一份涵盖机器学习、CV、NLP、推荐和开发等方面的大厂面经

本文涉及的产品
NLP 自学习平台,3个模型定制额度 1个月
NLP自然语言处理_高级版,每接口累计50万次
NLP自然语言处理_基础版,每接口每天50万次
简介: Datawhale面经项目

作者:汪健麟,电子科技大学,Datawhale成员

我们都有经历春招、秋招等面试,苦于不知道怎么准备,一直希望有一份小而美、及时更新的大厂面经。这次Datawhale团队成员,前后花了一年多的时间,整理了一份涵盖机器学习、CV、NLP、推荐和开发等方面的大厂面经,希望能帮助后来者。

一、做面经的初心
牛客网,知乎等众多网站上包含了数以百万计的面经,但往往大而散,在准备面试时候去翻阅不但浪费时间,翻阅材料越多,越觉得自己很多知识点都没有掌握,造成心理上极大的压力,导致面试中不能发挥正常水平甚至面试失败。

其实,每一位求职者都应该有自己的一份面试笔记,记录笔试中常涉及到的知识点和项目中常被问到的问题。每次面试之前看一遍,做到举一反三,融会贯通,熟捻于心,方能在每次面试中汲取经验,最后从容应对。我个人就有自己的面试笔记,每次面试之前都会翻一遍,边看边想,但求好运。

二、包含数据、算法、开发岗
面经涵盖了从数据到算法到开发;每个例题的答案都经过了反复推敲,确保答案的准确性;该项目成员大部分是从事该方面的硕士或在职人员,保证了每一份例题都是高频题目。

面经项目的知识框架:
image.png

以机器学习为例,包含机器学习基础和常见算法:
image.png

面经开源地址(欢迎star):https://github.com/datawhalechina/Daily-interview

image.png

相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 算法框架/工具
为什么使用C++进行机器学习开发
C++作为一种高性能语言,在某些性能要求极高或资源受限的场景下也具有非常重要的地位。C++的高效性和对底层硬件的控制能力,使其在大规模机器学习系统中发挥重要作用,尤其是当需要处理大数据或实时响应的系统时。
47 3
|
3月前
|
人工智能 编解码 算法
使用PAI-DSW x Free Prompt Editing开发个人AIGC绘图小助理
本文介绍如何借助阿里云PAI-DSW及Free Prompt Editing算法开发个性化AIGC绘图助手,实现图像智能编辑与生成。首先需领取PAI-DSW免费试用资源并创建实例;随后通过运行教程文件完成环境搭建。WebUI界面预设了多种参数供调整,如图像分辨率、编辑层数量等,支持更改图像背景与风格等功能演示。完成实验后应及时清理资源以避免额外费用。此外,参与阿里云开发者社区的“AIGC绘图小助手”活动,不仅可获得免费云资源试用,还有机会赢得桌面折叠风扇、小度智能屏X9等礼品。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 Kubernetes Docker
机器学习开发的灵药:Docker容器
机器学习开发的灵药:Docker容器
|
4月前
|
自然语言处理 监控 自动驾驶
大模型在自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)和多模态模型等领域应用最广
【7月更文挑战第26天】大模型在自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)和多模态模型等领域应用最广
185 11
|
4月前
|
存储 分布式计算 MaxCompute
构建NLP 开发问题之如何支持其他存储介质(如 HDFS、ODPS Volumn)在 transformers 框架中
构建NLP 开发问题之如何支持其他存储介质(如 HDFS、ODPS Volumn)在 transformers 框架中
|
4月前
|
TensorFlow 算法框架/工具 C++
构建NLP 开发问题之如何将模型导出为 ONNX、TensorRT 或 Tensorflow 格式以便部署
构建NLP 开发问题之如何将模型导出为 ONNX、TensorRT 或 Tensorflow 格式以便部署
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 Linux
【机器学习】Dify:AI智能体开发平台版本升级
【机器学习】Dify:AI智能体开发平台版本升级
230 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 自然语言处理
【NLP】讯飞英文学术论文分类挑战赛Top10开源多方案–4 机器学习LGB 方案
在讯飞英文学术论文分类挑战赛中使用LightGBM模型进行文本分类的方案,包括数据预处理、特征提取、模型训练及多折交叉验证等步骤,并提供了相关的代码实现。
48 0
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 Java
Java与AI集成开发:机器学习模型部署
Java与AI集成开发:机器学习模型部署
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
不做数值运算、纯靠嘴炮也能机器学习?基于自然语言的全新ML范式来了
【6月更文挑战第30天】基于自然语言的VML简化了机器学习,让模型参数变为人类可读的文本,提高理解和应用性。借助大型语言模型的进展,VML能直接编码先验知识,自动选择模型类,并提供可解释的学习过程。然而,表达能力、训练优化及泛化能力的挑战仍需克服。[论文链接](https://arxiv.org/abs/2406.04344)
38 1

热门文章

最新文章