选自Learndatasci 机器之心编译 参与:李泽南 来自 Glassdoor 的最新数据可以告诉我们各大科技公司最近在招聘面试时最喜欢向候选人提什么问题。首先有一个令人惋惜的结论:根据统计,几乎所有的公司都有着自己的不同风格。由于 Glassdoor 允许匿名提交内容,很多乐于分享的应聘者向大家提供了 Facebook、谷歌、微软等大公司的面试题。我们把其中的一部分列出以供大家参考。另外,如果你想转行成为一名数据科学家,这里也有一份实践指南(如何转行成为一名数据科学家?) 通用问题 苹果 1. 如果你
来自 Glassdoor 的最新数据可以告诉我们各大科技公司最近在招聘面试时最喜欢向候选人提什么问题。首先有一个令人惋惜的结论:根据统计,几乎所有的公司都有着自己的不同风格。由于 Glassdoor 允许匿名提交内容,很多乐于分享的应聘者向大家提供了 Facebook、谷歌、微软等大公司的面试题。我们把其中的一部分列出以供大家参考。
1.机器学习常用的分类算法,Logistic回归,SVM,Decision Tree,随机森林等相关分类算法的原理,公式推导,模型评价,模型调参。模型使用场景
在本文中,将分享一些常见的编程面试问题,这些问题来自于不同经验水平的程序员,囊括从刚大学毕业的人到具有一到两年经验的程序员。
60、UI 测试做的是 iOS 还是 Android?讲讲 iOS 的 UI 怎么测?
【导读】在机器学习中,支持向量机(SVM)算法是针对二分类任务设计的,可以分析数据,识别模式,用于分类和回归分析。训练算法构建一个模型,将新示例分配给一个类别或另一个类别,使其成为非概率二元线性分类器;使用核技术还可以有效地执行非线性分类。迄今为止线性核技术仍是文本分类的首选技术。
在日常生活和工作中,我们都会或多或少的使用Excel中的计算公式函数,比如求和公式、平均数公式等。今天为大家整理了一些在线Excel中可以引入的公式函数。
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库,专用于存储和处理大型矩阵,相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多,是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习,可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层:从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度: 1.导入模块numpy并以np作为别名,查看其版本 难度:1 问题:导入模块num
不知你是否注意过:查看页面时,随着页码的增加,翻页的速度也会随之变慢?应用程序设计人员虽然经常处理这个问题,但该问题依然存在。对此,有什么解决方案吗?我们可以使用一种灵活、易用的数据模型,MongoDB就是理想的解决方案,它提供强大的数据建模方法,使分页变得快速、高效。今天,我们就来探索在大量数据的前提下如何快速简单分页的问题。
前言 收集了100多道 Python 基础练习题,面试题,笔试题,练完这些题 Python 内功大增!适合python初学者和基础不牢的同学练手。 想刷面试题的也可以多看看,答案在网易云平台课程上ht
排序是每个软件工程师和开发人员都需要掌握的技能。不仅要通过编程面试,还要对程序本身有一个全面的理解。不同的排序算法很好地展示了算法设计上如何强烈的影响程序的复杂度、运行速度和效率。一起看一下前6种排序算法,看看如何在Python中实现它们。
自从 swift 刚开始就被设计为是编译时安全和静态类型后,它就缺少了那种我么经常在运行时语言中的动态特性,比如 Object-C, Ruby 和 JavaScript。举个例子,在 Object-C 中,我们可以很轻易的动态去获取一个对象的任意属性和方法 - 甚至可以在运行时交换他们的实现。
