《百度笔试机器学习》专题

本节给出了一些示例，介绍了MySQL 5.1中的精度数学查询结果。 示例1。可能时，将使用给定的准确值： mysql> SELECT .1 + .2 = .3; +--------------+ | .1 + .2 = .3 | +--------------+ | 1 | +--------------+ 但是，对于浮点值，结果是不准确的： mysql> SELECT .1E0 + .2E

目录 24.1. 数值的类型 24.2. DECIMAL数据类型更改 24.3. 表达式处理 24.4. 四舍五入 24.5. 精度数学示例 MySQL 5.1提供了对精度数学的支持，也就是说，数值处理功能，它能给出极其精确的结果，并能对无效值进行高度控制。精度数学基于下述两种特性： ·SQL模式，控制服务器接受或拒绝无效值的严格程度（请参见5.3.2节，“SQL服务器模式”）。 ·用于定点算法的

本文向大家介绍简要说说一个完整机器学习项目的流程？相关面试题，主要包含被问及简要说说一个完整机器学习项目的流程？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 抽象成数学问题（确定是一个分类问题、回归问题还是聚类问题，明确可以获得什么样的数据） 获取数据（数据要具有代表性，对数据的量级也要有一个评估，多少样本，多少特征，对内存的消耗，考虑内存是否能放得下，如果放不下考虑降维或者改进算法，如果数据量太大

本文向大家介绍哪些机器学习算法不需要做归一化处理？相关面试题，主要包含被问及哪些机器学习算法不需要做归一化处理？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 概率模型不需要归一化，因为他们不关心变量的值，而是关心变量的分布和变量之间的条件概率，如决策树、RF。而像Adaboost、GBDT、SVM、LR、KNN、KMeans之类的最优化问题就需要归一化

本文向大家介绍在机器学习中，为何要经常对数据归一化？相关面试题，主要包含被问及在机器学习中，为何要经常对数据归一化？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 归一化可以： 归一化后加快了梯度下降求最优解的速度（两个特征量纲不同，差距较大时，等高线较尖，根据梯度下降可能走之字形，而归一化后比较圆走直线） 归一化有可能提高精度 （一些分类器需要计算样本之间的距离，如果一个特征值域范围非常大，那么距离

昨天，我从Azure机器学习工作室（经典版）的iPython笔记本安装了tensorflow模块。使用（！pip install tensorflow）安装模块后，导入工作正常。但是今天，当我尝试导入这个模块时，出现了“缺少模块”错误，当我尝试重新安装模块时，它运行良好。我有什么遗漏吗？在使用之前，我是否每天都需要安装模块？有人能解释一下吗？

惯例：自我介绍+讲项目 考察问题： 介绍下transformer（语言组织不好，虽然知道原理但是讲的很乱） 为什么需要multi head attention 介绍下layernorm和batchnorm 为什么layernorm在NLP下有效，batchnorm则不是？ pytorch的model.train()和model.eval()的区别 介绍一下集成学习 算法题：二维网格求左上到右下的最

到这里为止，所有流程都走完了。 9月8日 一面，当天出结果 9月12日 二面，当天出结果 9月14日 三面，次日出结果 9月19日 hr面 1. hr上来先介绍了一下这个岗位未来具体做的事情，介绍的很详细。 2. 让我自己讲讲对这个岗位的理解 3. 自我介绍 4. 聊天 ①职业规划 ②你说你是美团的忠实用户，你可以聊聊你自己对美团的印象吗 （本人是究极吃货+旅游爱好者，出去旅游几乎全靠美团订酒店+

9月8日 一面，当天出结果 9月12日 二面，当天出结果 1. 自我介绍 2. 项目介绍，围绕项目出发询问一些相关的问题。这个过程在15分钟左右。 3. ：你前面写题了吗 我：一面写了，二面没写 4. 在我以为要出题的时候，没有了……进入反问环节 我：啊！怎么这么快 ：因为我们这个三轮的技术面是一个综合的评估，有些问题前两面面过了，就没必要再问了 后续流程：说本次面试的结果很快就会出。还剩最后一轮

9月8日 一面，当天出结果 9月12日 二面 1. 自我介绍 2. 项目介绍，围绕项目出发询问一些相关的问题，一定量的八股，还有这个模型为什么不能用在这方面，以及有什么优化方案之类的想法 3. 学校问题 ：我看你这个是两年制的啊 答：其实是三年制的，一般是第一二年上课，第三年做论文。我第一年就把课全上完了所以可以直接进入论文阶段了 ：哦？那你这样时间不会很赶吗 答：对比三年的同学可能是有点吧，但我

说在前面：感谢团子面试官帮我缓解了面试焦虑症。团子面试官人很好，很亲切，还让我不要紧张谢谢团子，可惜人太菜了 8月7日 笔试 4道a了3道 8月22日 收到了 （一志愿）到店-自然语言处理算法工程师 的面试邀请，无奈当时那周实在是太太太忙了，又要搬家又要坐高铁，实在是抽不出时间。于是反馈希望可以安排到下一周，结果上官网一看流程，直接挂了 9月5日 接到 （二志愿）机器学习/数据挖掘算法工程师 电话

地狱一样的理论问询，今年秋招最难的一场…… 数学问了中心极限定理，大数定理，Γ分布和κ分布关系…… 机器学习问了特征选择，特征归一化，马尔科夫链，gibbs采样，集成学习，选择性偏差，决策树并行计算，xgboost和adaboost样本权重…… 深度学习问了卷积原理，梯度传播稳定性，BN本质，torch和tensorflow的图理论…… 大模型问了很多工程上的问题，出现loss spike啦，波峰

牛客许愿果然灵！ 今天太累了，暑期实习终于告一段落了，按之前所说分享一下快手的面经吧～有什么问题欢迎评论区提问！ timeline 3.31投递 4.8一面 4.10二面 4.11 HR面 4.15 oc

我有一个副本设置与1个仲裁器和3个Mongo数据库。 其中2个数据库(db1和db2)我给出了成为主数据库的同等优先级，第三个数据库(db3)我给出了0优先级。 我是不是漏掉了什么？？

一面 侧重于一些基础啥都问了点 开发相关 测试相关的 然后写了两道题 都是比较简单的 二面 问了些实习做的东西 有点八股 写了一道题 三面 一个比较好的大姐 感觉挺热情的 最后反问阶段也说了很多自己的感想 不知道这时候面完得等多久 百度这池子不是一般的大 许愿个offer评估 17号收到了测评，三面应该是过了 20号查状态offer评估，应该是进西湖了 #百度##测试开发#