《算法实习》专题

#tplink提前批# #面经# #tplink提前批# 一个面试官，45分钟。 1.详细介绍硕士期间的两个项目，过程中问了几个wifi的物理层协议的知识，比如wifi6e的最大带宽。 2.问了项目的无线网络模型 下面开始拷问专业知识。 3.符号定时同步是怎么做的？我说用锁相环，后来反应过来了，应该是想问基于cp的sto估计技术 4.wifi发射链路的步骤 5.wifi5,wifi6,wifi6e

手撕最大回文子串 深挖3个项目 问题与解决思路。 反问

不管结果给xdm个参考吧，图像算法岗 一共半个小时左右，很简短的自我介绍，之后就是介绍项目我一直在说得说了有二十分钟，可能会问一些项目的细节不过问的不深，无手撕，最后还有个类似智力题之类的就结束了，面试官挺好的

自不量力跨考专业选了算法nlp，被面试官狠狠拷打 估计是寄了，面试官后面问我有考虑转开发吗 1.讲一下transformer 2.transformer怎么调优 3.国内有了解什么大模型吗 4.有了解隐马尔科夫链吗，细说(给出公式那种) 5.讲讲CRF 6.讲讲word2vec和wordembedding区别 7.聊聊之前的实习经历 8.梯度下降和随机梯度下降概念和区别 9.给你一个场景:要求识别

2023/05/08 首先自我介绍 他介绍他们公司是干嘛的：基于大厂在Github上开源的人工智能项目，主要是图像生成，进行优化再卖出去。 实习生的主要职责就是了解这些技术，能在本地搭建环境跑通，使用工具调整参数，并且上面给出写好的代码需要能修改代码。所以Pytroch这一块得很有了解。 其次是了解很多开源项目，比如Gam，复旦Moss等等 了解起来成本真的巨大

美团算法一面凉经 1、面试官自我介绍、简单介绍部门 2、自我介绍 3、问实习经历、讲一个科研项目 4、想做深度学习还是想做传统的机器学习（回答：都可以） 5、有了解哪些传统的机器学习算法（讲了逻辑回归、决策树、支持向量机等） 6、有了解哪些深度学习的算法 7、再次问想做深度学习还是想做传统的机器学习，然后介绍他们部门主要做传统的机器学习算法的，项目大多关于深度学习的，询问是否感兴趣？（回答：都可以

基本上，我正在尝试使用动态编程在python中实现combination sum II，我的目标是创建一个时间复杂度不为O（2^n）的程序，但我遇到了很多问题，在任何地方都找不到解决方案。下面是我迄今为止得到的代码，但它似乎没有给出任何输出。 预期输出：[1,2,3]，[1,5]，[2,4] 实际产出：字面上没有

本文向大家介绍JS中的算法与数据结构之常见排序（Sort）算法详解，包括了JS中的算法与数据结构之常见排序（Sort）算法详解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例讲述了JS中的算法与数据结构之常见排序（Sort）算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 排序算法（Sort） 引言 我们平时对计算机中存储的数据执行的两种最常见的操作就是排序和查找，对于计算机的排序和查找的研究，自计算机诞

本文向大家介绍PHP排序算法之快速排序(Quick Sort)及其优化算法详解，包括了PHP排序算法之快速排序(Quick Sort)及其优化算法详解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例讲述了PHP排序算法之快速排序(Quick Sort)及其优化算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 基本思想： 快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进。他的基本思想是：通过一趟排序将待

本文向大家介绍JS 实现计算器详解及实例代码（一），包括了JS 实现计算器详解及实例代码（一）的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 Javascript 实现计算器： 系列文章： JS 实现计算器详解及实例代码（一） Javascript 实现计算器时间功能详解及实例（二） 小型JavaScript计算器 自己寻思出的解决方案，比较笨拙的方法，虽然完成了但是还有不少bug，用的方法也不是最有效

本文向大家介绍机器学习中的距离计算方法?相关面试题，主要包含被问及机器学习中的距离计算方法?时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 设空间中两个点为 欧式距离: cos=   切比雪夫距离:max

本文向大家介绍传统的机器学习算法了解吗相关面试题，主要包含被问及传统的机器学习算法了解吗时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 常见的机器学习算法： 1）. 回归算法：回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。回归算法是统计机器学习的利器。 常见的回归算法包括：最小二乘法（Ordinary Least Square），逻辑回归（Logistic Regressi

主要内容：决策树和随机森林,算法应用及其实现,总结随机森林（Random Forest，简称RF）是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单位是决策树模型，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。我们知道，集成学习的实现方法主要分为两大类，即 Bagging 和 boosting 算法，随机森林就是通过【Bagging 算法+决策树算法】实现的。前面已经学习过决策树算法，因此随机森林算法

本文向大家介绍通过“回文字算法”复习C++语言，包括了通过“回文字算法”复习C++语言的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下  一、什么是回文字 给定一个字符串，从前往后读和从后往前读，字符串序列不变。例如，河北省农村信用社的客服电话是“96369”，无论从后往前读，还是从前后往后读，各个字符出现的位置不变。 二、功能实现 （一）、给定一个字符串，判断该字符串是否是回文字。 （二）、给定一个任意

7.14 一面 一面全部是写代码，连自我介绍都没有😂 - 快速幂（easy）扩展问题：python如何处理数据溢出？ - 用pytorch实现单头self-attention（mid+），之后问了self-attention的细节和一些扩展理解 - 一个数组，如果前面的数大于后面的数的二倍，则记作一个翻转对，求翻转对的个数（hard）其实是逆序对的变种，实现归并之后稍微改改就行 7.20 二面