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搜狗一面(10月9日) 吐槽一下,电话面试另一端是两个面试官 两个人交替着问 1.又问到了bagging和boosting 2.xgb和lgb的区别(真是高频,反正被问了无数次,我每次也不光说个level-wise和leaf-wise,还会说xgb里面的block怎么样的,lgb怎样从空间和时间上优化,直方图是怎么构建的都会说) ...
其中有个搜狗校招的笔试题目,觉得很有意思。思考了下,感觉相比给出的方法还有更好的方法。 题目 N个整数(数的大小为0-255)的序列,把它们加密为K个整数(数的大小为0-255).再将K个整数顺序随机打乱,使得可以从这乱序的K个整数中解码出原序列。设计加密解密算法,且要求K<=15*N. 如果是: 1. N<=16,要求K...
4 搜狗 一面: 项目问一遍,其中涉及的机器学习方法全问了一遍。 一个python的dict,按照key-value存储,如何按照value排序 如果是C++怎么做?一个map,怎么按照value排序? static的类有什么用。 如何实现一个只能实例化一次的类。 模板类? 纯虚函数和虚函数的区别 ...
搜狗2023校招笔试题 以下哪个不属于CRF模型对于HMM和MEMM模型的优势( ) A:特征敏捷 B:速度快 C:可容纳较多上下文信息 D:全局最优 答案:B 解析:HMM模型是对转移概率和表现概率直接建模,统计共现概率。而MEMM模型是对转移概率和表现概率建立联合概率,统计时统计的是条件概率。CRF是在给定需要标记的观看序列的条件...
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