《百度算法笔试》专题

本文向大家介绍使用百度地图api实现根据地址查询经纬度，包括了使用百度地图api实现根据地址查询经纬度的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 以上就是代码的全部内容了，小伙伴们可以直接使用在项目中哦，不用跟我说谢谢，请叫我雷锋大大~

我在页面上有一个嵌入式草图查看器，想要保持3/2的宽高比。因此作为示例，如果Height=300px则宽度=200px。宽度需要基于百分比（div的100%），高度计算为生成宽度的百分比。 随机猜测：高度：（宽度的66%）；与高度相似：（与宽度相同）； 有没有办法做到这一点？

给一年的三分之二，扫个尾 总分120 15个单选/多选 4 = 60 分 三个编程 320=60 第一个暴力就能过，不知道怎么优化一下？？？ 第二个dp直接暴力存储每个位置上所有可能的情况。。。空间上只存储了一行 第三个最难但是没debug一遍过的，有干扰信息。 make your choice 输出： 输出什么？-4 a 因为返回了void说明不是构造函数 路由器转发IP数据包时不能修改哪个字段

#笔试#

选择题 基本的一些网络协议和框架知识 问答题 一道红包雨问题，很简单一个定时器解决… 第二题是promise的打印顺序，背了八股文，拿下！主要了解宏任务微任务，以及异步应该就解决了。 编程题三道题 具体题目忘了 但是记得好像是力扣上的原题 关键词是打印两个数组的交集、字符串交集。 他们的ide有点怪怪的，没给你设置好编程环境 所以编程题打印不出来 也不知道为啥 三题都是#23届找工作求助阵地#

1. 做题，用梯度下降求解根号二的值 2. transformer 1. 结构介绍 2. attention介绍 3. 有没有了解过其他的attention结构 3. 分类算法用什么损失函数 4. 交叉熵的原理 5. kl散度与交叉熵区别 6. 为什么二元分类不用mse #滴滴面试# #算法#

目前来看满帮面试效率真的快，就是不知道综合评估要多久 8.25 简历投递 8.29 笔试 8.30 预约面试 9.2 一面技术面，面试问得很广，项目、语言、算法、数据结构都有问，算法是问的连通域，讲一下思路就行。 9.2 约二面 9.7 二面HR面，纯唠磕，会问你对公司了解情况，为什么选择满帮，你的挫折，你的合作经历（好像每个人都会问） 9.7 约三面 9.8 三面技术面，也是唠磕，项目没有怎么问

pdd算法岗面试     transform的结构     self-attention 和 attention（空间，通道） 的区别     手写conv2d     损失函数的公式     最长好数组（任意两个相与为0为好数组） 很少答出来，反问环节，说没啥问的了，因为后面还有两轮面试（后来想到，这么菜，还不知能不能过，哪里还有面试呀） #面经##拼多多面试#

趁热 了解RNN和LSTM吗 RNN input具体计算 RNN梯度爆炸和梯度消失的原因 为什么LSTM一定程度上解决RNN问题 transformer embedding bert encoder层里的参数量 bert预训练任务 xgb为何优于GBDT 追问xgb并行计算 seaborn库操作 numpy如何对列求平均 lamada匿名函数  spring boot 解释下bean equal和

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

参考资料：http://www.cppblog.com/sunrise/archive/2012/08/06/186474.html                       http://blog.csdn.net/sunanger_wang/article/details/7887218 我的数据挖掘算法代码：https://github.com/linyiqun/DataMiningAlg

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#