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一文总结机器学习类面试问题与思路

机器学习、大数据相关岗位根据业务的不同,岗位职责大概分为: 一、平台搭建类 数据计算平台搭建,基础算法实现,当然,要求支持大样本量、高维度数据,所以可能还需要底层开发、并行计算、分布式计算等方面的知识。 二、算法研究类 文本挖掘,如领域知识图谱构建、垃圾短信过滤等;推荐,广告推荐、APP 推荐、题目推荐、新闻推荐等;排序,搜索结果排序、广告排序等;广告投放效果分析;互联网信用评价;图像识别、理解。 三、数据挖掘类 商业智能,如统计报表;用户体验分析,预测流失用户。 以上是根据求职季有限的接触所做的总结。有的应用方向比较成熟,业界有足够的技术积累,比如搜索、推荐,也有的方向还有很多开放性问题等待探索,比如互联网金融、互联网教育。在面试的过程中,一方面要尽力向企业展现自己的能力,另一方面也是在增进对行业发展现状与未来趋势的理解,特别是可以从一些刚起

程序员面试,什么样的 GitHub 才适合放简历上?

为什么 GitHub 可以加分 很多招聘描述上面都会备注 GitHub 加分项,那么为什么它是加分项呢? 社区光环,众所众知,GitHub 是开发者的“同性交友社区”。Google、Facebook、Alibaba 都在通过它来贡献自己的开源项目。如果你留心关注,公司越大 GitHub 的贡献度越高,那么如果你想进入大的互联网公司,是不是也提前融入一下这个氛围?同时对于求知的小伙伴儿想阅读源码没有什么比它来的更直接了。 代码工具,基本上 90% 以上的公司都使用 Git 系工具(GitLab、Gitee、GitHub)做项目源码管理,你的提交记录是最好的证明你的 Git 基本功,要比在简历上写熟练使用 Git 更有说服力。那么一个题外话,如果你也热衷于维护 StackOverflow 账号,写上也是一种加分。 编程习惯, 『Talk is

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