9月8日 一面,当天出结果 9月12日 二面,当天出结果 1. 自我介绍 2. 项目介绍,围绕项目出发询问一些相关的问题。这个过程在15分钟左右。 3. :你前面写题了吗 我:一面写了,二面没写 4. 在我以为要出题的时候,没有了……进入反问环节 我:啊!怎么这么快 :因为我们这个三轮的技术面是一个综合的评估,有些问题前两面面过了,就没必要再问了 后续流程:说本次面试的结果很快就会出。还剩最后一轮
9月8日 一面,当天出结果 9月12日 二面 1. 自我介绍 2. 项目介绍,围绕项目出发询问一些相关的问题,一定量的八股,还有这个模型为什么不能用在这方面,以及有什么优化方案之类的想法 3. 学校问题 :我看你这个是两年制的啊 答:其实是三年制的,一般是第一二年上课,第三年做论文。我第一年就把课全上完了所以可以直接进入论文阶段了 :哦?那你这样时间不会很赶吗 答:对比三年的同学可能是有点吧,但我
说在前面:感谢团子面试官帮我缓解了面试焦虑症。团子面试官人很好,很亲切,还让我不要紧张谢谢团子,可惜人太菜了 8月7日 笔试 4道a了3道 8月22日 收到了 (一志愿)到店-自然语言处理算法工程师 的面试邀请,无奈当时那周实在是太太太忙了,又要搬家又要坐高铁,实在是抽不出时间。于是反馈希望可以安排到下一周,结果上官网一看流程,直接挂了 9月5日 接到 (二志愿)机器学习/数据挖掘算法工程师 电话
惯例:自我介绍+讲项目 考察问题: 介绍下transformer(语言组织不好,虽然知道原理但是讲的很乱) 为什么需要multi head attention 介绍下layernorm和batchnorm 为什么layernorm在NLP下有效,batchnorm则不是? pytorch的model.train()和model.eval()的区别 介绍一下集成学习 算法题:二维网格求左上到右下的最
全程面试大概1小时,流程: 1.自我介绍,(项目,实习。。。。。) 2. 决策树原理 3.信息熵和基尼系数取值范围,连续性和离散型数据是否都能用 4. XGBoost原理 5.为什么要用泰勒展开 7.PCA原理 8.什么样矩阵PCA不适用 9.SVM损失函数 10. 决策森林和决策树的对比,分类和回归分别如何决策 11. 啥叫多态?啥叫重写? 12. Python 迭代器和生成器是怎么回事? (本
笔试时间60min 题型:10单选、8多选、1编程 (选择题有一半是关于相机标定和双目测距的,考的很细节,没接触过,完全不懂。 transform也考了几道题,考的也很细节,有一题给了四篇文献及其概述,让你选正确项,人都蒙了,后来想想四篇文献应该都是transform的经典文章,就是考你有没有读过它们。 语言八股也有一两道题。 其他的题就是关于深度学习的了,不难,毕竟也没几道题。) (编程题是最大
面试官特别温柔有礼貌,全程无八股无手撕,先是询问我的论文,问的特别细,包括这个卷积核大小是多少,然后他还现场给我计算,仿佛在审稿,后悔没准备ppt了,当场从arxiv下载下来共享屏幕,因为之前面的几家都不怎么关心我的论文,只能说还得是联想研究院 然后问实习经历,追问你个人的代码贡献,主要工作,创新点等,遇到比较感兴趣的,要我当场手敲公式给他展示(*´I`*)感觉真的很有科研氛围
计算机编程是编写计算机程序的行为,计算机程序是使用计算机程序设计语言编写的指令序列,以通过计算机执行指定的任务。
从sklearn加载流行数字数据集。数据集模块,并将其分配给可变数字。 分割数字。将数据分为两组,分别命名为X_train和X_test。还有,分割数字。目标分为两组Y_训练和Y_测试。 提示:使用sklearn中的训练测试分割方法。模型选择;将随机_状态设置为30;并进行分层抽样。使用默认参数,从X_序列集和Y_序列标签构建SVM分类器。将模型命名为svm_clf。 在测试数据集上评估模型的准确
我已经准备好了机器学习算法。我想在一个拥有70个城市的国家将其投入生产。但在将其推广到 70 个城市之前,我想在 1 个城市进行实验,以评估它在生产中的性能。但是,我现在面临一个问题,如果出现以下情况,我应该设置什么标准:1. 时间(我可以将其投入生产多少个月)2.数据(在实时环境中我需要多少数据来评估算法性能) 任何人都可以在生产环境中指导此机器学习实验吗? 编辑:我正在将机器学习应用于美国的价
本项目对 spark ml 包中各种算法的原理加以介绍并且对算法的代码实现进行详细分析,旨在加深自己对机器学习算法的理解,熟悉这些算法的分布式实现方式。
Scikit-learn 套件的安装 目前Scikit-learn同时支持Python 2及 3,安装的方式也非常多种。对于初学者,最建议的方式是直接下载 Anaconda Python (https://www.continuum.io/downloads)。同时支持 Windows / OSX/ Linux 等作业系统。相关数据分析套件如Scipy, Numpy, 及图形绘制库 matplot
Reference CS229 课程讲义(中文) - Kivy-CN - GitHub 超参数选择 Grid Search 网格搜索 在高维空间中对一定区域进行遍历 Random Search 在高维空间中随机选择若干超参数 相关库(未使用) Hyperopt 用于超参数优化的 Python 库,其内部使用 Parzen 估计器的树来预测哪组超参数可能会得到好的结果。 GitHub - https
偏差与方差 《机器学习》 2.5 偏差与方差 - 周志华 偏差与方差分别是用于衡量一个模型泛化误差的两个方面; 模型的偏差,指的是模型预测的期望值与真实值之间的差; 模型的方差,指的是模型预测的期望值与预测值之间的差平方和; 在监督学习中,模型的泛化误差可分解为偏差、方差与噪声之和。 偏差用于描述模型的拟合能力; 方差用于描述模型的稳定性。 导致偏差和方差的原因 偏差通常是由于我们对学习算法做了错
机器学习 概述 机器学习(Machine Learning,ML) 是使用计算机来彰显数据背后的真实含义,它为了把无序的数据转换成有用的信息。是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及