《高仙机器人》专题

生成随机数 # random_random.py import random for i in range(5): print('%04.3f' % random.random(), end=' ') print() # random_uniform.py import random for i in range(5): print('{:04.3f}'.format(ran

一共就面了半小时，有15分钟都在做题的样子😂 手撕: 判断链表有没有环，快慢指针，通过了面试官还要我讲一下思路，我就一直解释推的数学公式，不知道他听没听懂 问题: 我做的项目用了Xgboost，就从这个开始问，原理，GBDT，为什么这种模型好用等等 后来又问了我使用过paddleocr，提升准确率方法，(我也不知道，就瞎说，当时也没提升) 还问我会不会用大数据处理工具，没用过… 问了一些数据处理

美团笔试4道a了3，面完挂了一次被捞起来，然后面了两轮因为不太匹配又被丢回人才库了，今天又通知被捞了起来…… 记录一下前两轮面试吧，希望这次被捞能有好结果 优选一面（1h 凉） 一直问项目，目标检测的，数据集、模型…… 问图生图的，评价指标，模型结构 以上问了四十多分钟 写题：LeetCode 152. 乘积最大子数组 题不难，脑抽了，初始化一直有问题（你这个方法应该没啥问题，过不了的话你回去再调

自我介绍 介绍项目 介绍实习，面试官问的内容和ML的关系不太大，可能是和部门的工作比较契合所以就没为难我。 面试官向我介绍部门的工作内容，了解到和我目前实习工作相关性较强。 手撕：比较版本号 反问，因为投的是深圳+北京，所以问了一下base地。

冬招的第一个offer 一面 先拷打项目 然后手撕多头注意力机制和一道算法题：lcr08长度最小子数组 然后问了一些八股 linux如何查看某个文件有多少行 linux如何查看某个文件的第几列 git回滚的指令 合并分支的指令 弹一弹熟悉的激活函数和优缺点 fasterrcnn的优化 yolov5v8的优化 为什么业内yolov5用的比较多而不是yolov8 多头注意力机制和单头相比有什么优势 正

什么是机器学习？ 机器学习是自动从数据中提取知识的过程，通常是为了预测新的，看不见的数据。一个典型的例子是垃圾邮件过滤器，用户将传入的邮件标记为垃圾邮件或非垃圾邮件。然后，机器学习算法从数据“学习”预测模型，数据区分垃圾邮件和普通电子邮件。该模型可以预测新电子邮件是否是垃圾邮件。 机器学习的核心是根据数据来自动化决策的概念，无需用户指定如何做出此决策的明确规则。 对于电子邮件，用户不提供垃圾邮件的

一面 自我介绍 结合项目描述RNN、LSTM结构，描述模型改进原理 残差连接的优势 梯度消失问题——对比深度网络的梯度消失和循环网络的梯度消失 数据不平衡问题原因与解决措施 性能指标F1分数的计算方式 DDQN项目的环境介绍与网络模型 深度学习和强化学习的关联 Adam优化器的原理，SGD的原理 手撕： 最长有效的括号字符子序列（返回所有最长的子序列）（10分钟） 反问： 1分钟 emmm手撕ha

遇到了全是技术岗的群面，一起讨论怎么ai技术加入产品 总结：一定要读题！！！针对题来每点说自己的想法，最好把自我介绍压缩一下，组里好几个人没有说完就被下一个了，而且顺序不是按照公众号的个人编号。 读题5min，自我介绍➕想法1.5min，讨论20min，总结5min 就算没有抢到主持人，中途理清团队的思路也很重要！！！我的组两个技术大佬一直不统一。。。导致其他人也没有发表什么明确的想法和意见，我发

提前批 过去有点久了，可能有些回忆不准确了 百度机器学习一面 （电话，很简短） 询问想做的方向 问了LSTM GRU的结构和区别 Attention 原理 Bert 原理 对做NLP怎么看 百度机器学习二面 过项目，问项目涉及到的机器学习算法 概率题 贝叶斯相关 手撕算法 二分查找 先写无重复的 再写有重复找第一个 百度机器学习三面 证明根号二是无理数 用梯度渐近法求根号2 用牛顿法求根号2 手撕

今天下午面了快手的机器学习，部门是做搜广推的，面试官小哥哥介绍了一下部门情况，看到我是做图像的，感觉有点不太匹配，然后问我愿不愿意面试，我当然愿意了 时长：50min 1.自我介绍2分钟 2.介绍一下自己的项目，面试小哥不太懂我的这个项目，这里讲了比较多 3.二分类问题常用的评估指标？其中提到了召回率，出了个场景题说一下怎么计算 4.AUC怎么计算？ 5.AUC接近1可能的原因是什么？ 6.手撕：

自我介绍，三道编程题（二叉树和图，a了两道），项目深挖

一些秘密需要通过PODS获取，秘密存储在GCP秘密管理器中，什么是安全有效的方法来获取pod中的秘密？ 谢谢你！

Java如何处理多处理器机器上的GC和堆分配？ 在我所做的阅读中，单处理器和多处理器系统之间使用的算法似乎没有任何区别。艺术 作为一个数据点。Net时，算法发生了显著的变化：每个处理器都有一个与之密切相关的堆，每个处理器都负责该堆。这在很多地方都有记录，比如MSDN： 在运行服务器版本的执行引擎（MSCorSvr.dll）的多处理器系统上，托管堆被分成几个部分，每个CPU一个。当收集启动时，收集器

我试图在我本地的电脑上使用kafka(Windows10)作为生产者，在docker容器（ubuntu）上使用spark流作为消费者。我的示例在容器中一起工作，但我需要在本地计算机上创建流。 在容器的另一边，我正在监听端口2181来接收流。 我希望你能帮助我。谢了。

我有一个容器，包含2 div一个透明的背景色，坐在视频标签的顶部，视频应该是全屏宽度100%（高度没关系） 由于某种原因，透明div与视频容器高度略有重叠（在底部），如下所示： http://jsfiddle.net/v3vLq0nv/ 这种情况不会发生在图像标记上，请注意，在本例中，我使用了嵌入式youtube iframe，因为它与标记有相同的问题。 如果我在父容器上设置一个高度，那么它可以正