — O(nlogn); 需要 O(n) 额外空间 二叉排序树排序 — O(n log n) 期望时间; O(n²)最坏时间; 需要 O(n) 额外空间 基数排序 — O(n·k); 需要 O(n) 额外空间 不稳定排序 选择排序 — O(n²) 希尔排序 — O

ASL 由于查找算法的主要运算是关键字的比较，所以通常把查找过程中对关键字的平均比较次数（平均查找长度）作为衡量一个查找算法效率的标准。ASL= ∑(n,i=1) Pi*Ci，其中n为元素个数，Pi是查找第i个元素的概率，一般为Pi=1/n，Ci是找到第i个元素所需比较的次数。 顺序查找 原理是让关键字与队列中的数从最后一个开始逐个比较，直到找出与给定关键字相同的数为止，它的缺点是效率低下。时间复

算法介绍 K-Means又名为K均值算法，他是一个聚类算法，这里的K就是聚簇中心的个数，代表数据中存在多少数据簇。K-Means在聚类算法中算是非常简单的一个算法了。有点类似于KNN算法，都用到了距离矢量度量，用欧式距离作为小分类的标准。 算法步骤 (1)、设定数字k，从n个初始数据中随机的设置k个点为聚类中心点。 (2)、针对n个点的每个数据点，遍历计算到k个聚类中心点的距离，最后按照离哪个中心

本文向大家介绍C++使用递归和非递归算法实现的二叉树叶子节点个数计算方法，包括了C++使用递归和非递归算法实现的二叉树叶子节点个数计算方法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C++使用递归和非递归算法实现的二叉树叶子节点个数计算方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 希望本文所述对大家C++程序设计有所帮助。

本文向大家介绍python计算书页码的统计数字问题实例，包括了python计算书页码的统计数字问题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计算书页码的统计数字问题，是Python程序设计中一个比较典型的应用实例。分享给大家供大家参考。具体如下： 问题描述：对给定页码n，计算出全部页码中分别用到多少次数字0,1,2,3,4...,9 实例代码如下： 上面这段代码略显臃

我在Java8中有一段代码，以便使用Spark SQL API计算Annova统计信息，如下面的代码片段1所示。此代码段是基于原始SCALA代码进行的裁剪，可在https://gist.github.com/srnghn/c74835818802fefabd76f1bcd6746831/77690607caab9039b015d2232c1216500427a995 问题 问题的实质已在以下案文中

这里的“自动机”指的是”确定有限状态自动机”。而自动机是信息学奥林匹克竞赛、计算机科学中被广泛使用的一个数学模型，其思想在许多字符串算法中都有涉及，学习自动机有助于理解上述算法，但是学习自动机前一定要先了解基础图论的相关知识，这样才更好理解自动机。 自动机（确定有限状态自动机）是由一个非空有限状态的集合Q、一个输入字母表 Σ（非空有限字符的集合）、一个转移函数（单值映射）、一个开始状态、一个接受状

这是图像...汽车内的车牌 我已经用yolo进行了汽车检测，还训练了另一个用于车牌检测的yolo模型，它检测所有车辆的车牌。我想加入这两个代码，它只检测汽车牌照。上面的图像检测了公共汽车和卡车的牌照。如果检测到的车辆是汽车，我有没有办法检测到车牌？

C++ 运算符 自增运算符 ++ 会把操作数加 1，自减运算符 -- 会把操作数减 1。因此： x = x+1; 等同于 x++; 同样的： x = x-1; 等同于 x--; 无论是自增运算符还是自减运算符，都可以放在操作数的前面（前缀）或后面（后缀）。例如： x = x+1; 可以写成： ++x; // 前缀形式 或者： x++; // 后缀形式 前缀形