《算法实习》专题

本文向大家介绍KMP 算法实例详解，包括了KMP 算法实例详解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 KMP 算法实例详解 KMP算法，是由Knuth，Morris，Pratt共同提出的模式匹配算法，其对于任何模式和目标序列，都可以在线性时间内完成匹配查找，而不会发生退化，是一个非常优秀的模式匹配算法。 分析：KMP模板题、KMP的关键是求出next的值、先预处理出next的值、然后一遍扫过、复

本文向大家介绍python em算法的实现，包括了python em算法的实现的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 以上就是python em算法的实现的详细内容，更多关于python em算法的资料请关注呐喊教程其它相关文章！

本文向大家介绍php算法实例分享，包括了php算法实例分享的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 只打印0 　　具体个数由输入的参数n决定 　　如n=5就打印00000 打印一行 0101010101010101010101 　　具体个数由输入的参数n决定 　　如test.php?n=3打印010 实现1 00 111 0000 11111 　　for if 实现 　　for switch 实现

RR 调度算法实现 RR调度算法的调度思想 是让所有runnable态的进程分时轮流使用CPU时间。RR调度器维护当前runnable进程的有序运行队列。当前进程的时间片用完之后，调度器将当前进程放置到运行队列的尾部，再从其头部取出进程进行调度。RR调度算法的就绪队列在组织结构上也是一个双向链表，只是增加了一个成员变量，表明在此就绪进程队列中的最大执行时间片。而且在进程控制块proc_struct

10.5.2 算法分析实例 本节以本章介绍的若干算法为例来讨论对算法复杂性的分析。 搜索问题的两个算法 对于搜索问题，本章介绍了线性搜索和二分搜索两个算法。 线性搜索算法的思想是逐个检查列表成员，编码时可以用一个循环语句来实现。循环体 的执行次数取决于列表长度：如果列表长度为 n，则循环体最多执行 n 次。因此，如果列表 长度增大一倍，则循环次数最多增加一倍，算法执行的步数或实际运行时间最多增加一

终于轮到我写面经了，之前因为拿不到oc一直不敢写，现在感觉成功了90%，就先半场开个香槟，攒攒人品。 bg：双9，非科班，一篇二区，一篇准备投二区，两个项目，一个项目论文，一个项目专利。 简历挂：360，携程，美团，阿里云 其中阿里云点名批评，hr给我打电话，问我要不要走他们部门的流程，如果走的话可能要一个月的时间，还贴心地说如果觉得部门不合适的话可以给我推到其他部门，我深受感动，当即同意进入流程

本文向大家介绍PHP实现AES256加密算法实例，包括了PHP实现AES256加密算法实例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实现AES256加密算法的方法，是较为常见的一种加密算法。分享给大家供大家参考。具体如下： aes.class.php文件如下： aesctr.class.php文件如下： Demo实例程序如下： 这里再介绍另一使用 PHP mcrypt 加解密方

本文向大家介绍Python实现EM算法实例代码，包括了Python实现EM算法实例代码的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 EM算法实例 通过实例可以快速了解EM算法的基本思想，具体推导请点文末链接。图a是让我们预热的，图b是EM算法的实例。 这是一个抛硬币的例子，H表示正面向上，T表示反面向上，参数θ表示正面朝上的概率。硬币有两个，A和B，硬币是有偏的。本次实验总共做了5组，每组随机选一个硬

本文向大家介绍PHP实现的贪婪算法实例，包括了PHP实现的贪婪算法实例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实现的贪婪算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 背景介绍：贪婪算法与数据结构知识库算法可以说是离我们生活最近的一种算法，人总是贪婪的嘛，所以这种算法的设计是很符合人性的。之所以这么说，是因为人们会在生活中有意无意的使用贪婪算法来解决问题。最常见的就是找零钱了，每个人

一面 自我介绍，拷打论文和项目，围绕论文问八股。最后写了道题（不会写，简单说了下思路）。 二面 自我介绍，问了大模型的论文，围绕论文问了八股（你提到什么，就问你什么，从kv cache到flash attention，到sparse attention，到deepspeed。qwen和llama的区别等等，包括rope，ntk，还有在论文里扮演的角色，做了哪些贡献。如果做一个多模态大型应用到ocr

一面技术面 30分钟全在聊paper 二面综合面 20分钟，都是在问我自己课题方向比较宽泛的东西，不是特别深入地抠细节 过了2天了还是没有消息，官网依然显示综合复试已完成 #OPPO信息集散地#

乱序 1、有了解fm吗。不太熟悉，核心思想是将wij分解为vil和vlj。 2、transformer的注意力机制。x复制3份，交由三个权重矩阵得到qkv，softmax（qk^T）/(根号dk)*v。之后就是一些具体在干嘛的，我说的用这个做的机器翻译，当时是纯手打完transformer成所以比较熟悉，记忆比较深刻，但是面试官好像没继续深入问下去。 3、说一下mmoe。这是一个多任务的双塔模型，

共40分钟 1.自我介绍 2.拷打第一个项目，先让我详细介绍，然后开始提问，主要提问了强化学习里面奖励函数、ppo算法、KL散度相关的； 3.拷打第二个项目，先让我详细介绍，然后问我向量数据库怎么构建的、数据预处理相关的、向量数据库数据量、lora微调的数据量、对比解码减少幻觉的原理、比赛相关的； 4.反问，问了做什么业务和部门氛围 面试官人很好，这次没算法题，整体感觉还是挺好的，八股还是没有单独

3.11投递简历 算法岗 3.16笔试 A了3道，其余两道过了70%+20%左右 3.26 一面 投的是CV算法，但是被机器学习/数据挖掘算法岗捞了，以为大概率白给了，前一天恶补了机器学习和概率论的相关知识点，没想到压根没问 时长1h（部分问题有些遗忘) 介绍项目（20min+） 项目中针对模型的设计改进，如何保证，或者说引导模型学习到你期望的能力 介绍Transformer中的位置编码 使用正弦