8-22 问项目,机器学习基础,30‘,没刷题 #我的秋招日记#
人傻了,我还说自己比较菜就投秋招吧,提前批就不参与了,结果面试结束面试官和我说因为是提前批所以题目会比较难,投错了 没有问太多,就是自我介绍,然后聊了会项目,问了点最近目标检测比较火的 DETR 系列。 然后一道中等偏难的算法题吧,主要还是自己最近算法题做得太少了,花了太长时间。 最近要重视算法题了。 #23届找工作求助阵地##2023校招##2023秋招##秋招##算法面经#
8-24 俩面试官,40’,全程扣项目、实习、机器学习,没刷题,最后说工作地南京。。。我投的不是上海吗 #2023秋招#
面试体验还错,没有技术相关的 自我介绍+二道智力题?+反问 第一次面试遇到直接做题的哈哈哈紧张到连题差点看不懂 反问问面试官我的表现,面试官说有规定不能说🤫哈哈哈哈好尴尬😅 希望能过吧~ #诺瓦星云校招##算法##二面##面经#
本文向大家介绍采用C++实现区间图着色问题(贪心算法)实例详解,包括了采用C++实现区间图着色问题(贪心算法)实例详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文所述算法即假设要用很多个教室对一组活动进行调度。我们希望使用尽可能少的教室来调度所有活动。采用C++的贪心算法,来确定哪一个活动使用哪一间教室。 对于这个问题也常被称为区间图着色问题,即相容的活动着同色,不相容的着不同颜色,使得所用颜色
本文向大家介绍C#实现的优酷真实视频地址解析功能(2014新算法),包括了C#实现的优酷真实视频地址解析功能(2014新算法)的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 序:优酷之前更新了次算法(很久之前了,呵呵。。。),故此很多博客的解析算法已经无法使用。很多大牛也已经更新了新的解析方法。我也在此写篇解析过程的文章。(本文使用语言为C#) 由于优酷视频地址时间限制,在你访问本篇文章时,下面所属链接
本文向大家介绍python实现H2O中的随机森林算法介绍及其项目实战,包括了python实现H2O中的随机森林算法介绍及其项目实战的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 H2O中的随机森林算法介绍及其项目实战(python实现) 包的引入:from h2o.estimators.random_forest import H2ORandomForestEstimator H2ORandomFore
主要内容:集成学习发展史,集成学习组织方式,预测结果的方式,集成学习实现方法经过前面的学习,我们认识了机器学习中的常用回归算法、分类算法和聚类算法,在众多的算法中,除神经网络算法之外,没有一款算法模型预测准确率达到 100%,因此如何提高预测模型的准确率成为业界研究的重点。通过前面内容的学习,你可能会迅速想到一些方法,比如选择一款适合的算法,然后反复调整各种参数,其实这并不是最佳的方法,有以下三点原因: 一是任何算法模型都有自身的局限性; 二是反复调参会浪费许多不必要的时
计算机科学家经常通过经验学习。我们通过看别人解决问题和自己解决问题来学习。接触不同的问题解决技术,看不同的算法设计有助于我们承担下一个具有挑战性的问题。通过思考许多不同的算法,我们可以开始开发模式识别,以便下一次出现类似的问题时,我们能够更好地解决它。 算法通常彼此完全不同。考虑前面看到的 sqrt 的例子。完全可能的是,存在许多不同的方式来实现细节以计算平方根函数。一种算法可以使用比另一种更少的
二面挂 总时长1.5h,面试45min,剩下时间手撕 面试大概问题: 1.讲数据挖掘比赛的过程 2.连续字段怎么转换为离散字段 3.讲一个困难的经历是如何解决并分工的 4.讲一个自己熟悉的网络框架 5.L1正则和L2正则 6.多模态数据怎么利用,模型怎么设计 其他的记不清了 反问环节: 1.部门做什么的 2.用的主要方法是什么 手撕代码,两问: 1.给定函数f(x) = 1.2 x^2 - 0.8
本文向大家介绍Python实现简单的四则运算计算器,包括了Python实现简单的四则运算计算器的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 一、算法 1、算法的主要思想就是将一个中缀表达式(Infix expression)转换成便于处理的后缀表达式(Postfix expression),然后借助于栈这个简单的数据结构,计算出表达式的结果。 2、关于如何讲普通的表达式转换成后缀表
我编写了一个程序,解决了24的通用版本(为好奇的人提供链接)。也就是说,给定一组数,有没有办法对它们执行二进制运算,以便它们计算到目标数。 为此,我将可能的表达式视为由或组成的char数组,其中是值的占位符,是操作的占位符。请注意,如果有值,则必须有操作。 程序当前的工作方式是按字典顺序检查的每个排列,并查看前缀表达式是否有效。例如,当时,以下表达式被认为是有效的: 以下表达式无效: 我的问题是,
设f(x)是二次可微实函数,又设$x^{(k)}$是f(x)一个极小点的估计,我们把f(x)在$x^{(k)}$处展开成Taylor级数, 并取二阶近似。 上式中最后一项的中间部分表示f(x)在$x^{(k)}$处的Hesse矩阵。对上式求导并令其等于0,可以的到下式: 设Hesse矩阵可逆,由上式可以得到牛顿法的迭代公式如下 (1.1) 值得注意 , 当初始点远离极小点时,牛顿法
我在摆弄方法,并在寻找,如果我创建两个名为“hello”的方法,使用它们想要的不同对象,并将“null”传递给该方法,将执行哪个方法: 每次输出都是“再见”,但我仍然不明白这背后的逻辑。在与谷歌进行了简短的研究后,没有任何解释,我决定在这里提出这个问题。 我希望有人可以解释选择算法或给我一个链接到一个解释。
提到最小表示法,要了解它的定义,最小表示法是用于解决字符串最小表示问题的方法。 一算法简介: 当一个字符串形成一个环的时候,要比较两个字符串是否相同就会变得很困难,因为你不知道对于第二个字符串来说,以哪个字符开始比较才会和第一个字符串相同。 所以我们就会想到枚举起点比较是否相同,而这样的复杂度O(n^2)。而最小表示法这种算法可以在O(n)的时间解决这个问题。下面介绍一下最小表示法。 二、算法分析