1. Demandez la compétence et le maître des outils généraux. Le jeu de compétences signifie que le type de connaissances que vous avez maîtrisé est généralement une exigence plus concrète, l'objectif principal est la routine d'enquête et de groupe et maîtriser l'outil du match. On m'a demandé différents types de restes de nombreuses choses différentes, telles que HTTP, TCP, des protocoles UDP, des principes de conception de la base de données, des méthodes de déploiement, des connaissances de base sur le système d'exploitation, Guide général, Hadoop et Hadoop Play Usage en ligne, comment déboguer, comment déboguer, Comment déboguer IDE Utilisez souvent un système d'exploitation ... En bref, les angles triviaux ont été posés.

2. Demandez à un curriculum vitae, posez des questions sur les détails techniques du curriculum vitae, principalement les détails techniques liés au projet et les extensions inter-technologiques mandarin.

Par exemple, dans mon projet, j'ai mentionné des choses liées à NLP, j'ai demandé des outils liés à la PNL, tels que Stanford NLP, V.V. Comme j'ai posé des extensions, par exemple, comment créer automatiquement une phrase significative, comment mettre un document divisé en une phrase, comment choisir comment créer un modèle, V.V. Ce type de problème est principalement important pour ses propres détails technologiques du projet, et il a maîtrisé des problèmes d'expansion.

3. Machine d'apprentissage, questions statistiques

Les questions relatives à la machine d'apprentissage sont trop nombreuses, j'ai des questions que j'ai rencontrées:

estimer les principales capacités de certains paramètres de distribution, Départ
LR SVM La différence nécessaire

Qu'est-ce qui est constamment chimique, nature Bayes naïf est les limitations de la grippe aléatoire NB

Pourquoi il est facile à utiliser

Comment utiliser

] Pour effectuer une sélection de modèle
, demander l'arbre de décision, LR, NB, SVM, etc., comment ressemble-t-il? Je ne peux pas apprendre, comment traiter, quel genre de noyau, comment dessiner sur la photo


a demandé des problèmes difficiles,Par exemple:
Pour comprendre le modèle graphique, écrivez la formule LDA, les principes et la formule de Pagerank
, apportez le thème pour créer un modèle, etc.

. En bref, les problèmes précédents ne sont pas trop difficiles, mais de nombreux problèmes doivent passer par l'intégration de ML, afin que les gens ont besoin d'apprendre de la recherche approfondie lorsqu'ils apprennent, pas de surface.

4. Pour un vrai problème, comment résoudre.

Ce type de problème est relativement large. Il se souvient principalement de l'objectif de l'enquête dans la réponse. Ce n'est pas la technique principale, mais vous ne pensez pas à ce type de problème. Par exemple, comment collecter des données, collecter ces données, comment définir la fonctionnalité, comment effectuer une mesure, comment réparer des jalons, V.V. Faire une étape étape par étape.

Exemple: Si vous voulez être un moteur de recherche immobilier, que dois-je faire?

Enfin, j'ai ressenti beaucoup de choses ou d'apprendre du projet. Par conséquent, les élèves étudient toujours encore certains DProjet réel.Il est préférable d'avoir des données du monde réelles, afin de pouvoir connaître une consommation de données propres, les enseignants n'enseignent pas, mais il est très utile dans de vrais travaux.Ce processus vous aide à grandir.Dans le même temps, il est nécessaire de prendre beaucoup de temps à mettre en œuvre un projet, tel que 6 mois, 8 mois et il peut y avoir plus de résultats idéaux.