一面 1h 自我介绍 paper、实习 手撕:均值滤波,kernel size=2*2 反问 二面 1h 自我介绍 paper、实习 手撕: 1、transformer(简历中有提到,然后聊到就当场让手撕(torch)) 2、说出一个概率题(前面聊到了diffusion model),准备出题的时候我说没学过概率论,面试官就说算了直接出算法题 3、括号匹配,()*,其中*可以代表( 或 )或空字符
N-Gram 是一种常用的索引方式,trigram 是其中常用的一种(tri- 表示 3)。根据 trigram 的算法,我们可以将 cat 将被分割成 “c”、“ca”、“cat”、“at”。trigram 算法经常用在字符串相似度比较上,两个词共享的 trigram 分词越多,相似度则越高。PostgreSQL 中由 pg_trgm 模块提供 trigram 算法支持。 函数和操作 pg_tr
主要内容:1.Paxos算法简介,2.Paxos算法流程,3.Multi-Paxos算法,1.Paxos算法简介 Paxos算法是一种基于消息传递且具有高容错性的一致性算法 Paxos解决的问题是如何正确快速在一个分布式系统 中对某个数据达成一致。 2.Paxos算法流程 在一个Paxos算法系统中, 所有节点分为3类: Propersor提议者, Accepter接受者, Learner学习者 Proposer: 提出提案 (Proposal)。Proposal信息包括提案编号 (P
1、介绍项目经历,背景,过程,怎么解决的。 2、如果有一批数据,训练出来后效果精度达不到要求,怎么处理。 数据角度:噪声多需要降噪,数据本身不规律,数据缺值比较多,数据需要去重聚类,特征不够需要引入其他特征 模型角度:模型选择的问题,过于追求最新技术但是不适合场景,模型健壮度不够需要集成学习模型 参数角度:超参数的选择不是最优解导致梯度降不下去 实际角度:评价指标不合理 3、上一段离职原因,gap
一面 自我介绍 讲一下自己印象最深刻的项目(我提到使用了xgb 讲一下xgb的原理 逻辑回归的梯度推导 os常用命令操作: pwd, top, kill pid 如何杀死僵尸进程 算法题:第K大的数 二面 自我介绍 实习经历做了什么,还要什么可以挖掘的 L1,L2的作用 transformer encoder的结构,和decoder有什么不一样 有没有关注业界的一些进展?比如google,微软之类
15min超短面 ①介绍项目 ②卷积相对全连接最大的优势 ③常用损失函数 ④常用正则化 ⑤知不知道目标检测 ⑥数据预处理方法 ⑦用过哪些神经网络 ⑧用什么深度学习框架 ⑨有过实际pytorch部署经验吗 回去等通知,还会再联系(也不知道是不是真的),感觉自己有关CV方面的没答好,毕竟我也不是搞CV的,不过看他们的JD也不是强制要求CV方向咯,不晓得后续如何
两部分 第一部分机器学习八股+简单代码判断 不算太难 第二部分coding,前两题顺利AC,第三题判断括号数量期望用的O(2^n)的强行暴力的递归法,时间复杂度超了只通过25%。
提前批刚开就投了,一面07.01,二面7.20,三面07.29,座谈会08.17,08.25 sp call 通知是SSP -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 具体的面试内容记得
我试图将私钥和it证书链存储在密钥库中,我得到以下错误:私钥算法与最终实体证书中的公钥算法不匹配(在索引0处) 这就是我生成密钥对的方式: 这是我用来生成X509证书的方法: 用于存储密钥对的代码是: 生成的错误为:
假设: 2的补码形式的32位有符号整数 true和false是值为1和0的整数 java运算符 你能实现像<代码>
本文向大家介绍JavaScript BASE64算法实现(完美解决中文乱码),包括了JavaScript BASE64算法实现(完美解决中文乱码)的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 JavaScript 的 BASE64 算法 使用方法: 收藏的Base64编码/解码.在一个外国网站看到的.不过对中文不支持. 自己加入了escape,.对中文也支持了. 先用escape()对中文进行编码.然
本文向大家介绍利用Pytorch实现简单的线性回归算法,包括了利用Pytorch实现简单的线性回归算法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 最近听了张江老师的深度学习课程,用Pytorch实现神经网络预测,之前做Titanic生存率预测的时候稍微了解过Tensorflow,听说Tensorflow能做的Pyorch都可以做,而且更方便快捷,自己尝试了一下代码的逻辑确实比较简单。 Pytorch
本文向大家介绍Python实现KNN(K-近邻)算法的示例代码,包括了Python实现KNN(K-近邻)算法的示例代码的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 一、概述 KNN(K-最近邻)算法是相对比较简单的机器学习算法之一,它主要用于对事物进行分类。用比较官方的话来说就是:给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例, 这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实
本文向大家介绍Java排序算法之归并排序简单实现,包括了Java排序算法之归并排序简单实现的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 算法描述:对于给定的一组记录,首先将每两个相邻的长度为1的子序列进行归并,得到 n/2(向上取整)个长度为2或1的有序子序列,再将其两两归并,反复执行此过程,直到得到一个有序序列。 运行结果看一下: 总结 以上就是本文关于Java排序算法之归并排序简单实现的全部内容,
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