不管是台式机还是笔记本,它们内部都有一块电路板,上面密密麻麻地布满了大小不一的电子器件,包括CPU、内存条、网卡、各种插槽和接口等,这就是“主板”,如下图所示。 这张图片主要让读者了解主板的构造,你不必理解图片中各个晦涩的名词。 图1:计算机主板CPU CPU (Central Processing Unit) 就是“中央处理器”,是计算机的大脑,负责计算、思考、处理数据、控制其他设备等,没有CP
我正在尝试限制关键字输入。 每当用户输入一个关键字,它就会在该关键字后面加上'span',例如。 如下面的html代码。 我可以限制字,但计数不准确,但当它达到5,它停止输入。 如果我刷新页面,我可以再输入一个,然后再阻止我一次。 奇怪的是,如果我为使用id就不起作用了。我得利用课堂。 我试过把,但不起作用,我必须保留它的资本。 jQuery: HTML:
我反复调用以下代码,以从JSON响应中获取某些字符串值。 将其重构如下是否有意义,还是过度杀戮: 是否可以进一步重构,以便val1、val2、val3和val4作为参数传递给同一方法,并返回一个String?
工业设计本科应届生,有鹅厂+绿厂的实习经验 —————— 【面试内容】 1、自我介绍 2、说一一下你在腾讯和oppo实习之间的区别 3、为什么选择大疆 4、对大疆了解多少 5、除了网络信息的了解之外有用过产品吗 6、说一下你作品集中你比较满意的一个项目 7、深究项目: 组内成员构成、怎么产出、产出逻辑、 最终成果、碰到什么问题怎么解决、 怎么对接上下游、怎么安排时间、 工作流程什么样的… 8、再介
10-8 面试官懂的太多了,秋招以来第一次面试被问麻了。 手撕 简单dp题,到右下角的最短路径 面试官说可以把边界条件拿出来做,这样会更清晰点 Pytorch DDP了解过吗 不了解 CV的发展路径 从AlexNet开始说,因为想不起来具体改进,就总结了说是各种架构和激活函数的改进 NLP的发展路径 RNN-》LSTM-》Transformer 不清楚是不是这个发展 RNN和Transformer
记录一下菜鸡被狂虐的经历吧 一面:研究院中的某个产品线 1.自我介绍 2.对哪个算法模型比较熟悉,介绍一下(说了xgboost) 3.xgboost与gbdt的区别 4.运用xgboost前是否需要进行归一化处理,xgboost中如何预防过拟合,如何在训练模型前预防过拟合 5.有没有用过深度学习模型,对哪些比较熟悉(我的方向是机器学习,就说了个cnn) 6.cnn各层的作用(属实是不记得了),为什
#小天才# 面试前通知时间大约半小时,实际面了将近一小时,但最后还是挂了。面试官比较侧重于问项目经历,而且表明我进面试是因为看重我的专业(通信本科+生物医学工程硕士)和某个项目经历比较对口,不过我在面试前准备的方向有点偏了,我当时提取准备的都是深度学习以及大模型方面的多模态知识,而小天才的多模态指的其实是智能穿戴设备上采集到的各种生理信号数据,主要结合的还是机器学习算法,这方面的提问我也没有很好答
在线测评是行测+性格测试,笔试找了半天发现才发现在战盟的这个位置进行笔试(要开摄像头) 浏览器、qq啥的全部要退出,战盟能检测,未退出无法开启笔试! 题目包括一些基础深度学习+机器学习知识,题型包括选择(单选)、填空、问答、编程题。 我报的算法,但是我没想到的居然有C++的题目(填空的C++居多),看不懂,不会orz...
🕒岗位/面试时间 1小时30分钟 1、自我介绍 2、讲一下kaggle金 方案,围绕着一个比赛扣细节 3、围绕天池/miccai workshop比赛展开 3、Gem代替global avg pool动机,Gem公式,代码实现 4、BN公式、其中可学习参数的意义 5、手撕Focal Loss 6、手撕Crop(提供一个中心点,和裁剪的宽高,要防止越界等异常情况) 7、反问 已发下一面时间
流程是:自我介绍-项目询问-企业观感-反问 整体感觉还可以,全是围着简历项目问的,其他问题基本没有。 希望进二面!
面试官很帅人很nice,但是本人巨菜估计已凉 大概持续30min 让我自己讲一个项目,扯了一个运筹相关的毕设(特别坑,自己都没完全整明白),面试官不是做运筹的,但是也讨论了下三要素(目标、变量、约束),感觉他没听太懂目标... 然后就问了机器学习的项目,我选的课程项目比较水,一些简单问题有准备但背的不熟,后来被面试官发现在念稿,要求视线注视屏幕就开始口齿不清,一定要自己多读多背八股!! 一些基础问
岗位 视觉算法工程师 一面 针对项目进行提问,问的比较细,要对每一点说出为什么 深度学习算法相比于传统算法在去噪上有什么优势 了解傅里叶变换吗,蝶形计算快在哪里 了解量化吗 BN有什么用,为什么可以加速训练 label smooth为什么可以提高精度 介绍一下深度可分离卷积,深度可分离卷积和普通卷积的计算量对比 代码:应用题,二分查找的应用 #2023校招##计算机视觉算法工程师#
联想:2022 秋招 算法工程师 面试 一面 项目 是否了解 GDBT 等推荐算法 分类问题的交叉熵、是否可以用MSE 不可以。主要原因如下: 物理意义上,MSE 衡量的是几何空间的欧氏距离,而分类问题中每个类别的标签是离散的 和 ,本身不具备几何空间的意义; 信息学中,交叉熵衡量的是两个分布之间的差异,可用于衡量模型预测的概率分布和真实标签的类别分布是否相似。 计算上,分类模型输出的概率一般会经
中秋节前一天 一面(初试) 30分钟 没开摄像头,是在京东的会议平台上面的 深挖简历,主要问了项目与竞赛 八股文集中于大数据方面:spark与map reduce之间的差别、spark与flink区别、flink水位线等,有些问题不记得了,但基本都答上来了 没有手撕 反问:业务、匹配程度 ------------------------ 已挂 #京东##算法工程师#
岗位:人工智能类-算法工程师 HR一面 (9/8)- 15min 常规的HR面 自我介绍 选一个收获最大的项目进行介绍 沟通的能力 对海尔智家的理解 能否接受青岛 反问 技术二面 (9/15)- 15min 比约定时间晚了一些,可能是前面人面的时间超过15分钟了。 自我介绍 介绍项目(时间占比大) 平时所使用的语言,会不会c,c++ 接触过嵌入式开发吗 职业规划 反问 部门主要做嵌入式开发?(感觉