Публикации по теме 'interview'
Сложный JavaScript: Часть 2
Привет, Гайзз, Добро пожаловать во вторую часть Ticky JavaScript. Если вы здесь впервые, ознакомьтесь с частью 1. Ссылка ниже ⏬
Tricky JavaScript: Часть 1 JavaScript — очень популярный язык. С ним легко учиться и работать. Большинство веб-разработчиков начинают свою карьеру с… pratik-das.medium.com
Завершающие запятые в массиве
Знаете ли вы, что вы можете создать массив без значений, а только с запятыми? Прочтите приведенный..
Интервью с экспертами по машинному обучению — Часть 10
Интервью с первоклассным машинным обучением — часть 10
Метрики оценки производительности моделей классификации
В машинном обучении метрики оценки производительности модели используются для измерения качества модели при решении данной проблемы. Эти показатели можно использовать как для оценки производительности модели в процессе обучения, так и для оценки производительности модели на тестовых данных.
Если запросов 10 000, как использовать промисы для управления параллелизмом?
Это очень сложный вопрос на собеседовании, и мне потребовалось 2 часа, чтобы найти разумный ответ.
Это факт. Сегодня я пошел на собеседование в крупную компанию, и интервьюер задал мне следующий вопрос:
«Если запросов 10 000, как использовать промисы для управления параллелизмом?»
С 10000 запросов? он такой огромный!
Я знаю, что эти одновременные запросы к бэкэнду создадут огромную нагрузку на сервер. Если без ограничения скорости, серверная часть потенциально может выйти из..
Перемотка назад по науке о данных № 3
Лучшее из подготовки к интервью, учебных пособий и тенденций за последние несколько недель
На этой неделе самые выдающиеся статьи посвящены социальным навыкам, позволяющим преуспеть в науке о данных.
Чтобы начать работу в качестве Data Scientist, будь то выпускник программы или переключение с SDE/другой технической роли, требуется изменение восприятия того, как выполнять работу. Достижение ваших рабочих целей потребует большего количества общения, планирования и постановки целей...
Хитрые вопросы на собеседовании по JavaScript, которых вы не знаете
JavaScript — универсальный и динамичный язык. На технических собеседованиях часто встречаются сложные и каверзные вопросы по JavaScript, которые проверяют ваше понимание языковых нюансов, области действия, замыканий и многого другого. Давайте рассмотрим самые каверзные вопросы по кодированию JavaScript:
1. Загадочная правдивость пустых массивов
Вопрос: Что выведет следующий код?
if ([] == false) {
console.log("Hello!");
} else {
console.log("Hi!");
}..
Все о XGBoost
Эта статья содержит :: 1. Введение в XGBoost 2. Как формируются деревья в XG Boost 3. XG Boost :: Реализация (код Python) 4. Поиск по сетке в XG Boost 5. Перекрестная проверка в XG Boost 6. Байесовская оптимизация в XG Boost 7. Обработка пропущенных значений в XGBoost 8. Оценка в XGBoost 9 , Показатели оценки в XGBoost 10. Плюсы и минусы XGBoost
Введение в XGBoost
XGBoost — популярная библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом для повышения градиента в деревьях..
Самые важные вопросы на собеседовании по Java
Привет, ребята! Если вы готовитесь к собеседованию по Java и ищете наиболее часто задаваемые вопросы для собеседования, попробуйте ответить на приведенные ниже вопросы, это будет для вас краткий обзор.
Я делюсь этими вопросами, основываясь на своем опыте собеседований, я прошел несколько собеседований в таких компаниях, как Paytm, Cisco, InfoEdge.
1. Почему у нас есть статическое ключевое слово в Java?
2. Почему мы создаем статические методы и какие в этом преимущества?
3...
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..