给23届提供参考的面试分享,如果需要详细的分享记得联系我~ 一、投递(8月17日)😁 官网内推码投递 当时就报了这一家公司,卡着最后几天报名的。本来以为报两个先报了产运,第二个是管培生,结果只能一个在流程里,产运直接过了。 二、接到部门打来的面试电话(8月25日)😁 直接约了线上的一面➕二面,不知道为什么一面二面是连着的,前半小时一面后半小时二面。 三、业务面一面二面(8月27日)😁 1、一
编程题1:编程3*15 共45分 给定N个字符串,判断其是否能够重新排列出"Baidu"字符串(注意大小写必须完全相同),能重构出 返回YES,不能则返回No; 例1: 输入 BAaidu baidu 输出 Yes No 编程题2: 给定一个整数X(1~1e9),请你构造一个仅有'r&(31189)#39;,'e','d&(30340)#39;三种字符组成的字符串,其中回文字符子串的数量恰好为X(
1.自我介绍 2.根据你的实习简历,当时做的python数据匹配与筛选用的什么函数? 3.问java项目,数据库中有哪些表?表里面有哪些字段及作用?(还有就是我在后端开发了啥,开发过程用到了那些表?我设计的表有啥缺点??) 4.多线程的创建方式,以及线程安全问题的解决方式? 5.java内存,内存创建与判断对象是否死亡,回收算法? 6.集合,有哪些?并讲一下是否为线程安全的? 7.linux,查看
本文向大家介绍AngularJS基础学习笔记之控制器,包括了AngularJS基础学习笔记之控制器的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 AngularJS控制器用来控制AngularJS applications的数据。 AngularJS控制器就是普通的JavaScript对象。 AngularJS控制器 AngularJS applications通过控制器进行控制。 ng-c
本文向大家介绍Swift学习笔记之构造器重载,包括了Swift学习笔记之构造器重载的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 与函数一样,方法也存在重载,其重载的方式与函数一致。那么作为构造器的特殊方法,是否也存在重载呢?答案是肯定的。 一、构造器重载概念 Swift中函数重载的条件也适用于构造器,条件如下: 函数有相同的名字; 参数列表不同或返回值类型不同,或外部参数名不同; Swift中的构造器
本文向大家介绍Vue服务器渲染Nuxt学习笔记,包括了Vue服务器渲染Nuxt学习笔记的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 关于SSR的文章网上很多,一开始看得我云里雾里。然后去Vue.js 服务器渲染指南和nuxt官网看了看,发现文章大多都是搬运官网的内容,真正讲的清晰明了的很少。所以想写篇文章学习下SSR,希望能够帮助大家快速理解Vue SSR。 什么是SSR? SSR,即服务器渲染,就是
本文向大家介绍机器学习中有哪些不同的梯度下降算法?,包括了机器学习中有哪些不同的梯度下降算法?的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 使用梯度下降的背后思想是在各种机器学习算法中将损失降至最低。从数学上讲,可以获得函数的局部最小值。 为了实现这一点,定义了一组参数,并且需要将它们最小化。给参数分配系数后,就可以计算误差或损失。接下来,权重被更新以确保误差最小化。除了参数,弱学习者可以是用户,例如
提前感谢普拉迪普
Kubernetes 在大数据与机器学习中的实践案例。
以下是根据不同语言类型和应用领域收集的各类工具库,持续更新中。 C 通用机器学习 Recommender - 一个产品推荐的C语言库,利用了协同过滤. 计算机视觉 CCV - C-based/Cached/Core Computer Vision Library ,是一个现代化的计算机视觉库。 VLFeat - VLFeat 是开源的 computer vision algorithms库, 有
numpy比较适合用来生产一些简单的抽样数据。API都在random类中,常见的API有: 1) rand(d0,d1,...,dn) 用来生成d0xd1x...dn维的数组。数组的值在[0,1]之间 例如:np.random.rand(3,2,2),输出如下3x2x2的数组 array([[[ 0.49042678, 0.60643763], [ 0.18370487,
人工智能(AI)是使计算机能够模仿人类认知行为或智能的任何代码,算法或技术。 机器学习(ML)是AI的一个子集,它使用统计方法使机器能够通过经验学习和改进。 深度学习是机器学习的一个子集,它使多层神经网络的计算变得可行。 机器学习被视为浅层学习,而深度学习被视为具有抽象的层次学习。 机器学习涉及广泛的概念。 概念如下 - supervised unsupervised 强化学习 linear re
本指南旨在让任何人访问。将讨论概率,统计学,程序设计,线性代数和微积分的基本概念,但从本系列中学到东西,不需要事先了解它们。
欢迎阅读 Python 机器学习系列教程的回归部分。这里,你应该已经安装了 Scikit-Learn。如果没有,安装它,以及 Pandas 和 Matplotlib。
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。