《百度笔试机器学习》专题

题目描述： 对称就是最大的美学，现有一道关于对称字符串的美学。已知： 第 1 个字符串：R  第 2 个字符串：BR  第 3 个字符串：RBBR  第 4 个字符串：BRRBRBBR  第 5 个字符串：RBBRBRRBBRRBRBBR 相信你已经发现规律了，没错！就是第 i 个字符串 = 第 i - 1 号字符串的取反 + 第 i - 1 号字符串;取反(R->B, B->R);  现在告诉你

1、联合索引底层存储结构(和其他种类的索引的存储结构有什么区别?) 联合索引是数据库中一种常见的索引类型，它允许在多个列上创建索引，以提高查询性能。与单列索引相比，联合索引的底层存储结构有一些区别，主要体现在如何组织和存储索引数据的方式上。 存储数据的组织方式： 单列索引：单列索引只包含一个列的值和指向相应数据行的指针。通常，单列索引按照列值的大小顺序来组织存储数据。 联合索引：联合索引则包含多个

前端面试，时长1小时左右 ## 一面 ### 基本情况 1、先自我介绍一下 2、研究生阶段做过的项目有哪些 3、本科专业是xxx，研究生是计算机，是跨考嘛 4、开发中常用的技术栈是什么 vue、vuex、element、vue-router、html、css、js、JQuery 5、react学过吗 ### css知识 1、css的选择器有哪些，有没有看一下别人总结的知识点 小知识点的优先级有总结

#软件开发2023笔面经# #春招# 面的测试岗位 自我介绍 实习内容 实习收获 实习过程中有接触过测试吗，在什么情况下？ 脚本有用过吗？ 问了几个Linux命令 给你一张桌子，分别进行什么测试？ DNS解析 数据结构学过吗？说一下栈，堆，队列，数组的区别 排序算法，什么是稳定性 Java有哪些基本数据类型？分别是几个字节？ 如果是求前k个最大，用什么数据结构？大顶堆还是小顶堆 数据库：查询一个表

一面： 自我介绍 问了项目 项目里有什么难点？ 做题。做了一半，没运行成功。说了一下思路，给换了一道。 做题。三数之和。 反问 二面： 自我介绍 项目 项目中的swagger ui怎么做的？ 你做的哪些改进？ 做题。二叉树反转 数据库了解吗？ 设计，加入一个用户表有大量的增加和修改，你怎么设计？ 设计，你怎么对自动售卖机进行测试？ 反问 #面经##实习面经##面经一面面经##百度面试##百度#

业务背景：百度联盟产品   1、自我介绍 2、介绍一下项目经历，介绍一下商业产品的实习做了哪些工作都为了实现怎么样的核心目标，能介绍一下你们整体的闭环和如何实现商业化的吗？ 3、你们定了哪些指标确定你们的价值？ 4、目前你们团队的要实现的指标是dau还是营收，如果让你来指定指标，你会如何思考 5、你如何看你们公司在整个达人营销生态中的角色 6、追问举几个你觉得设计很不错的互联网广告产品形态，以及好

更新：简历变成共享中了，感觉都答出来了，也没办法 1. 自我介绍 2. 介绍sync.Map的读，删，存操作，read和dirty升级过程 3. go gc过程，三色标记法，什么是强三色不变性，举例插入写屏障和删除写屏障作用 4. 工作中遇到的gc问题，如何解决，关注哪些参数。我回答了gogc参数 5. MySQL隔离级别，幻读怎么产生，怎么解决，RR完全解决了幻读吗 6. Redis zset底

七月底开始面试的，现在补上 一面，时长50分钟 1. 移动端布局和适配方式 2. em和rem 的区别 3. 如何判断数据类型 4. 为什么promise可以一直.then()？ 5. 常见的数组的操作方法 6. 手撕 两个有序数组合并 7. 双向绑定的原理 8. computed和watch的区别 9. vue生命周期的created和mounted的区别 10. HTTP状态码 11. 浏览器

全程74分钟，岗位是商业AIGC，部门是一个做广告生成的部门 这次面试非常逆天，面试官会无数次打断并嘲讽，出题模式也很逆天，面试官嘲讽天赋被点满了属于是 1.自我介绍 2.拷打实习项目，先让我讲一下总体的流程，然后开始问我数据怎么构建的，模型怎么测评的，然后对我们网易雷火这边的游戏业务提出了很多质疑和批判，此时面试官的逆天初见雏形😂 3.拷打第一个项目，我的是一个rag的，我先讲一下，刚开始讲就

🕒岗位/面试时间 后端开发-java 9.4 - 说一下 AOP 是什么东西 - java类有几种生成的方式 - 在 XML 里头配置了一个bean，是什么方式生成了这个类？是怎么生成的？ - 双亲委派制有几种类加载器？ - 代码部署在服务器上，想引入其他目录的一个jar包（jar包不在项目中），这种情况该怎么引用到项目中呢？用哪种加载器呢？、 - 扩展类加载器和 APP 的加载器有什么区别。

问题列表 《深度学习》 8.4 参数初始化策略 一般总是使用服从（截断）高斯或均匀分布的随机值，具体是高斯还是均匀分布影响不大，但是也没有详细的研究。 但是，初始值的大小会对优化结果和网络的泛化能力产生较大的影响。 一些启发式初始化策略通常是根据输入与输出的单元数来决定初始权重的大小，比如 Glorot and Bengio (2010) 中建议建议使用的标准初始化，其中 m 为输入数，n 为输出

加速训练的方法 内部方法 网络结构 比如 CNN 与 RNN，前者更适合并行架构 优化算法的改进：动量、自适应学习率 ./专题-优化算法 减少参数规模 比如使用 GRU 代替 LSTM 参数初始化 Batch Normalization 外部方法 深度学习训练加速方法 - CSDN博客 GPU 加速 数据并行 模型并行 混合数据并行与模型并行 CPU 集群 GPU 集群

相关专题 《深度学习》整理 CNN 专题 RNN 专题 优化算法专题 随机梯度下降 动量算法 自适应学习率算法 基于二阶梯度的优化算法 《深度学习》 5.2 容量、过拟合和欠拟合 欠拟合指模型不能在训练集上获得足够低的训练误差； 过拟合指模型的训练误差与测试误差（泛化误差）之间差距过大； 反映在评价指标上，就是模型在训练集上表现良好，但是在测试集和新数据上表现一般（泛化能力差）； 降低过拟合风险的

你可能已经接触过编程，并开发过一两款程序。同时你可能读过关于深度学习或者机器学习的铺天盖地的报道，尽管很多时候它们被赋予了更广义的名字：人工智能。实际上，或者说幸运的是，大部分程序并不需要深度学习或者是更广义上的人工智能技术。例如，如果我们要为一台微波炉编写一个用户界面，只需要一点儿工夫我们便能设计出十几个按钮以及一系列能精确描述微波炉在各种情况下的表现的规则。再比如，假设我们要编写一个电子邮件客

深度学习500问，以问答形式对常用的概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题进行阐述，以帮助自己及有需要的读者。 全书分为18个章节，近30万字。 1. 版权声明 请尊重作者的知识产权，版权所有，翻版必究。 未经许可，严禁转发内容！ 请大家一起维护自己的劳动成果，进行监督。 未经许可， 严禁转发内容！ 　　　 2018.6.27 TanJiyong 2. 概述 本项目是大家对A