推荐阅读文章列表:大数据开发面试笔记V4.0 || 面试聊数仓第一季 || 小白大数据学习路线 一、前言 7月11日,百度开启了2024届校园招聘提前批专场!!! 同学们不要担心没准备好,只用准备到8成即可,赶紧投起来,hc有限!!! 为了帮助大家收割百度提前批offer,最近整理了一些百度高频的面试题,题目不多,建议全部吃透!!! 二、高频面试题总结 1. Flink里面断流怎么处理 线上断流指
《编程之法:面试和算法心得》涉及面试、算法、机器学习三个主题。书中的每道编程题目都给出了多种思路、多种解法,不断优化、逐层递进。本书第1章至第6章分别阐述字符串、数组、树、查找、动态规划、海量数据处理等相关的编程面试题和算法,第7章介绍机器学习的两个算法—K近邻和SVM。 此外,《编程之法:面试和算法心得》每一章都有“举一反三”和“习题”,以便读者及时运用所学的方法解决相似的问题,且在附录中收录了
原编程艺术系列从2011年4月至今,写了 42 个编程问题,在创作的过程当中,得到了很多朋友的支持,特别是博客上随时都会有朋友不断留言,或提出改进建议,或 show 出自己的思路、代码,或指正 bug。为更好的改进、优化、增补编程艺术系列,特把博客上的这个 程序员编程艺术系列和博客内其它部分经典文章 同步到此,成立本项目。 Github 地址:https://github.com/julycodi
本文向大家介绍k-means算法的时间空间复杂度?相关面试题,主要包含被问及k-means算法的时间空间复杂度?时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 时间复杂度为O(tmnK) t表示迭代次数,m表示数据个数,表示数据特征维度,K表示类簇数 空间复杂度为O((m+K)*n) m表示数据个数,K表示类簇个数,n表示维度,理解就是需要存储数据点和类中心点
主要内容:再谈间隔最大化,再谈核函数本节将从数学角度讲解支持向量机(SVM)相关知识,掌握这些有利用加深对 SVM 算法原理的理解,对于学习任何一款机器学习算法都是非常有帮助的,虽然各种数学公式很难懂,但本人会尽最大努力去讲明白。尽管如此由于每位读者的数学基础不一样,如有表达不到位的地方,还请海涵。 再谈间隔最大化 我们知道,支持向量机是以“间隔”作为损失函数的,支持向量机的学习过程就是使得间隔最大化的过程,若想要了解支持向量机的运
注:∈/ 意思是不在,我不能在代码中输入。 这个问题可能与一些帖子重复。 理解Dijkstra算法的时间复杂度计算 Dijkstra算法的复杂性 Dijkstras算法的复杂性 我读过它们,甚至读过Quora上的一些帖子,但仍然无法理解。我在伪代码中添加了一些注释,并试图解决它。我真搞不懂为什么它是O(E log V)
我已经浏览了Google和Stack Overflow搜索,但是我没有找到一个关于如何计算时间复杂度的清晰而直接的解释 对于下面这样简单的代码: 比如下面这样的循环: 这将只执行一次。时间实际上计算为而不是声明。
所以,基本上,我正在实现一个算法来计算从一个源节点到加权图中每个其他节点的距离,如果一个节点处于负循环,它会检测并标记该节点。 我的问题是关于我的算法的总时间复杂度。假设是节点数,是边数。 该算法首先要求输入的E行指定图的边,并将其插入相应的邻接列表。这样的操作是 我应用Bellman-Ford算法次来了解距离,然后再次应用算法次来检测负循环中的节点。这是。 我打印一个大小为的距离向量,以显示距离
参考文献:百度百科 http://baike.baidu.com 我的算法库:https://github.com/linyiqun/lyq-algorithms-lib 算法介绍 说到聚类算法,大家如果有看过我写的一些关于机器学习的算法文章,一定都这类算法不会陌生,之前将的是划分算法(K均值算法)和层次聚类算法(BIRCH算法),各有优缺点和好坏。本文所述的算法是另外一类的聚类算法,他能够克服
投递岗位:搜索推荐算法工程师 一面:5 月 9 日 这次第二次一面,上次一面结束后就没消息了,等了将近二十天,觉得应该是泡池子里面了。于是又在官网重新投递的,重新安排的面试。 1. 自我介绍 2. 先问如果面试通过了,什么时候可以来实习,实习可以线下不 回答说往年 6 月初就可以实习,今年的话因为疫情可能要 6 月底才可以线下实习。 3. 问有实习过吗? 没有实习过,现在就是在找暑期实习 4. 简
百分号字面量 只有当字符串中同时存在插值与双引号,且是单行时,才使用 %()(%Q 的简写形式)。多行字符串,倾向使用 heredocs。 # 差 - 不存在插值 %(<div class="text">Some text</div>) # 应当使用 '<div class="text">Some text</div>' # 差 - 不存在双引号 %(This is #{quality} styl
分黑盒测试和白盒测试~ 类似管培生,可能需要轮岗~ base 北京
主观题:(70min) 1.百度网盘在智能汽车上可以有哪些发展 2.你是一个内容消费型产品的pm,要优化推荐策略,你会怎么做 3.有一个需求需要跨部门、体系协调,你会如何让大家参与进来 客观题:(50min) 1.逻辑推理;(10道) 2.数字推理(比较难,时间不够用)(10道) 3.图形、字形推理(比较难,时间不够用)(10道) 4.材料推理(10道) 5.计算推理(7道)#非技术实习信息共享#
时间线:7/17投递——7/25约面——7/28一面——8/3变共享…… 面试题目: 1.自我介绍 2.介绍近一段实习业务 3.你怎么看这个业务 4.介绍收获最大的一个项目 5.有参与设计过策略吗(问到这个的时候大概知道没戏了,我是做中后台的,可能知道策略怎么配置、策略同事平时在干些啥事儿,但是具体策略怎么来的确实不知道) 6.然后是6个关于最后一段实习的深入问题 7.然后问了这些文心一言和cha
开始三道题是简答题,答题时间1h 1.百度网盘和智能汽车相结合,你能想到百度网盘哪些入局的方式和机会 2.如何为内容消费产品做推荐策略更好的提升用户体验感 3.一个功能需要跨团队的支持,你作为负责人要如何把控和协调(附加题) 接着是选择题 50min 5部分 前4 part都是10分钟/10题平均1分钟做1题 最后是10分钟/7道题 1.逻辑推理题 2.图表计算题 3.根据数字找规律题 4