本文向大家介绍简要说说一个完整机器学习项目的流程?相关面试题,主要包含被问及简要说说一个完整机器学习项目的流程?时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 抽象成数学问题(确定是一个分类问题、回归问题还是聚类问题,明确可以获得什么样的数据) 获取数据(数据要具有代表性,对数据的量级也要有一个评估,多少样本,多少特征,对内存的消耗,考虑内存是否能放得下,如果放不下考虑降维或者改进算法,如果数据量太大
本文向大家介绍在机器学习中,为何要经常对数据归一化?相关面试题,主要包含被问及在机器学习中,为何要经常对数据归一化?时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 归一化可以: 归一化后加快了梯度下降求最优解的速度(两个特征量纲不同,差距较大时,等高线较尖,根据梯度下降可能走之字形,而归一化后比较圆走直线) 归一化有可能提高精度 (一些分类器需要计算样本之间的距离,如果一个特征值域范围非常大,那么距离
我在Azure machine Learning上创建了一个虚拟机,我正在运行一个简单的jupyter笔记本。我想安装jupyter扩展,因为我真的需要可折叠的标题,但它似乎不起作用。我尝试了pip安装,它已经安装,但菜单没有出现。。。
昨天,我从Azure机器学习工作室(经典版)的iPython笔记本安装了tensorflow模块。使用(!pip install tensorflow)安装模块后,导入工作正常。但是今天,当我尝试导入这个模块时,出现了“缺少模块”错误,当我尝试重新安装模块时,它运行良好。我有什么遗漏吗?在使用之前,我是否每天都需要安装模块?有人能解释一下吗?
聊项目 PLE里的CGC multihead target attention和din attention 手撕 无重复最长字串 面试官说主要做两个方向,一个是出行组合探索,目前还没上深度,没放量;还有方向就是发券 有点小纠结,不知道去不去 #找实习多的是你不知道的事# #24秋招求职节奏总结# #实习与准备秋招该如何平衡# #正在实习的碎碎念# #实习,投递多份简历没人回复怎么办#
本文向大家介绍Vue.js学习之过滤器详解,包括了Vue.js学习之过滤器详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 前言 在这个教程中,我们将会通过几个例子,了解和学习VueJs的过滤器。阅读这这篇文中的前提是你对Vue已经有了基本的语法基础。 Vue.Js中的过滤器基础 过滤器是一个通过输入数据,能够及时对数据进行处理并返回一个数据结果的简单函数。Vue有很多很便利的过滤器,可以参考官方文档
本文向大家介绍用Python从零实现贝叶斯分类器的机器学习的教程,包括了用Python从零实现贝叶斯分类器的机器学习的教程的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 朴素贝叶斯算法简单高效,在处理分类问题上,是应该首先考虑的方法之一。 通过本教程,你将学到朴素贝叶斯算法的原理和Python版本的逐步实现。 更新:查看后续的关于朴素贝叶斯使用技巧的文章“Better Naive Bayes: 12 T
我最近(怀疑地)开始和Azure机器学习工作室混日子。当我无意中看到新笔记本(Python 3、2或R)中打开的机器学习工作流的菜单选项时,我认为这太好了,不可能是真的: 很可能是这样,因为这个选项似乎只适用于流程的第一步。该选项仍然存在于右键菜单的其他地方,但它是灰色的: 有人知道为什么会这样吗?我是否必须激活菜单中的某些内容,或者购买某种高级许可证?该功能是否仅适用于某些机器学习算法?或者它不
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
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
1.自我介绍; 2.介绍一下项目(对着github介绍,模型、评价指标); 3.对比学习(公式、具体实现方法); 4.深度学习模型了解哪些(RNN、CNN、Transformer、BERT); 5.说一下RNN梯度消失和梯度爆炸的问题,缓解办法(引入门控机制、LSTM、GRU等); 6.了解过语音算法相关的模型吗(RNN、LSTM、BiLSTM),更近一点的呢(DFSMN); 7.为什么想要来做语
简单回顾下虚拟内存技术,基于局部性原理来实现,总结起来就是两句话: 在程序执行过程中,当 CPU 所需要的信息不在内存中的时候,由操作系统负责将所需信息从外存(磁盘)调入内存,然后继续执行程序 如果调入内存的时候内存空间不够,由操作系统负责将内存中暂时用不到的信息换出到外存 整个请求调页的过程大概是这样的: 那么,到底哪些页面该被从内存中换出来,哪些页面又该被从磁盘中调入内存呢? 这就是『页面置换