我在尝试使用“在Docker容器内构建”功能在Jenkins中构建一个项目时遇到了以下问题。 通过在工作区中构建用户用户名LastName开始/opt/bitnami/apps/jenkins/jenkins_home/jobs/app/workspace/opt/bitnami/Git/bin/Git rev-parse--is-inside-work-tree#timeout=10从远程Git
我已经准备好了机器学习算法。我想在一个拥有70个城市的国家将其投入生产。但在将其推广到 70 个城市之前,我想在 1 个城市进行实验,以评估它在生产中的性能。但是,我现在面临一个问题,如果出现以下情况,我应该设置什么标准:1. 时间(我可以将其投入生产多少个月)2.数据(在实时环境中我需要多少数据来评估算法性能) 任何人都可以在生产环境中指导此机器学习实验吗? 编辑:我正在将机器学习应用于美国的价
简单的自我介绍 我是一名双非大二学生,目前学习方向为Java后端,快速学习并学到了springboot,并和实验室的朋友做了一个简单的微信小程序,想在寒假找份有关互联网的实习,打算海投,城市和公司暂时没有特别强烈的意向,我会再次牢固的复习一遍Java整套学习知识,并且开始补充算法知识刷算法题,来备战这次寒假实习,并且想报名参加蓝桥杯Java B组的比赛,希望我的一些学习笔记能为你带来一些帮助,这次
本文向大家介绍算法练习之从String.indexOf的模拟实现开始,包括了算法练习之从String.indexOf的模拟实现开始的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 String.indexOf的模拟实现,没想象中有多么高深的查找算法,就是最普通的遍历查找 思路:先找到第一个相同的字符,然后依次比较后面的字符,若都相等则表示查找成功 同样更常用的String.contains方法实际上就是调
一面 11.23(有些问题忘了) 44min 自我介绍 详细讲解下目前做的项目(diffusion相关) 为什么网络结构要这样设计 与ip-adapter有什么不同 有没有效果展示(展示了下效果,面试官说不错) 了不了解GAN GAN和diffusion的区别 了解模型部署相关的知识吗(不了解) 写题: 力扣-704 写一个含有三层卷积层的10分类神经网络,写出每层的shape输出 反问: 对我这
1.问项目 2.八股: 讲一下transformer 为什么用layernorm 讲一下bert 了解哪些大模型 大模型中attention的改进方式(MQA,GQA) 3.代码: Leetcode不同路径II#面试经验##算法面试经验分享##拼多多暑假实习面经#
一共50分钟左右,基本没八股 1.自我介绍 2.挑一个项目详细介绍一下,我介绍了一下我的RAG的项目,吟唱完面试官说提问几个重要的点,第一个问了一下数据集怎么构建的,第二个问了一下大模型怎么解决幻觉问题,第三个问我数据集构建问答切分怎么考虑语义问题 3.让我详细介绍另一个项目,我另一个项目是论文项目,吟唱完面试官又提问几个重要的点,第一个问我论文里情绪划分详细怎么做的,第二个问我共情怎么定义的,都
1、自我介绍 2、深挖腾讯实习项目(又问了20min,感觉两面的面试官都很感兴趣) 3、如何在实习项目中进行prompt调优的? 4、介绍第一段实习 5、描述项目中自己实现的聚类算法,为什么不用dbscan聚类算法? 6、决策树节点分裂算法?(只说了信息熵的算法) 7、多线程和多进程适用的场景和区别? 8、介绍rpc框架 9、go语言的基础? 10、go语言的异常处理? 11、是否用过defer?
1、自我介绍 2、深挖腾讯实习经历(聊了20min) 3、介绍第一段实习经历 4、指针和引用的区别 5、什么时候用malloc,什么时候用new(这里没答上来,感觉cpp里基本都用new了吧) 6、介绍智能指针(unique_ptr,shared_ptr,weak_ptr) 7、智能指针的底层如何实现的 8、如何排查内存泄露问题的 9、介绍c++的内存分布 10、静态链接和动态链接的区别 11、动
第一志愿是 软件实习生(智能制造) 面完光速挂,见面经 想不到现在还能捞二志愿 时长:15min 面试内容: * 自我介绍 * 项目介绍(GPU算子 * 实习介绍(几个图像算法实现 * tensorRT * GPU算子那个有啥难点 * 实习时长 反问: * 科研 (精度提升 + 开发(异构加速 * 仅此一面
开头项目 问在上家公司中orb3的slam框架,如何存储关键帧,地图点及其数据结构; 1. 描述一下关键帧是什么?有什么用?如何选择关键帧? 关键帧相当于slam的骨架,是在局部一系列普通帧中选出一帧作为局部帧的代表,记录局部信息。举例来说,摄像头放在原处不动,普通帧还是要记录的,但关键帧因为总看到原场景,所以不会增加。 三角化需要一定程度的共视区域,所以普通帧每2帧之间会存在大量的信息冗余,如果
听说写面经可以多拿offer 小红书一共是三轮技术面+HRBP面,整个面试体验很好,官网投完简历两天就面试了,结果出的也很快,几轮的面试官人都很nice。 一面,一小时左右: 首先是做自我介绍,这个可以提前准备一下 介绍简历中写的论文,讲的过程中面试官会提一些问题,问的蛮中肯的,也提了一些建议,沟通很愉快。会问下做的东西在工业界有没有一些应用场景,可以发散的聊一聊 问了下之前在美团实习主要是做些什
双非本985硕,icpc银,一篇一区论文 先自我介绍 1. 介绍其中一篇论文 2. 你的论文结果和其他人的有什么优势? 3. 如何提升这个项目?(换模型,提升并发度) 4. Yolo的正负样本是什么?(与所有真实标签iou都小于阈值的预测框为负样本,反之为正样本) 5. 模型压缩和加速的方法有哪些?(gpu、蒸馏、剪枝、半精度) 6. 半精度是什么?(舍弃后16bit的半浮点数) 7. 半精度的理
1.自我介绍; 2.做过哪些项目(说了一下自己的论文和项目); 3.推荐的任务和应用场景(主要是做序列推荐的); 4.如何缓解数据稀疏和冷启动的问题(使用辅助信息用基于内容的协同过滤); 5.有了解过语音算法吗(这里只是说了一下语音中的频域和时域); 6.介绍一下XGboost,其结构以及其拟合的目标; 7.熟悉使用什么深度学习框架(Pytorch); 8.用过C++吗(了解一些基本语法,开发过一
1.自我介绍; 2.论文中使用的技术(对比学习、元学习); 3.了解VAE吗,VAE做什么的(生成式任务); 4.了解GAN吗,GAN的思想; 5.了解NLP吗,用过哪些模型(BERT、Transformer、Word2Vec); 6.常用正则项有哪些(L1、L2、Lp),说一说各自的优缺点; 7.常用激活函数有哪些(Sigmoid、ReLU、Softmax、tanh),说一说各自的特点以及适用场