《机器学习》专题

全程45分钟左右，目测面试官是个主管 1.自我介绍 2.介绍实习经历，首先让我介绍一下整体业务，然后拷打数据构建部分，然后让我介绍一下vllm，然后让我说一下大模型幻觉问题怎么解决，然后让我介绍一下大模型跟bert那种相比结构有什么改进 3.第二第三个项目都是我介绍了一下，就没有了 4.代码题，写二叉树的前序遍历，用递归和非递归实现 5.问一些其他的问题，问我在小米和网易实习哪个好，让我说出两个网

整体70分钟，人麻了 1.自我介绍 2.介绍实习内容，我介绍了一下我在网易做智能npc相关的，他说他之前也在网易伏羲工作然后他开始问我业务背景，问我训模型调了什么参数、测评怎么做的、数据怎么优化的，问得很细 3.介绍第一个项目，我的是一个rag的项目，我先整体介绍了一下，他开始问问题，问我数据构建，向量库构建，用的什么数据库存储的，召回怎么做的，然后问我对比解码的原理，问我对rag做优化的话有什么

地图出行服务业务部-T联合 (一面已凉 投递时间：7.11（第一次投递的挂掉了） 变更岗位：7.26 测评邮件：7.26 面试时间：7.30 15:00，挂得很快，吃完饭回来就挂了 总时长：80min，其中项目40min 1、之前在百度做的岗位信息爬取和我的论文有什么关系，为什么离职了？ 2、论文里的损失解释一下，设计的模型是微调的 or 预训练的？ 3、比赛是自己做的还是组里合作的 4、tran

7.30一面 1.自我介绍 2.纯问项目，主要就是让讲项目，做这个项目的背景，以及具体思路。 3.手撕，(给一个有问题的路径，返回正确路径)

记录一下字节处女面 2024.07.23 1. 自我介绍 2. 简历从上到下拷打（30 min） 3. os中进程调度方式 4. os中进程的元信息放置在哪里 5. docker中unionFS、namespace、cgroup 6. cgroup中如何在进程调度中体现 7. 介绍一个k8s中你最熟悉的组件（kube-scheduler） 8. 做题：二叉树两个节点的最短边 总体回答的一般般，项目

用的是赛码的面试系统，面试官到点发起了语音通话，在线IDE。 ------------------------------------------------------------------------------------ 自我介绍，五分钟结束，然后面试官没有就自我介绍提问。直接说开始做题，从这里感觉到这是KPI面了。 -----------------------------------

全程35分钟，是个女面试官，感觉气场上应该是个部门主管；无手撕算法 1.先介绍了部门情况，第一次见面试官先自我介绍的，感觉确实是个领导，有亲和力 2.自我介绍 3.拷打第一个项目，我本来想共享屏幕对着模型图讲，结果面试官说不用，我就直接讲；这个面试官理解能力很强，我讲的她基本直接就懂了，之前有的面试官要问我好几遍；然后提了一些问题 4.拷打第二个项目，主要介绍了项目整体以及一些亮点，然后问了我幻觉

面试形式 3轮面试+1轮hr面。 时间线： 一面X 二面X+14 三面X+14+7 hr面X+14+7+7 其中，对时间信息进行脱敏，一面开始时间作为基准，记作X。例如，X+1表示距离一面的时间为一天。其中，对精确的时间也进行了相应的模糊处理，1-7天，就记作7天，可以认为是在一周内，8-14天，记作14天，可以认为在两周内。 一面（1h，X） 自我介绍 项目讲解与介绍，讲的自己上传的PPT(30

本文向大家介绍学习Node.js模块机制，包括了学习Node.js模块机制的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 一、CommonJS的模块规范 Node与浏览器以及 W3C组织、CommonJS组织、ECMAScript之间的关系 Node借鉴CommonJS的Modules规范实现了一套模块系统，所以先来看看CommonJS的模块规范。 CommonJS对模块的定义十分简单，主要分为模块引用

感知机学习问题转化为求解损失函数的最优化问题，最优化的方法就是随机梯度下降法。 1. 学习算法的原始形式 给定一个训练数据集$$T={(x{(1)},y{(1)}),(x{(2)},y{(2)}),...,(x{(m)},y{(m)})}$$，其中，$$x{(i)}in X= Rn$$，$$y^{(i)}in Y=lbrace+1,-1rbrace$$，$$i=1,2,...,m$$，求参数$$w

计算机编程是编写计算机程序的行为，计算机程序是使用计算机程序设计语言编写的指令序列，以通过计算机执行指定的任务。

本文向大家介绍Python语言描述机器学习之Logistic回归算法，包括了Python语言描述机器学习之Logistic回归算法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文介绍机器学习中的Logistic回归算法，我们使用这个算法来给数据进行分类。Logistic回归算法同样是需要通过样本空间学习的监督学习算法，并且适用于数值型和标称型数据，例如，我们需要根据输入数据的特征值（数值型）的大小来

问题内容： 我正在尝试让Apple的示例核心ML模型在2017年WWDC上演示以正常运行。我正在使用GoogLeNet尝试对图像进行分类（请参阅Apple机器学习页面）。该模型将CVPixelBuffer作为输入。我有一个用于本演示的名为imageSample.jpg的图像。我的代码如下： 我总是在输出而不是图像分类中遇到意外的运行时错误。我的转换图像的代码如下： 我从以前的帖子中获得了此代码。我

写在之前 大家好呀，我是帅蛋。 今天来更新机器学习篇面试，这一部分一共 32 道题。Python 面试八股文尽在帅蛋的【最强Python面试题】，大家一定要记得点赞收藏呀！！！ 欢迎和帅蛋聊一聊~扣扣2群：609771600，获取最新秋招信息 & 内推进度，日常聊聊迷茫吹吹牛皮，抱团取暖 顺便提一句，我所有和面试相关的内容都会放在#帅蛋的面试空间# 中，大家可以关注下这个话题~ 我会尽我最大的努力

本文向大家介绍Python机器学习之决策树算法实例详解，包括了Python机器学习之决策树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 本文实例讲述了Python机器学习之决策树算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 决策树学习是应用最广泛的归纳推理算法之一，是一种逼近离散值目标函数的方法，在这种方法中学习到的函数被表示为一棵决策树。决策树可以使用不熟悉的数据集合，并从中提取出一系列规则，