《算法实习》专题

📅 oc时间线 打破0offer了，效率很高 🤔 面试感受 问的很简单，基本没问啥

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#

一面： 自我介绍； 面试官粗略地看了一下项目说：“你这个简历好像更适合NLP组啊，跟我们组的业务好像关系不是很大，感觉不是很合适啊。” 一阵简短的沉默； 我：“。。。。。。我也投了NLP算法组，但是被推荐算法组先捞上来了，您看要不跟HR反馈一下让她把简历转过去？“ 面试官：”那倒不用，我们先面着吧。” 面试问题分界线 ----------------------------------------

本文向大家介绍SMO算法实现？相关面试题，主要包含被问及SMO算法实现？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 选择原凸二次规划的两个变量，其他变量保持不变，根据这两个变量构建一个新的二次规划问题，这样将原问题划分为更小的子问题可以大大加快计算速度，而选择变量的方式是： 其中一个是严重违反KKT条件的一个变量 另一个变量是根据自由约束确定的

我无法实现SJF（最短作业优先）算法。 SJF就是这样工作的 如果进程到达0时间，它将工作到下一个进程到达，算法必须检查到达1的到达（进程/进程）是否比当前剩余时间短 示例：P0执行了1，还有2要完成，现在我们有P0，P1，P2，P3，P4 in 1算法将执行最短的一个P3，之后是P0，然后是P4，然后是P1，依此类推。问题是我必须保存所有进程的开始和结束时间执行，以及等待时间。 这是我的最新算法

朴素贝叶斯算法 给定数据集$$T={(x{(1)},y{(1)}),(x{(2)},y{(2)}),...,(x{(m)},y{(m)})}$$，其中$$x\in \mathcal{X}\subseteq R^n$$，$$y\in \mathcal{Y}={c_1, c_2,...,c_K}$$，$$X$$是定义在输入空间$$\mathcal{X}$$上的随机向量，$$Y$$是定义在输出空间$$\

线性回归python实现 1.算法python代码 包含Normal Equations，批量梯度下降和随机梯度下降，这里的代码跟Logistic回归的代码类似 # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np class LinearRegression(object): def _

Logistic回归python实现 1.算法python代码 # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np class Logistic(object): def __init__(self): self._history_w = [] self.

1.python代码实现 包含算法的原始形式和对偶形式 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np class Perceptron(object): def __init__(self, input_x, feature_num, input_y, learn_rate=1): self._input_x = np.arra

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

import scala.language.postfixOps import scala.reflect.ClassTag import org.apache.spark.graphx._ import org.apache.spark.internal.Logging /** * PageRank algorithm implementation. There are two impleme

本文向大家介绍python实现SOM算法，包括了python实现SOM算法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 算法简介 SOM网络是一种竞争学习型的无监督神经网络，将高维空间中相似的样本点映射到网络输出层中的邻近神经元。 训练过程简述：在接收到训练样本后，每个输出层神经元会计算该样本与自身携带的权向量之间的距离，距离最近的神经元成为竞争获胜者，称为最佳匹配单元。然后最佳匹配单元及其邻近的神经

我已经看到了dijkstra的加权图的算法，我应该怎么做才能在未加权图中找到最短路径？ 我应该考虑所有边之间的权重0或1？ 其次，我想在节点上实现一个bfs来检查一个节点是否可以从任何其他节点到达？有没有可能，因为定义一个2-D数组的给出了一个内存故障。

已经oc, 发个面经为秋招攒攒人品 IEG，cv算法岗 一面(30min) 主要深挖简历上面的项目 然后面试官介绍了他们组里做的项目，问有没有思路 二面(30min) 与一面基本相同，深挖项目 同样介绍了组里做的项目，问什么时候可以到岗，可以实习多久 三面(45min) 挑了简历中感兴趣的一个项目让介绍 然后问了一些与技术之外的，兴趣爱好、遇到过什么困难，从中学习到什么等等 HR面(30min)

海康 5-31算法面试 15min 介绍项目 一个问题：说一下cartographer的大致流程 反问。 想问下有佬收到2面邮件了没。