Публикации по теме 'interview'
Как делать заметки во время интервью?
Интервьюировать сложно — и это включает в себя как проведение, так и оценку. Делая заметки во время интервью, мы избегаем предубеждений и делаем основанные на данных и подотчетные оценки. Благодаря встроенной функции создания заметок от meetcolab вы можете легко делать заметки и делиться ими.
В этом посте я хотел рассказать о том, как написать отзыв об интервью и использовать Meetcolab, чтобы убедиться, что мы как интервьюеры принимаем правильное решение.
Почему важна обратная..
Two sum — Найдите пары в массиве, которые суммируются с целью
Учитывая массив [1,2,3,4,5,6], нам нужно найти пару чисел, которые в сумме дают заданную цель — скажем, 10. Результат должен быть (4,6).
Решение 1) На первый взгляд, программу можно легко написать, используя два цикла for для каждой возможной пары. Мы продолжаем проверять, равна ли сумма двух переменных цели или нет.
def findingSum(array, value):
for i in range(len(array) - 1):
for j in range(i, len(array)):
if array[i] + array[j] == value:
return..
Вопросы для интервью с Quant Investment & Machine Learning (2)
Quant Investment & Machine Learning — действительно очень большая и разнообразная область. Поэтому трудно быть мастером по всем предметам. Ниже приведены несколько вопросов, которые я считаю весьма полезными для подготовки. Если вам интересна эта тема, вы также можете найти предыдущую статью ниже:
Один вопрос на собеседовании для проверки логических и программных навыков кандидата?
Это мой самый любимый вопрос на собеседовании. Я спрашиваю почти на каждом собеседовании, и менее 1 % кандидатов отвечают идеально.
Итак, в чем вопрос?
Вопрос: Напишите программу для печати выходного массива [-1, 6, 25, 62, 123] для входного массива [1,2,3,4,5]?
Ответ: Это очень простой вопрос для программирования. Сложная часть состоит в том, чтобы определить шаблон, как элемент входного массива преобразуется в элемент выходного массива.
Итак, я надеюсь, что большинство из нас..
Что такое генеративные модели?
В других местах есть много объяснений, здесь я хотел бы поделиться некоторыми примерами вопросов в настройках интервью .
Что такое генеративные модели?
Вот несколько советов для читателей:
Генеративная модель — это класс моделей для неконтролируемого обучения, где с учетом обучающих данных наша цель — попытаться сгенерировать новые образцы из того же распределения.
Как генерал Цо помешал моей карьере в Facebook
Незадолго до отъезда на выходные с семьей я узнал, что прошел второй этап собеседований на стажировку в Facebook. На следующий день после возвращения из поездки у меня должно было состояться третье и последнее телефонное интервью.
Во время каникул я изучил свою задницу, отвечая на все вопросы Glassdoor несколько раз. Я помню, как сидел в гостиничном номере и писал код, пока моя семья занималась приятными делами. В тот день, когда мы прилетели обратно, у нас была остановка в..
Функции высшего порядка (фильтр, уменьшение и сопоставление)
В наши дни функциональное программирование произвело настоящий фурор в мире разработки. И не зря: функциональные методы могут помочь вам написать более декларативный код, который будет легче понять с первого взгляда, провести рефакторинг и тестирование.
Сопоставление, уменьшение и фильтрация — все это методы массива в JavaScript. Каждый из них будет перебирать массив и выполнять преобразование или вычисление. Каждый вернет новый массив на основе результата функции. В этой статье вы..
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..