《机器学习算法面试》专题

强化学习（Reinforcement Learning）的输入数据作为对模型的反馈，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。与监督式学习之间的区别在于，它并不需要出现正确的输入/输出对，也不需要精确校正次优化的行为。强化学习更加专注于在线规划，需要在探索（在未知的领域）和遵从（现有知识）之间找到平衡。 Deep Q Learning.

监督学习的目标是建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”（即输入数据）的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率，包括分类、回归等问题。而常用算法包括线性回归、决策树、贝叶斯分类、最小二乘回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络等。 监督学习的整个训练流程如下图所示

版本选择 VERSION RT-Thread 完整版 RT-Thread是一个嵌入式实时多线程操作系统，系统完全开源，它不仅仅是一个实时内核，还具备丰富的中间层组件，包括如文件系统、图形库等较为完整的中间件组件，具备低功耗、安全、通信协议支持和云端连接能力的软件平台，RT-Thread 就是一个 IoT OS。更多... 适用于需要使用RT-Thread的丰富功能，如各类外设、物联网组件、软件包等

Directed learning This section focuses on directed learning via schools, courses, programs and bootcamps.

自主学习 这个部分集中于个人能用来指导自己作为前端开发者的学习进度的免费和付费资源(视频训练, 书籍等等). 这些资源包括免费的和付费的, 付费的资源是以美元为单位结算的. 作者认为, 任何有着正确的决心和奉献精神的人都能教自己如何成为一个前端开发者, 除了一台能连接到Web的电脑和用于付费视频训练, 书籍的现金, 其它都不需要. 下面是一些我通常推荐的视频学习资料(专注技术): Frontend

知识学习 首页>知识库>知识学习 知识学习是知识库补充的重要方法，所有机器人没有回答的知识都能够记录在知识学习当中，用户可以通过维护知识学习的知识，提升机器人的问答匹配率，并且帮助机器人更好的回复用户问题。 在知识学习中，系统提供快速新增知识，快速审核，关联知识，对话还原等功能。 新增知识：当前问答在知识库中没有，将知识学习的知识新增一条新的知识到知识库中 快速审核：新建的知识能够在此快速的进行审

这是一个围棋学习免费软件。 本软件具有人机对局、双人对局、对局演示、对局打谱等功能，可选择2-19路棋盘对局，目前已有三步推算的棋力，可作为围棋初学者的辅助学习工具，也可作为围棋爱好者的辅助研究工具。 本软件采用易语言编写！易语言官方网址： http://www.dywt.com.cn http://www.eyuyan.com 版权所有(C) 2008-2009 梁远海 E-Mail: nply

万物心选是一个小公司，但是听HR说团队挺牛的，是百度的原创团队成员，二面三面的时候也能感觉到面试官是大佬，但是感觉很怪，前面都聊得挺好的，最后把我挂了，浪费我蛮多时间的。 感觉最开始可能是想要我的，但是后来来了更合适的候选人，就找个理由把我挂掉了。 一面（7.5） 自我介绍 推荐的岗位和其他算法岗（CV，NLP）有啥区别 写个代码（补全训练过程，可以上网查，也可以复制自己的代码） import t

字节大模型算法实习面试 1.介绍一下Transformer？ 2.的输入和输出分别是什么？ 3.说一下Bert模型 4.说一下Transformer的输出和Bert有什么区别 5.注意力机制都有哪些？能不能简单介绍一下？ 6.树模型是如何计算每个特征的重要性的？ 7.如何构建多模态模型？ 8.在多模态任务中，如果视觉模型的输出张量比语言模型的输出张量短很多，该进行什么操作？ 9.都还是比较基础的，

自我介绍 简历内容，为什么骨干网络使用resnet32比较小的网络？ 可视化分析这步是怎么做的，基于分析的改进是怎么改的？ 视频数据采集，帧同步的策略怎么实现的，摄像头没有硬同步吗？ 模型部署的一整套流程能说一下？ 提问环节 #提前批##三一重工##算法工程师##计算机视觉岗#

你需要在这个练习中实现下面这三个哈希函数： FNV-1a 以创造者Glenn Fowler、Phong Vo 和 Landon Curt Noll的名字命名。这个算法产生合理的数值并且相当快。 Adler-32 以Mark Adler命名。一个比较糟糕的算法，但是由来已久并且适于学习。 DJB Hash 由Dan J. Bernstein (DJB)发明的哈希算法，但是难以找到这个算法的讨论。它非

我将想你介绍涉及到排序的两个算法，你可以用它们操作链表。我首先要警告你，如果你打算对数据排序，不要使用链表，它们对于排序十分麻烦，并且有更好的数据结构作为替代。我向你介绍这两种算法只是因为它们难以在链表上完成，并且让你思考如何高效操作它们。 为了编写这本书，我打算将算法放在两个不同的文件中，list_algos.h和list_algos.c，之后在list_algos_test.c中编写测试。现在

上一周字节hr突然打电话捞人面试，没仔细问什么岗位然后就开始面了，最后反问才知道是广告，做cv的cv的简历一下被挂，只有面些其他岗位。 1.自我介绍 2.项目背景，最终是否落地？ 3.项目过程当中做的比较好的有哪些？ 4.inpainting模型的原理，如何用的mask实现 5.图像擦除如何实现，对商品图擦除 6.图像当中比较常见的损失函数，分类，cross entropy，triplet los

个人简介：双广州某985(2015-2022)、计算机硕士(保研)、CV方向、论文在投、YY算法岗3个月实习、国家级竞赛一二等奖(Robot CV相关)、研究生实验室个人项目、硕本GPA分别为3.61和3.37 秋招经历： ① 美团：到店平台技术部>ML/DM>二面后泡很久然后挂 ② 快手：机器学习算法岗>三面后泡很久然后挂 ③ 字节：抖音推荐算法岗>二面后挂(面试官迟到45min左右, 只面了1

假设给你一个数字，N，这是你的目标数字。然后给你一系列p个数，你必须找到这些数中大于N的最小和，也就是说，它最小地超过了N（或者等于N）。 你可以取任意元素组合的任意和。p可以大到100。 我目前的算法：在扫描所有信息后，我创建了一个100位长的位集，并通过使用循环将从0到（2^p）-1的所有整数转换为它，有效地结束了000…000和111…111之间的所有二进制数。 如您所知，这些向量可以被解释