WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'interview-preparation'


Подготовка к собеседованию: жадные алгоритмы
Теперь я думаю, что пришло время нам подтянуть штаны и пойти в игровые автоматы, потому что сегодня день, когда мы разбогатеем. Мы обсудим самую жадную из жадности. Жадные алгоритмы — это алгоритмы, которые принимают локально оптимальное решение в надежде, что при принятии этого локально оптимального решения он в конечном итоге найдет глобальный оптимум. Однако при жадном образе мышления часто глобально оптимальное значение оказывается не тем, которое создается. Вместо этого данный..

Содержит дубликат (LeetCode #217)
Эта статья является частью серии статей Натана Томаса, разработчика программного обеспечения полного стека, работающего в Сан-Франциско, Калифорния. Среди других его недавних статей — Создание собственного биткойн-узла и Подмассив максимального продукта . Введение Если вы ищете краткое руководство по оптимальному решению проблемы с кодом LeetCode Содержит дубликаты , вы попали по адресу. Этот вопрос входит в Список вызовов кода для слепых 75 LeetCode — группу вопросов,..

Вопрос на собеседовании: «Почему вы выбираете науку о данных в качестве карьеры?»
Во время собеседования на должность специалиста по данным интервьюер может поинтересоваться вашим интересом к этой должности и какие аспекты науки о данных вас волнуют. Один из вопросов, который может возникнуть: «Почему вы стремитесь стать специалистом по данным?» Предоставление убедительного ответа на этот вопрос может эффективно продемонстрировать ваш энтузиазм, опыт и соответствие ценностям компании. В этой статье мы углубимся в причины, по которым интервьюеры задают этот вопрос, и..

20 фрагментов кода строковых литералов для разработки на JavaScript: лучшие практики и примеры из реальной жизни
20 фрагментов кода, использующих строковые литералы в JavaScript, а также их результаты и пояснения Раскройте фундаментальную концепцию строковых литералов в JavaScript с помощью краткого исследования. В программировании строковые литералы — это последовательности символов, заключенные в одинарные или двойные кавычки, позволяющие представлять текстовую информацию. В этой статье представлены фрагменты кода, демонстрирующие различные операции для обработки и обработки строковых литералов...

Подготовка к собеседованию на Javascript — Часть 1
Подготовка к интервью на Javascript — часть 1 Привет всем, в этой серии статей мы рассмотрим некоторые обычные и важные концепции ядра JS, которые задают во время интервью. Эта серия, несомненно, так или иначе сделает вас лучшим JS-разработчиком. Пожалуйста, не забудьте подписаться , если вам понравилась эта статья, в будущем таких статей будет больше. С этого и начнем… Неявное и явное связывание var obj = { name: "wisdomBearer", display: function(){..

Последствия интервью с ISI ..
Не путать с ISI, Пакистан. 👈 О чем было задуматься? Личный самоанализ .. Недавно я прошел собеседование на должность исследователя в ISI, Калькутта. Вот как я к этому готовился: Думаю, это хороший способ подготовиться к любым подобным позициям. Ознакомился с профилем руководителя проекта и его публикациями, имеющими отношение к проекту. Обновил мой контент, который я подготовил, на основе проектов, над которыми я работал в прошлом. Открыл свои заметки по глубокому..

[DAY26]Сокращение
Аббревиатура | HackerRank Вы можете выполнять следующие операции со строкой: : Сделать прописными ноль или более строчных букв . Удалить все… www.hackerrank.com Решение: динамическое программирование. Мы должны разделить эту проблему на небольшие подзадачи. Во-первых, наблюдая за символами в строке b. Мы заметим, что если символ в строке b также находится в строке a. Затем мы проверим значение dp[row-1][col-1], чтобы убедиться,..

Новые материалы

Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..


Для любых предложений по сайту: [email protected]