(1) 在nums寻找最小的连续子数组使得它们的和大于所给的targets 法1: 前缀和+二分 defsearch(s,k,n,t):t>s[n]:return-1l,r=k,nres=nwhilel<r:mid=(l+r)>>1ifs[mid]>=t:res=midr=mid-1else:l=mid+1returnresdeffunc(targets,nums):iftargets<sum(nums):return0n=len(nums)s=[0]*(n+...
改进优化算法,选择收敛阶次高、收敛速度快的优化算法 增大学习率(步长),比如Batch Normalization等方法其初衷之一就是为了加入网络以后,可以使用更大的学习率训练,从而使得收敛更快 GPU 对大量的矩阵运算进行加速(但是强化学习这种问题,其瓶颈主要卡在和环境交互上,GPU加速是很有限的) 从IO 上优化,因为 cpu 速度是很...
我是XXX的硕士,机器学习专业,我研究方向偏向于深度学习;然后我本科是XXX的物联网工程专业,本科做过两个项目:1)基于大数据的股票市场分析 2)基于用户操作的推荐系统 ;研究生阶段目前印象最深是做了两个项目:1)机器人课程作业中的challenge 2)现在正在做的基于model的智能机器学习框架,着重介绍在最后一个,然后问了...
实现"快手 机器学习算法工程师 面经"的流程 步骤 1. 准备面试资料 在准备面试资料时,你需要准备自己的简历、项目经验介绍、技术博客等。这些资料将在面试过程中用到。 2. 理解机器学习算法 在这一步,你需要对常见的机器学习算法进行深入理解。包括但不限于决策树、逻辑回归、支持向量机等。 ```python#示例代码:...
本文汇总了 深度学习(模型评估方法、基本方法、优化方法、深度学习基础、CNN、RNN)、机器学习(基础、集成学习、模型 、特征工程)、数据结构与算法(二叉树类、搜索回溯、概率题、动态规划、字符串)、数组、二分、快排系列(链表、排序)、海量数据题等各类型算法岗面试题。
回到顶部 总结 不同公司侧重点很不一样,比如百词斩问了很多机器学习基础知识的问题,头条则很注重算法.共同点是项目经历非常重要.通过这次经历看出自己还是有很多知识漏洞的,接下来的学习重点是多参加比赛,多实践,还有了解常用的算法与数据结构.
菜菜面经 快手 机器学习算法工程师(深圳)一面 上来先是问项目,我按照STAR模型八八一堆,说了背景大概存在问题,解决方法,如何处理过拟合,目标检测回归锚框不准确解决,几种激活函数,loss函数,评估标准acc,filter选择,测试集结果 问题: 1.几种激活函数优缺点。 说...
华为算法工程师(机器学习)面经: 一、二面问题汇总: 自我介绍; 非CS专业为什么做机器学习(我记得有本书上说机器学习产生于控制学科...); 看成绩单,因为我们学校信息学院分院之前自动化和计算机课程几乎相同,所以面试官比较满意; 与岗位相关的课程介绍; 分类器了解哪些,自己写过哪些;...
科大讯飞硬件工程师校招-面试理论题解析-by醒工硬件 科大讯飞(技术问题汇总)1、画出BOOST、BUCK基本原理图,讲解对应每个器件作用2、BOOST芯片内部构成大致讲解3、MOS、电感选型细节4、画出LDO芯片内部构成,讲解工作原理5、LDO为什么用NMOs不用PMOS,细节区别有什么6、LDO设计原因,LDO关键参数,参数对应会影响什么7、LDO...
面试官好像是做机器学习的,我的简历都是nlp相关 1、介绍word2vec 2、skip-gram模型,怎么进行训练的 3、LSTM介绍 4、介绍seq2seq模型,Attention,准确率怎么样 5、过拟合怎么解决 6、L1L2正则化怎么做的,区别 7、dropout原理 问的都比较基础,基本上都答上来了 ...