牛客上星环的帖子很少,我来分享下。 2道选择题10分,3道问答题30分,3道简答题60分 3道简答题是3选2,题目量不大,时间充裕。 题目考的内容就是统计学习,概率论,深度学习理论 跟牛客星环题库里的那套算法真题一样。 感觉挺复杂的,有些基础知识还是得系统梳理下😅 #星环科技##提前批#
不知道题目是不是随机抽的 感觉考了好多模型压缩问题,唉,好多选择题不会 简答三道,第一题是介绍至少三种模型压缩方法,第二题是考非对称算法和int8的卷积,第三题是考各个优化器 第二题完全没听过,直接跳过了,孩子会不会直接挂了唉 一个编程题,超级简单,完全二叉树的S遍历 统计一下大家简答题和编程题 #大疆##算法##投票##大疆2023校招笔试心得体会#
1.算法题: 删除链表中倒数第n个节点 二叉树后续遍历 2.问项目 3.介绍一下NLP的发展过程 4.反问#vivo##面试经验分享##算法面试经验分享#
主要内容:集成学习发展史,集成学习组织方式,预测结果的方式,集成学习实现方法经过前面的学习,我们认识了机器学习中的常用回归算法、分类算法和聚类算法,在众多的算法中,除神经网络算法之外,没有一款算法模型预测准确率达到 100%,因此如何提高预测模型的准确率成为业界研究的重点。通过前面内容的学习,你可能会迅速想到一些方法,比如选择一款适合的算法,然后反复调整各种参数,其实这并不是最佳的方法,有以下三点原因: 一是任何算法模型都有自身的局限性; 二是反复调参会浪费许多不必要的时
计算机科学家经常通过经验学习。我们通过看别人解决问题和自己解决问题来学习。接触不同的问题解决技术,看不同的算法设计有助于我们承担下一个具有挑战性的问题。通过思考许多不同的算法,我们可以开始开发模式识别,以便下一次出现类似的问题时,我们能够更好地解决它。 算法通常彼此完全不同。考虑前面看到的 sqrt 的例子。完全可能的是,存在许多不同的方式来实现细节以计算平方根函数。一种算法可以使用比另一种更少的
资料内容涵盖 小白(前置知识) 初级(了解初识) 中级(系统学习) 高级(应用拓展) 部分文件清单 /小白(前置知识)/ /小白(前置知识)/数学/ /小白(前置知识)/数学/复分析(原书第3版) L /小白(前置知识)/数学/复分析笔记 /小白(前置知识)/数学/小波与傅里叶分析基础 /小白(前置知识)/数学/线性代数 /小白(前置知识)/数学/线性代数第8版 /小白(前置知识
8-24面试,还没结果 算法题:矩阵中原有1的行和列置1,原地修改。要求空间复杂度低(我写的是复杂度最高的,面试官问有没有优化的方法,我讲了思路) 快速排序 单链表判断环的存在,如何找到入口 损失函数用过什么 python值传递和引用传递 过拟合如何解决 介绍SVM, pooling, 1*1conv transformer介绍,如果长序列爆显存,如何处理。 YOLOv8了解吗 目标检测的评估指标
我是Azure机器学习的新手,所以我希望我做的一切都很好。我用GPU类型的新计算实例创建了新的Jupyter笔记本 但是跑步的时候 从tensorflow文档中,我得到了数字0——当检查我有什么设备时,它只是一些CPU 你知道这是为什么吗?在这里做什么? 看起来有了PyTorch,一切都很好,正在运行 返回True 软件包版本是: tensorflow 2.4。0
本文向大家介绍python机器学习库xgboost的使用,包括了python机器学习库xgboost的使用的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 1.数据读取 利用原生xgboost库读取libsvm数据 使用sklearn读取libsvm数据 使用pandas读取完数据后在转化为标准形式 2.模型训练过程 1.未调参基线模型 使用xgboost原生库进行训练 使用XGBClassifier进行
在机器学习中,灰度图像的特征提取是一个难题。 我有一个灰色的图像,是用这个从彩色图像转换而来的。 我实际上需要从这张灰色图片中提取特征,因为下一部分将训练一个具有该特征的模型,以预测图像的彩色形式。 我们不能使用任何深度学习库 有一些方法,如快速筛选球。。。但我真的不知道如何才能为我的目标提取特征。 以上代码的输出就是真的。 有什么解决方案或想法吗?我该怎么办?
我训练了一个模型,在测试集上的测试结果是可以的。现在,我已经将模型保存为“训练模型”,并将一个新的实验转化为一个新的数据集,以便在我没有实际值的情况下进行预测。 通常,训练过的模型给我一个每个实例的评分标签结果。但是现在,打分的标签结果是空的。另外,当我将得分结果转换为CSV时,得分标签列是空的。 更奇怪的是,当我查看score Visualize选项卡的统计数据时,我确实看到了得分值的统计数据。
入门文章 一文读懂机器学习,大数据/自然语言处理/算法全有了
Kubeflow 是 Google 发布的用于在 Kubernetes 集群中部署和管理 tensorflow 任务的框架。主要功能包括 用于管理 Jupyter 的 JupyterHub 服务 用于管理训练任务的 Tensorflow Training Controller 用于模型服务的 TF Serving 容器 部署 部署之前需要确保 一套部署好的 Kubernetes 集群或者 Mini
Kubernetes 从 v1.8 开始支持原生的Apache Spark应用(需要Spark支持Kubernetes,比如v2.2.0-kubernetes-0.4.0),可以通过 spark-submit 命令直接提交Kubernetes任务。比如计算圆周率 bin/spark-submit --deploy-mode cluster --class org.apache.spark.
校验者: @小瑶 翻译者: @李昊伟 校验者: @hlxstc @BWM-蜜蜂 @小瑶 翻译者: @... 内容提要 在本节中,我们介绍一些在使用 scikit-learn 过程中用到的 机器学习 词汇,并且给出一些例子阐释它们。 机器学习:问题设置 一般来说,一个学习问题通常会考虑一系列 n 个 样本 数据,然后尝试预测未知数据的属性。 如果每个样本是 多个属性的数据 (比如说是一个多维记录),