集合框架定义了几种可应用于集合和映射的算法。 这些算法在Collections类中定义为静态方法。 有些方法可能会抛出ClassCastException ,当尝试比较不兼容的类型时会发生这种情况,或者在尝试修改不可修改的集合时发生UnsupportedOperationException 。 集合框架算法中定义的方法总结在下表中 - Sr.No. 方法和描述 1 static int binar
Luhn 算法 的实现,用来验证各种识别码,如信用卡号码,IMEI码,国家提供商标识符号码等。 使用 String.split('') ,Array.reverse() 和 Array.map() 结合 parseInt() 得到一个数字数组。 使用 Array.splice(0,1) 获取最后一位数字。 使用 Array.reduce() 来实现 Luhn 算法。 如果 sum 能被 10 整除
1. 算法的概念 算法(Algorithm)是将一组输入转化成一组输出的一系列计算步骤,其中每个步骤必须能在有限时间内完成。比如第 3 节 “递归”习题1中的Euclid算法,输入是两个正整数,输出是它们的最大公约数,计算步骤是取模、比较等操作,这个算法一定能在有限的步骤和时间内完成(想一想为什么?)。再比如将一组数从小到大排序,输入是一组原始数据,输出是排序之后的数据,计算步骤包括比较、移动数据
示例数据 # heapq_heapdata.py # This data was generated with the random module. data = [19, 9, 4, 10, 11] # heapq_showtree.py import math from io import StringIO def show_tree(tree, total_width=36, fil
自我介绍 问学校的nlp相关项目,解释的算细 问bert是什么结构,问还有什么类似模型。 问链表找环,回答的快慢指针直接说错,说这样找不到环。 多个文件中找一个词怎么快。 代码题 三元组找和为0,正常解题速度一直催,最后说了思路结束 反问,链表找环答案,不说 让自己查,本人nlp方向,问过去了做什么,回答:什么都可能做,来了再分 感觉kpi或者就是这个风格,网上查工资不少,但是这面试官感觉水平一般
算法,决策优化和营销方向 问竞赛,说我kaggle竞赛第3名应该有很多美刀奖金吧,说羡慕了 八股,transformer,注意力机制,自注意力,写注意力值计算公式,f1公式,logloss公式,kmeans代码(只知道流程,不会写具体推导,只会调库); pytorch的nn.embedding与nn.p开头的(忘记是什么了)的区别,不知道后面那个; 最优化,混合整数规划是否了解,求解器了解哪些 基
第一次分享,攒一波人品,许愿offer。 时间线:7.24投递 8.10笔试 9.1一面 9.19二面(终面) base: 天津 部门:SSG 一面: 30min,主要问基础八股,简单问了两个简历的问题,手撕非递归前序遍历二叉树,无英文。问题也基本都打上来了,面试官很好,结束的时候就说这面肯定没问题。 二面: 1h10min,3个人,技术负责人,主管,HR。 英文自我介绍+两个简单的英文问题,实习
2024/10/16 自我介绍2min,前后加起来一共一个半小时时间 问实习项目和研究生课题,非常细节,里面的每一个技术细节以及详细流程都会打断提问,也会顺势延伸相关的技术细节,比如定位的效果,你在这里面主要做的工作。 slam八股: 1 点云NDT匹配的原理,具体的实现。 2 经典ICP算法的算法流程 3 你了解其他的一些ICP变种算法,是怎么实现的,例如Gicp,点到线,点到面的icp 4 i
想死,搁这考试呢 CNN的优缺点 CNN每一个环节的定义和优缺点 距离计算公式 评价指标计算公式 机器学习选一个你最懂的说优缺点 Pandas数据类型区别 集合和列表的区别 我知道很简单,但我根本记不住 不想转码了,想死
1. 做题,用梯度下降求解根号二的值 2. transformer 1. 结构介绍 2. attention介绍 3. 有没有了解过其他的attention结构 3. 分类算法用什么损失函数 4. 交叉熵的原理 5. kl散度与交叉熵区别 6. 为什么二元分类不用mse #滴滴面试# #算法#
佬们,腾讯算法昨天晚上一面面试完,没一会变成了复试状态,HR和我说这不一定代表过了,得有邮件邀约才是通过一面,想问一下各位佬们,你们面完一面后显示复试状态时,一般多久收到二面邮件啊,昨天面完很紧张。 谢谢各位佬们了
自我介绍 简单介绍一下这个推荐项目 用户数据量和内容数据量,总共有多少特征,具体是大概有哪些特征,用户行为序列用到了吗? 一个特征有多个值的情况是怎么处理的? 有做特征选择吗?训练数据量多大?多路召回怎么做的?多路召回有几路?多路召回是怎么融合的? 有做粗排吗? 召回的离线指标和线上指标大概是什么情况? 用户的冷启动是怎么做的? 介绍一下 GrapSAGE,word2vec, deepwalk,
1. 自我介绍 2. 这个岗位业务场景什么算法用得最多 3. 学习算法的思路 4. 评估指标 5. 随便选一个类型的算法比较其中两种 6. AUC比较低怎么去思考哪些部分有问题 7. XGBoost原理,GDBT或者其他梯度提升 8. mysql 成绩表转化为每个人的各科成绩 9. Python求逆序对
秋招挂遂投了实习,hr说有转正机会,多模态大模型方向,主要是问项目和撕题,感觉题的难度有点为难我这个力扣50题选手了,一道都没撕出来🥲每面都是第二个工作日给结果 一面:手势解锁,类似lc351,具体题目记不清了,应该是nxn网格,走m步的所有路径,不能重复,每次只能走相邻或对角线 二面:开根号+self attention+大模型八股,还算正常,但我手撕没撕全,八股细节答得也不好 三面:lc10
一面(8.10) 聊项目和论文 DIN的结构 DIN和之前方法的区别 DIN 所用到的激活函数 Batch Norm 和 Layer Norm 的区别 二面(8.18) 聊项目和论文 问了一些场景题 问了大模型可以在哪些场景上有落地 三面(9.13) 聊项目和论文 HR面(9.14) 聊大学学习和实习经历 个人的缺点和优点 个人最大的挑战 确认了出结果的时间 三面都没有手撕,基本上在聊实习和论文。