《机器学习》专题

背景：211本硕，一作SCI一区论文两篇，无实习。 9.14（一面） 面试官没露脸，听声音是女生，上来先让做个自我介绍。 然后说：“说下你的论文吧。欸？你没准备PPT吗？” 我内心：？？？？？？且不说邮件里没这要求，就算有，你前一天晚上才给我发的面试通知我上哪给你弄PPT去？ 然后还是耐心和她说：”我对着论文讲可以嘛？” 她无语地说：“行吧。” 然后就是漫长地边讲边解释的过程，她似乎是对我的方向基

更新：达到复试环节 ———————————— 是一个女面试官，还挺惊讶的。 先问能实习多久，大概可以什么时候，为什么在腾讯优图这么短， 后面开始问论文操作和优图做的事情，只是提了一嘴，没有细说。 最后例行代码题，求非负整数的根号，鼠鼠不会啊，没写出来，写了个很慢的二分 中间闲聊了一下，希望可以过啊

50分钟 第一份工作更看重什么？ 职业规划？ 最近遇到的挑战 优缺点 了解哪些多模态 为什么blip除sa外参数共享 有碰到模型出的图都是全白或者全黑的吗，怎么解决 你更偏向于做哪个方向？ python装饰器 混合精度训练是什么 Sdxl和1.5区别 Clip最终输出维度多少 vae缩放系数多少 训练注入了哪些条件信息？为什么要注入这些信息？ Sdxl有什么问题吗 怎么解决 Dalle了解吗 训过

全程1h左右，面试官比较好，聊天式 科研20min sigmoid的l1、l2正则化 gbtd，xgbboost区别 xgbboost有哪些参数可以调（回答树的个数和每个树的节点数） 聚类可以分为哪几种 手撕算法：最大岛屿数（没让debug完，做完讲思路，个人没用传统的dfs，用自己想出来的算法做的 一组数据如何求前k个最大数？复杂度 反问 #你收到了团子的OC了吗# #美团信息集散地# #我的实

本文向大家介绍什么是机器学习中的神经网络？，包括了什么是机器学习中的神经网络？的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 神经网络可以理解为试图模仿人脑工作的隐藏层，输入层和输出层的网络。 隐藏的层可以可视化为输入数据本身的抽象表示。这些层借助其自身的内部逻辑帮助神经网络理解数据的各种特征。 这些神经网络是不可解释的模型。不可解释的模型是即使我们观察到隐藏层也无法解释或理解的模型。这是因为神经网络具

我问这个问题的动机是，我发现了一个在图数据集上使用机器学习的有趣问题。有关于这个主题的论文。例如，“从有向图上的标记和未标记数据中学习”（周，黄，斯科普夫）。然而，我没有人工智能或机器学习的背景，所以在从事任何科学工作之前，我想为更普通的观众写一个更小的程序。 几年前，我写了一款名为Solumns的游戏。它是经典世嘉游戏《柱子》的邪恶变体。受巴斯特的启发，它暴力地选择对玩家不利的颜色组合。这很难。

我正在为跳棋电脑游戏做最后一年的机器学习项目。 在这个游戏中，我自动化了一个玩家（随机移动），我希望第二个玩家学习随机性，并通过更多的游戏和试验变得聪明。 正如我所说，第一个玩家是自动化的，所以它工作得很好，但是说到第二个玩家，我对它的动作有些问题。 我正在使用目标函数作为 > v（b）=w0 w1x1 w2x2 w3x3 w4x4 w5x5 w6x6 其中x1=白色碎片数量x2=黑色碎片数量x3

让 TX2 动起来 基本上外部的设置已经完成了，接下来就要把目光转移到 TX2 上面。 这边我们会用到名为 Jet Pack 的官方套件，可以在这边下载他。 1. 执行 JetPack 注意：这个套件要在 Ubuntu x64 上才能执行 首先，我们需要更改 JetPack 的权限，让他可以执行： 开启 JetPack 所在的资料夹。 点右键，选Open in Terminal。 执行chmod

本文向大家介绍python实现机器学习之元线性回归，包括了python实现机器学习之元线性回归的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 一、理论知识准备 1.确定假设函数 如：y=2x+7 其中，（x，y）是一组数据，设共有m个 2.误差cost 用平方误差代价函数 3.减小误差（用梯度下降） 二、程序实现步骤 1.初始化数据 x、y：样本 learning rate：学习率 循环次数loopNu

本文向大家介绍基于Python和Scikit-Learn的机器学习探索，包括了基于Python和Scikit-Learn的机器学习探索的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 你好，%用户名%！ 我叫Alex，我在机器学习和网络图分析（主要是理论）有所涉猎。我同时在为一家俄罗斯移动运营商开发大数据产品。这是我第一次在网上写文章，不喜勿喷。 现在，很多人想开发高效的算法以及参加机器学习的竞赛。所以他

我有一个模型（加载到内存中），它在生产中使用来自消息队列消息/数据来进行预测。我有一个单独的过程，每隔几个小时重新训练模型（必要的）。在每次重新训练发生时，触发模型将新训练的版本重新加载到内存中的最佳方法是什么？目前，我只是让生产模型每隔一段时间或每1000条消息重新加载一次。 我想，如果不是消息队列，而是一个WebServer的话，这会更容易。这样我就可以有一个可以触发重新加载的endpoint

7.27一面 面试官人很好，问到我不会的就换别的问了，全程一个小时。 先自我介绍，再根据自我介绍里的内容进行提问，关于研究方向的问题，想了解我的研究方向大致是怎样的，让我大概就研究任务和主要方法还有数据集方面做介绍。 关于语言情况，我说我主要是用Python，她说他们C++用得多，我说本科用过，但是研究生期间没用了。她说他们Python只是拿来实验一下算法，主要还是用C++做底层的开发和改进优化。

8.1号投递，base深圳 8.20一面 总共30分钟左右，没有撕算法题。 自我介绍 挑个项目讲解，讲一下流程和效果 讲一下研究方向 北京的岗位比深圳多，为什么选择深圳？ 有没有女朋友？ 未来的职业规划？ 遇到的最大的挫折？从中学会了什么？ 最有自豪感的事情？ 有什么爱好特长？ 反问1：部门规模？三四十人 反问2：业务内容？做视频内容安全相关的，偏策略多一些，中间处理 #2022秋招##快手面经#

8月23一面： 自我介绍 手撕两道代码（最长公共子序列） 8月24二面： 自我介绍 coding：给定字符串，给定一个词典（词典元素可以重复使用），问字符串是否可以由词典中元素组成 问项目，评价指标，没有上线如何进行模拟上线的检测 8月25三面 自我介绍 问了论文、问了一个项目 问了Transformer的结构，相较于LSTM、CNN的优势 机器学习内容： GDBT、RF、bagging、boos

1.1、什么是K近邻算法 何谓K近邻算法，即K-Nearest Neighbor algorithm，简称KNN算法，单从名字来猜想，可以简单粗暴的认为是：K个最近的邻居，当K=1时，算法便成了最近邻算法，即寻找最近的那个邻居。为何要找邻居？打个比方来说，假设你来到一个陌生的村庄，现在你要找到与你有着相似特征的人群融入他们，所谓入伙。 用官方的话来说，所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的