自从swift刚开始就被设计为是编译时安全和静态类型后,它就缺少了那种我么经常在运行时语言中的动态特性,比如Object-C, Ruby和JavaScript。举个例子,在Object-C中,我们可以很轻易的动态去获取一个对象的任意属性和方法 - 甚至可以在运行时交换他们的实现。
SortedList 类 [C#] 命名空间: System.Collections
Python 今年还是很火,不仅是编程语言排行榜前二,更成为互联网公司最火热的招聘职位之一。伴随而来的则是面试题目越来越全面和深入化。有的时候不是你不会,而是触及到你的工作边缘,并没有更多的使用,可是面试却需要了解。
下图12展示了两个对数字进行排序的公式。使用SMALL/ROWS函数从小到大排序,使用LARGE/ROWS函数从大到小排序。
排序操作基于一个或多个属性对序列的元素进行排序。 第一个排序条件对元素执行主要排序。 通过指定第二个排序条件,您可以对每个主要排序组内的元素进行排序。
简而言之,数据结构是一个以特定形式存储数据的容器。这种“形式”允许数据结构在某些操作中更加高效。
我不认为机器学习中使用的数据结构与在软件开发的其他领域中使用的数据结构有很大的不同。然而,由于许多问题的规模和难度,掌握基本知识是必不可少的。
排序是每个软件工程师和开发人员都需要掌握的技能。不仅要通过编程面试,还要对程序本身有一个全面的理解。不同的排序算法很好地展示了算法设计上如何强烈的影响程序的复杂度、运行速度和效率。
本书的目标是研究各种重要和有用的算法——解决问题的方法适合计算机实现。算法与数据结构——组织数据的方案密切相关。本章介绍了我们研究算法和数据结构所需的基本工具。
【新智元导读】很多人都想知道,谷歌、微软、Facebook 这样的顶级科技公司,在面试大数据机器学习工程师时会问些什么问题。可惜的是,这些公司的面试者事先都要签保密协议,不允许把面试题目泄露出去。不过美国一家做企业点评与职位搜索的职场社区 glassdoor 还是想方设法搞到了面试题目。让我们现在就揭开这层神秘的面纱吧! 一般性问题 苹果 1.假设你面临着数百万用户,每个用户有数百笔交易,涉及成千上万种产品。你如何对这些用户进行有意义的分类? 微软 2.请描述一个你参与的项目,讲讲它有什么独特之处。 3.如
本着这种精神,这是我的python面试/工作准备问题和答案。大多数数据科学家编写了大量代码,因此这对科学家和工程师均适用。
除并发应用,Queue在Java SE5中仅有两个实现 LinkedList和PriorityQueue,差异在于排序行为,而不是性能。
我想告诉你一个关于后缀数组的故事。在一段时间里,我正在西雅图的一家公司面试,当时好奇的是如何最有效地创建一个用于可执行二进制文件的diff。我的研究给我带来了后缀数组和后缀树。后缀数组只是,将字符串的所有后缀排序,储存到有序列表中。后缀树是类似的,但是比列表更像BSTree。这些算法相当简单,一旦你进行了排序操作,它们就具有很快的性能。他们解决的问题是,找到两个字符串之间最长的公共子串(或者在这种情况下是字节列表)。
上一篇文章《向量检索研究系列:本地向量检索(上)》介绍了如何加快向量相似度计算,但是一般的向量检索流程还包括对计算结果进行排序,以及有必要的话,在计算相似度之前可以对向量库中的向量进行过滤筛选(可选流程)。
今天,我们就来看看,在这几个问题中,散列表和链表都是如何组合起来使用的,以及为什么散列表和链表会经常放到一块使用。
今天来谈一种十分重要的堆排序的算法,其在STL中的数据结构也就是Priority_Queue。也是一种十分高效的排序方式,虽然其算法模型为二叉树结构,但是可以使用数据进行模拟这个二叉树的结构和相应的函数操作!
