本文向大家介绍python实现数独算法实例,包括了python实现数独算法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实现数独算法的方法。分享给大家供大家参考。具体如下: 希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。
本文向大家介绍Java实现SHA-1算法实例,包括了Java实现SHA-1算法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Java实现SHA-1算法的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下: 希望本文所述对大家的java程序设计有所帮助。
本文向大家介绍java实现最短路径算法之Dijkstra算法,包括了java实现最短路径算法之Dijkstra算法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 前言 Dijkstra算法是最短路径算法中为人熟知的一种,是单起点全路径算法。该算法被称为是“贪心算法”的成功典范。本文接下来将尝试以最通俗的语言来介绍这个伟大的算法,并赋予java实现代码。 一、知识准备: 1、表示图的数据结构 用于存储图的
本文向大家介绍python实现的DES加密算法和3DES加密算法实例,包括了python实现的DES加密算法和3DES加密算法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实现的DES加密算法和3DES加密算法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下: 希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。
本教程将全面介绍深度学习从模型构造到模型训练的方方面面,以及它们在计算机视觉和自然语言处理中的应用。
分享面经 攒攒欧气! 一面 1. 首先是自我介绍加一个项目介绍 介绍了研究生期间的课题 用了什么方法?提升了多少指标?分析过badcase吗? 2. 简历有写大模型微调 问了目前的大模型微调方法你觉得哪一个最好? 3. 反问 二面 1. 自我介绍 2. 介绍命名实体识别项目,实体嵌套怎么解决? 3. 介绍大模型角色扮演项目,数据集怎么构建?原本微调后大模型只能扮演一个角色,问训练一次能否实现大模型
问了几分钟论文,出了一道零钱a了 加上自我介绍二十分钟不到面完 过了一周 今天发消息说进人才库了 包kpi的😅
不小心做了实习笔试,记录一下。选择题一直不太会,略过。 第一题题意:数字符串(长度n<20)只包含一些特定字符的回文子串。 做法:根据数据范围,直接二进制枚举。时间复杂度O(n * 2^n)。 第二题题意:。。模拟某个机器学习数据处理。。 做法:输入对写c++的不太友好,py3模拟一下。 第三题题意:给定一个01字符串(长度n<1e5),开始和结束位置为1,第一问,求从开始到结束位置最少跳几次,跳
很快啊,前脚面试完快手,后脚京东就来了 1.code 经典dp,左上走到右下最小开销,一次成功! 2.业务 问了具体怎么做的,比如如何构建正负样本,模型预测的是什么 3.无八股 稍微问了问细节怎么实现的,也全都回答上来了,已经被挂麻了,给个机会吧
个人情况是双九小硕,一段AIGC强相关的项目,一段小厂实习,一篇2区一作 目前投了一些AIGC和多模态方面的算法岗,分享一下遇到的面经 不同厂之间有重复的问题我就不一一列举了 京东: 1. 围绕项目问了一些具体的技术路线和细节 2. DeepFloyd的结构+优势 3. classifer guidance和~-free guidance的区别&原理 聊的非常融洽,面完感觉比较match就给过了h
1. 三面 上来就是做题,一道二分查找,一道手撕nms,然后问了点nms的八股,我没答对,也没写完整 2.四面 hr面,就问了问之前的学习生活经历,啥时候入职 上上周三收到电话,到今天收到offer,然后周三让我入职,13天火速入职,然后干两天就过年😂。
一面(和我之后的mentor面的): 深扒了我的项目,问我的方向主要是做什么的。当时是去年12月份,一篇CVPR在投。 transformer中self-attention的复杂度,写一下self-attention的公式,为什么要除以根号dk,问的很深,mentor超级有水平。后来进组被疯狂碾压。 为什么用论文里面用了transformer 一道算法,忘记是啥了,什么最长的.......,暴力解
今天面试了豆瓣算法岗,我一番自我介绍完之后,最后说自己学习能力强。然后面试官就说:我们先写一个基础的算法题吧。然后就给出了一个算法题,无奈自己LeetCode刷的真的还不太够,写了半个小时都没有写出来。
#运筹优化# #实习# #OPPO# 1.自我介绍 2.单纯形法、分枝定界 3.单纯形法是不是能解所有凸优化(我说只能解线性规划,被质疑,让解释),机器学习优化过程为什么不用单纯形法、用什么方法、和单纯形法有什么区别(区别我没太搞懂,只说了一个是单纯形法是精确解,梯度下降不是) 4.整数规划是不是凸的(我说不是:整数规划的可行域不是凸集,被质疑?然后问凸集的概念) 5.机器学习,xgboost为什
第一次面试,记录一下。整个过程大概70分钟。 首先是自我介绍。 然后是对项目进行提问。 项目二是一个分割任务。 问deeplabv3+的网络结构,和unet的区别,为什么解码端设置的比较简单,在其中加了注意力,问为什么加,这个注意力用在某个特征层具体是怎么实现的。 项目一是一个多模态的任务。问我是怎么处理数据的,怎么输入进模型的,我做的改变具体在网络层是怎么实现的。说我做的其实不算是真正的多模态,