《机器学习算法面试》专题

本文向大家介绍MySQL中触发器的基础学习教程，包括了MySQL中触发器的基础学习教程的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 0.触发器的基本概念 触发器是一种特殊的存储过程，它在插入，删除或修改特定表中的数据时触发执行，它比数据库本身标准的功能有更精细和更复杂的数据控制能力。 数据库触发器有以下的作用： (1).安全性。可以基于数据库的值使用户具有操作数据库的某种权利。   # 可以基于时间限

本文向大家介绍C++中的vector容器对象学习笔记，包括了C++中的vector容器对象学习笔记的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 C++中数组很坑，有没有类似Python中list的数据类型呢？类似的就是vector！ vector 是同一种类型的对象的集合 ，每个对象都有一个对应的整数索引值。和 string 对象一样，标准库将负责管理与存储元素相关的内存。 我们把 vector 称为

本文向大家介绍java基础学习笔记之类加载器，包括了java基础学习笔记之类加载器的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 类加载器 java类加载器就是在运行时在JVM中动态地加载所需的类，java类加载器基于三个机制：委托，可见，单一。 把classpath下的那些.class文件加载进内存，处理后成为字节码，这些工作是类加载器做的。 委托机制指的是将加载类的请求传递给父加载器，如果父加载器找

我太菜了我太菜了我太菜了我太菜了我太菜了我太菜了我太菜了我太菜了我太菜了我太菜了 🤡🤡🤡🤡🤡🤡🤡🤡 * 介绍简历，针对简历细扣 （简历弱不禁风 * 有没有拿得出手的项目，算子优化，cuda加速等 。 * 链表相交 ，把b链表接到a链表后 ，能遍历回到a链表头则相交，O(n + m)。 * topk 找最大的k个数用大根堆还是小根堆，优先队列实现。 反问： * br100的架构和A1

定位原理 基本原理是 sfm(Structure From Motion)， 通过一系列运动图像，求得相机位姿，然后加入带有尺度信息的一组图片（拍摄的位置已知），然后进行三维重建，最后得到放置哨岗相机处成像平面相对地图原点位姿，然后检测到的机器人像素坐标通过内参矩阵与地面平面方程联立方程组，解得地面平面坐标。 相机位姿求解 整个模块的任务是获取固定在高空2m左右的哨岗相机相对于地图中心坐标点所在坐

1.（100%）简单map，但我觉得长度这么短索性用了5个变量 https://pastebin.com/VpAaUgnV 2.（100%）连续n个d的回文子串数为n*(n+1)/2，"red"的回文子串数为3，"re"的回文子串数为2，"r"的回文子串数为1。那就先添加连续的d使其回文子串数小于目标值，再继续添加red使得回文子串数和目标值之差小于3，最后根据需要添加re或r即可。 https:

真的好难啊啊啊🤯 单选和非定向上花了太多时间 后面只有一小时写代码... 第一次笔试，时间掌握的不太好 代码题三题只a了第二题，第一题看了一眼没有思路直接跳了，第三题明明自测代码和提供的例子都过了，但是提交就是0%，不知道为什么555 第一题：构造一个长度为n的数组，满足以下三个条件：1. 所有元素绝对值不大于3；2. 相邻两元素乘积小于0；3. 所有元素之和为0 第二题：必须且只交换一次相邻两

三道题 分数占比100、200、300 最后通过用例：100%、97%、17% ACM模式 第一题时间花在处理字符串，主要考察map 第二题考察union set，大致意思是计算图的每个连通子图中所有边的和 第三题考查dfs、bfs 建议提前练习一下多行字符串每个字符串中又包含多个字段的处理，处理输入确实蛮花时间的（对于平常只刷leetcode的xx来说，acm佬勿喷）

公司：百度 岗位：算法 笔试平台：赛码 考试时长：120钟 试卷总分：100分 考试题型：单选 30 道（60分），编程 3 道（40分） 时间：2023-04-10 19:00-21:00 单选题 C++/Java、Linux、概率、数据结构、机器学习 编程题 最佳优惠 描述 现在给你一张优惠券。优惠券上有两个正整数L和R。 该优惠券的使用规则是： 你可以任意选取一个位于[L, R]之间的正整数

本文向大家介绍什么是感知器？有什么限制？在机器学习中如何克服这些限制？，包括了什么是感知器？有什么限制？在机器学习中如何克服这些限制？的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 神经网络的基本示例是“感知器”。它是弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）于1957年发明的。感知器是一种类似于逻辑回归的分类算法。这是因为，与逻辑回归相似，感知器具有权重w和输出函数'f'，该输出函数是权重

一面 八股拷打，不再赘述：过拟合，transformer等 手撕（web IDE） 对称的二叉树 lc原题 二面 1. 如果现在数据量特别大，并发量特别高，你有什么好的办法能够提高用户的体验 2. 如果现在有一些数据给到你让你去拿给标注人员标注，你怎么样发挥他的最大价值 3. 熵的计算公式 手撕（web IDE） 1. 不同路径 lc原题 2. 给一堆树的高度，问砍的次数，二分答案 HR面 聊天

这个岗位主要是基于3D的数据做一些自动驾驶场景的一些检测任务，在实验室2D相关的，之前比较缺乏3D检测的相关知识，所以面试整体感觉不是很match 介绍之前的实习工作，遇到了哪些困难，怎么解决的（可能是从中想挖掘一些点来问） 有没有了解过一些学术上的多loss平衡的策略（无，只靠手动调参） 介绍一下基于视觉方案的自动驾驶检测框架 介绍一下学术上比较新的文献（最近都在刷leetcode，说的也不是很

26分钟速通，感觉面试官是个主管 1.自我介绍 2.拷打第一个项目，我的是一个RAG的项目，让我讲了一遍，然后问我团队分工、哪种优化方式提升指标最多？ 3.拷打第二个项目，我的是一个论文项目，直接祭出共享屏幕讲论文的连招，讲完没怎么问问题 4.反问，我再问一遍部门做什么业务的，又说了一遍做智能npc的，鼠鼠连忙表现出巨大的兴趣 5.问我到岗时间、实习时长这种的，我祭出祖传话术；问我有没有面其他的，

个人背景可以看之前写的腾讯LLM面经 一面 2024/3/28 下午17:00-18:00 上来没有自我介绍 直接介绍NeurIPS论文，中间穿插着一些提问 说一下Transformer的整体结构 了解有哪些位置编码方式吗 说一下LLaMA中的旋转位置编码 算法题：经典的求平方根，牛顿迭代法秒了 算法题：判断一个字符串能否由另一个字符串旋转而来，比如abcd旋转后可以变成dabc或者bcda等，写

时间：4月12日11:00～11:50 先是确认了一下，做的是cv，为什么投推荐算法岗。 然后是自我介绍。 自我介绍完选择一个自己最拿手的项目进行讲解，期间问了问细节。 然后问基础知识： BatchNorm和LayerNorm的区别，为什么cv当中用BN而nlp当中用LN，具体的计算方式。 L1和L2的区别，为什么计算L1容易导致稀疏矩阵而L2不容易导致稀疏矩阵，这两个求导分别是什么。 auc的含