《机器学习算法面试》专题

一面： 发现录的音频没有录到对方的...只能凭记忆 自我介绍 项目 vue的生命周期 vue的一些方法（没太懂问的什么，好像是v-if之类的） 项目构建的过程 搭建路由的过程（这两个问题好像也不太明白要问什么hhh） 常用的ui框架（答了vant和element-ui） 追问：为什么觉得这两个比较常用？ 小程序分包 项目里面怎么解决的跨域（proxy代理） 追问：怎么设置 垂直居中 两边固定中间自

timeline： 5.23 hr电话约面 5.29 业务一面 6.13 hr电话约二面 6.17 业务二面 6.20 hr面并于下午被告知通过 7.2 offer通过审批 基本信息 本人bg本科东北末9机器人工程专业，二战上岸上海某双一流电子信息专业，目前研0gap阶段，本科期间0实习经历基本0竞赛。拟录取后一直在家里属于躺不平摆不烂的状态，于是从4月底开始在网上搜索有无专业对口实习。网易是我投

时间线：5.26笔试，5.30一面，6.7二面，6.13三面，目前已收到HR面通知。 5.26笔试：时间太久印象不深了，简单聊聊，不知道怎么过的 已经有其他大佬发过题目和解答，可以在牛客上搜到，实习生和应届生题目一样。本人Python选手，第一题印象中是用哈希表做的，然后一边遍历数组一边用哈希表记录每种卡片的数量，凑齐了就每个减一，但因为各种原因以及神秘的输入输出bug，一直到时间过去一个多小时才

一面（7.4，数据处理部门） 自我介绍 手撕代码一： [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]进行螺旋输出[5,6,3,2,1,4,7,8,9] 手撕代码二： 括号匹配，给定字符串'231(Jjhg){ds}'检验括号是否匹配 介绍一下台风估计项目你遇到的数据预处理 介绍一下LSTM LSTM各个门用了什么激活函数，以及这些激活函数的作用 讲一下你的爬虫项目，怎么

10.9一面 主要聊实习做的东西的细节，面试官应该对优化比较熟悉，关于实习期间做的一个优化问题的建模有些争议，最后应该算是把面试官说服了？ 问了混合A*相关的问题，混合A*和A*区别，如何设计启发函数保证搜索到的解最优 以及优化相关的问题，1.什么是凸优化问题? （目标函数是凸函数，可行集是凸集) 2.如何判断函数是凸函数？（Hessian矩阵半正定) 3.知道KKT条件吗？（知道是判断是极值点的

题目：我现在有一个文件，把文件中出现单词频率最高的k个单词找出来，文件内容都是逗号分隔的单词 我用go语言写 abc.txt内容 "wang,jing,yu,shuai,ge,shuai,ge,j" package main import ( "fmt" "io/ioutil" "sort" "strings" ) func main() { contents, err :=

本文向大家介绍Android 事件触发机制的深入学习，包括了Android 事件触发机制的深入学习的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下  Android 事件触发机制的深入学习 最近在研究android的事件触发和传播机制，说来很惭愧，web下的事件太熟悉不过了，可在android中却很郁闷，常用的触摸事件都糊里糊涂的，在网上看了半天，也整理一份，供大家参考： 监控触摸事件，主要是实现OnGe

#我的实习求职记录# 渠道：boss 轮次：4轮面试 原因：毁约极氪后不让实习了，又想学点新东西，所以秋招结束后找个实习。 ①面试第一轮（1h） 自我介绍 过往实习项目介绍 介绍CUDA编程，CUDA内存模型 智能指针介绍、shared_ptr的优缺点（性能劣势） static_cast dynamic_cast区别 常用Linux命令（grep） git rebase和git merge 代码题

本文向大家介绍Q表如何根据机器学习中的强化学习来帮助确定“代理”的下一步动作？，包括了Q表如何根据机器学习中的强化学习来帮助确定“代理”的下一步动作？的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 我们先前借助Q值和Q表了解了Q学习的工作原理。Q学习是一种强化学习算法，其中包含一个“代理”，它采取达到最佳解决方案所需的行动。这可以通过作为神经网络存在的Q表来实现。它有助于采取正确的步骤，使报酬最大化，从

机器学习资料集/ 范例三: The iris dataset http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/datasets/plot_iris_dataset.html 这个范例目的是介绍机器学习范例资料集中的iris 鸢尾花资料集 (一)引入函式库及内建手写数字资料库 #这行是在ipython notebook的介面裏专用，如果在其他介面则可以拿掉

机器学习资料集/ 范例一: The digits dataset http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/datasets/plot_digits_last_image.html 这个范例目的是介绍机器学习范例资料集的操作，对于初学者以及授课特别适合使用。 (一)引入函式库及内建手写数字资料库 #这行是在ipython notebook的介面裏专用

本文向大家介绍Python编程深度学习计算库之numpy，包括了Python编程深度学习计算库之numpy的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 NumPy是python下的计算库，被非常广泛地应用，尤其是近来的深度学习的推广。在这篇文章中，将会介绍使用numpy进行一些最为基础的计算。 NumPy vs SciPy NumPy和SciPy都可以进行运算，主要区别如下 最近比较热门的深度学习，比

我正在制作一个程序，通过强化学习和基于后状态的时间差分学习方法（TD（λ）），教两名玩家玩一个简单的棋盘游戏。学习是通过训练神经网络来实现的。我使用萨顿的非线性TD/Backprop神经网络）我很想听听你对我以下困境的看法。在两个对手之间进行回合的基本算法/伪代码如下 每个玩家应在何时调用其学习方法玩家。学习（GAME\u状态）。这是难题。 选项A.在每个玩家移动后，在新的后状态出现后，如下所示：

request组件 : request 有三个部分 mesasge 文件夹里面的 request 和serverrequest（serverrequest继承自request）http里面的 request 1.message里面的request： 函数 ： __construct()：构造函数 getRequestTarget()：获得请求的路径

autolad.php 负责处理框架类的自动加载,在core.php的registerAutoLoader()被调用 让我们分析来autolad的源码吧 变量： protected $instance:此框架采用单例模式,这个变量负责储存自己类的实例，所以在框架运行会，此类每个进程有且只有一个对象 protected $prefixes:这个变量存储 命名空间的与其对应的路径，我们