《鬼仔带你学算法》专题

当涉及后缀与中缀中的-/运算符时，我有一个问题。 从任务中 输入字符串5 4 3 10*等价于中缀表达式（5 4) (3 * 10)答案为39。 我明白了。然后我被这句话弄糊涂了。 我们还必须担心非通勤运营商和/。我们将计算后缀字符串4 5-为4-5，同样，将计算4 5/为4/5。 但是当我这么做的时候。。。中缀和后缀的结果不同。 修改第一个示例以包含减法。 中缀 (5 - 4) (3 * 10)

本文向大家介绍机器学习中有哪些不同的梯度下降算法？，包括了机器学习中有哪些不同的梯度下降算法？的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 使用梯度下降的背后思想是在各种机器学习算法中将损失降至最低。从数学上讲，可以获得函数的局部最小值。 为了实现这一点，定义了一组参数，并且需要将它们最小化。给参数分配系数后，就可以计算误差或损失。接下来，权重被更新以确保误差最小化。除了参数，弱学习者可以是用户，例如

本文向大家介绍哪些机器学习算法不需要做归一化处理？相关面试题，主要包含被问及哪些机器学习算法不需要做归一化处理？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 概率模型不需要归一化，因为他们不关心变量的值，而是关心变量的分布和变量之间的条件概率，如决策树、RF。而像Adaboost、GBDT、SVM、LR、KNN、KMeans之类的最优化问题就需要归一化

惯例：自我介绍+讲项目 考察问题： 介绍下transformer（语言组织不好，虽然知道原理但是讲的很乱） 为什么需要multi head attention 介绍下layernorm和batchnorm 为什么layernorm在NLP下有效，batchnorm则不是？ pytorch的model.train()和model.eval()的区别 介绍一下集成学习 算法题：二维网格求左上到右下的最

前言 在前面的时间里已经学习过了NB朴素贝叶斯算法， 又刚刚初步的学习了贝叶斯网络的一些基本概念和常用的计算方法。于是就有了上篇初识贝叶斯网络的文章，由于本人最近一直在研究学习<<贝叶斯网引论>>，也接触到了许多与贝叶斯网络相关的知识，可以说朴素贝叶斯算法这些只是我们所了解贝叶斯知识的很小的一部分。今天我要总结的学习成果就是基于NB算法的，叫做Tree Augmented Naive Bays，中

到这里为止，所有流程都走完了。 9月8日 一面，当天出结果 9月12日 二面，当天出结果 9月14日 三面，次日出结果 9月19日 hr面 1. hr上来先介绍了一下这个岗位未来具体做的事情，介绍的很详细。 2. 让我自己讲讲对这个岗位的理解 3. 自我介绍 4. 聊天 ①职业规划 ②你说你是美团的忠实用户，你可以聊聊你自己对美团的印象吗 （本人是究极吃货+旅游爱好者，出去旅游几乎全靠美团订酒店+

9月8日 一面，当天出结果 9月12日 二面，当天出结果 1. 自我介绍 2. 项目介绍，围绕项目出发询问一些相关的问题。这个过程在15分钟左右。 3. ：你前面写题了吗 我：一面写了，二面没写 4. 在我以为要出题的时候，没有了……进入反问环节 我：啊！怎么这么快 ：因为我们这个三轮的技术面是一个综合的评估，有些问题前两面面过了，就没必要再问了 后续流程：说本次面试的结果很快就会出。还剩最后一轮

9月8日 一面，当天出结果 9月12日 二面 1. 自我介绍 2. 项目介绍，围绕项目出发询问一些相关的问题，一定量的八股，还有这个模型为什么不能用在这方面，以及有什么优化方案之类的想法 3. 学校问题 ：我看你这个是两年制的啊 答：其实是三年制的，一般是第一二年上课，第三年做论文。我第一年就把课全上完了所以可以直接进入论文阶段了 ：哦？那你这样时间不会很赶吗 答：对比三年的同学可能是有点吧，但我

说在前面：感谢团子面试官帮我缓解了面试焦虑症。团子面试官人很好，很亲切，还让我不要紧张谢谢团子，可惜人太菜了 8月7日 笔试 4道a了3道 8月22日 收到了 （一志愿）到店-自然语言处理算法工程师 的面试邀请，无奈当时那周实在是太太太忙了，又要搬家又要坐高铁，实在是抽不出时间。于是反馈希望可以安排到下一周，结果上官网一看流程，直接挂了 9月5日 接到 （二志愿）机器学习/数据挖掘算法工程师 电话

记录一下面试遇到的一些题目，有的我自己写了答案，有的没写，这只是目前我能想起来的所有问题，希望可以给大家一点参考，如果我写的答案有不对的也请大家指教！ 1.BN和LN的区别 2.什么情况下会发生梯度爆炸，如何解决（我们初始化的w是很大的数，w大到乘以激活函数的导数都大于1，那么连乘后，可能会导致求导的结果很大，形成梯度爆炸。 梯度截断：首先设置梯度阈值：clip_gradient，在后向传播中求出

9.20下午技术一面 1. 问实习 15mins 2. 问项目问论文 15mins 3. 最后说没有时间了，然后问我会不会C++，我说本科学过。 （无手撕） 访问： 1. 后续还有几轮面试？答：还有一轮或者两轮，也有可能后续直接HR面试 9.21 下午收到HR面通知 9.22 HR面试 攒人品，许愿offer #vivo##校招##秋招#

地狱一样的理论问询，今年秋招最难的一场…… 数学问了中心极限定理，大数定理，Γ分布和κ分布关系…… 机器学习问了特征选择，特征归一化，马尔科夫链，gibbs采样，集成学习，选择性偏差，决策树并行计算，xgboost和adaboost样本权重…… 深度学习问了卷积原理，梯度传播稳定性，BN本质，torch和tensorflow的图理论…… 大模型问了很多工程上的问题，出现loss spike啦，波峰

牛客许愿果然灵！ 今天太累了，暑期实习终于告一段落了，按之前所说分享一下快手的面经吧～有什么问题欢迎评论区提问！ timeline 3.31投递 4.8一面 4.10二面 4.11 HR面 4.15 oc

一小时，拷打transformer 你怎么理解AIGC？ 讲一下transformer transformer和cnn的区别 transformer中embeding怎么做的 位置编码你了解哪些形式 三角函数位置编码有哪些好处，旋转位置编码呢 position embeding 和input怎么融合的 多头注意力相比单头优势，encode的时候多头会做融合吗？还是什么时候做融合？ 拆成多少个头有什

本文向大家介绍请列出你常用的10种生活物品；如果你只有三个柜子，请问你打算怎么收纳？相关面试题，主要包含被问及请列出你常用的10种生活物品；如果你只有三个柜子，请问你打算怎么收纳？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下