这份面试资源主要包含五部分内容:数组、链表、字符串、二叉树和重要算法(如排序算法)的编程面试题,其中每部分内容我们都列出了一些最常被问到的热门问题,并且在每个题目后给出了可以参考的解决思路和代码,因为题目较多,我们没有罗列所有的方法和代码,只给出了访问地址。相信大家在掌握了这些内容后,一定可以提升实力、信心大增。
本文是王争老师的《算法与数据结构之美》的学习笔记,详细内容请看王争的专栏 。有不懂的地方指出来,我做修改。
List:一个有序(元素存入集合的顺序和取出的顺序一致)容器,元素可以重复,可以插入多个null元素,元素都有索引。常用的实现类有 ArrayList、LinkedList 和 Vector。
算法作为程序员的必修课,是每位程序员必须掌握的基础。作为Python忠实爱好者,本篇将通过Python来手撕5大经典排序算法,结合例图剖析内部实现逻辑,对比每种算法各自的优缺点和应用点。相信我,耐心看完绝对有收获。
做Leetcode的过程也是一个寻找趣味题目的过程。Leetcode的第二页及第三页这100题断断续续做了有段时间了,趁周末时间把它close掉了。几个有意思的题目挑出来给大家思考一下。
有 del() 函数的对象间的循环引用是导致内存泄露的主凶。不使用一个对象时使用: del object 来删除一个对象的引用计数就可以有效防止内存泄露问题。
10个数据结构:数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Trie 树; 10个算法:递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态 规划、字符串匹配算法。
问题:在不使用硬编码的前提下创建以下模式。仅使用 NumPy 函数和以下输入数组 a。
基本概念 操作系统中 heap 和 stack 的区别 什么是基于注解的切面实现 什么是 对象/关系 映射集成模块 什么是 Java 的反射机制 什么是 ACID BS与CS的联系与区别 Cookie 和 Session的区别 fail-fast 与 fail-safe 机制有什么区别 get 和 post请求的区别 Interface 与 abstract 类的区别 IOC的优点是什么 IO 和 NIO的区别,NIO优点 Java 8 / Java 7 为我们提供了什么新功能 什么是竞态条件? 举个例子
很多在近期找过工作的同学一定都知道了,背诵八股文已经不是找工作的绝对王牌。企业最终要的是可以创造价值,或者首先需要干活的人,所以实战很重要。今天这篇文章就是给大家分享一下如何在我们实战生产中使用 redis。
原作者: 2016 Nicolas P. Rougier MIT协议 翻译版权归我所有
今天小浩给大家分享一篇关于归并排序的文章。考察归并排序的题目可以形态各异,但是万变不离其宗,希望看完今日之章,你能掌握归并排序及其思想大成。
对于许多开发人员而言,编写采访编码的过程会引起焦虑。涉及的内容太多,常常感觉很多与开发人员在日常工作中所做的事情无关,这只会增加压力。
基本概念 操作系统中 heap 和 stack 的区别 什么是基于注解的切面实现 什么是 对象/关系 映射集成模块 什么是 Java 的反射机制 什么是 ACID BS与CS的联系与区别 Cookie 和 Session的区别 fail-fast 与 fail-safe 机制有什么区别 get 和 post请求的区别 Interface 与 abstract 类的区别 IOC的优点是什么 IO 和 NIO的区别,NIO优点 Java 8 / Java 7 为我们提供了什么新功能 什么是竞态条件? 举个例子说
输入包含不同整数的数组A, 输出A中逆序对的数量,逆序是指: 如果 i < j 而 A[i] > A[j],那么 (i, j) 就是一组逆序对。
一般而言,对于包含n个元素的列表查找某个元素,使用二分法最多需要log_{2}n步(时间复杂度为log_{2}n),简单查找最多需要n步。大O表示法指出了算法最糟糕情况下的运行时间
Python是一种简洁、易读性强的动态类型的语言,他的语法特性使得程序员在编写Python代码时更加简洁,易于理解。Python社区拥有大量的第三方库和框架,这使得Python在各个领域都有广泛的应用。例如数据科学、机器学习、Web开发、数学统计、文本检索、数据筛选等。而针对Python面试也会更加注重对这种动态类型语言的理解和运用,以及如何处理解决实际问题。相比之下,其他语言面试可能更加注重语法细节和性能优化等方面。
对很多开发者来说,编程工作的面试准备很容易让人焦虑。面试要涉及的东西实在太多,其中很多还往往与开发者的日常工作无关,只会额外增添压力。
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