蚂蚁 国际事业群测开一面

4.1号面试复盘
是电话面试

进行自我介绍
然后问了相关算法的评价指标
开始问算法方面(一整个懵逼加没准备呢呜呜呜)

精确率和召回率是什么概念
简单几句话介绍神经网络
什么是无监督什么是有监督
神经网络和决策树有什么区别
项目里的推荐结果怎么评判的

用过哪些自动化测试的工具
抓包和postman怎么做的
有没有写过自动化的测试脚本
目前自动化测试自学掌握了哪些内容

要命哦,狠命的被鞭尸呜呜呜呜,感觉寄咯
全部评论
想象你是一个烘焙师傅,想要制作一个蛋糕。你需要调整蛋糕的甜度、香味和口感,以确保它味道正好。你尝试不同的配方,并且根据尝试结果来调整配方,直到你得到了理想的蛋糕。 神经网络就像是你在制作蛋糕的过程中的一种工具。你将不同的配方和烘焙时间输入神经网络,然后观察输出的结果(即蛋糕的口感)。如果口感不理想,你会调整配方,再次尝试。通过不断地调整和尝试,神经网络学会了哪些配方会产生最好的口感。 最终,当你使用了神经网络训练好的配方来制作蛋糕时,你可以期待它会有很好的口感,就像神经网络在面对新数据时能够做出正确的预测一样。
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发布于 2024-04-17 09:39 广东
**有监督学习**:就像有老师指导你一样,有监督学习使用带有答案的示例数据来训练模型。这样,模型可以学习如何根据输入数据做出正确的预测或分类。 - 例如,你有一堆已经标记好的图片,每张图片都标注了是猫还是狗。你可以使用这些数据来训练一个模型,让它能够根据新的图片来预测图片中是猫还是狗。 **无监督学习**:就像没有老师指导你一样,无监督学习使用未标记的数据来训练模型。这样,模型会尝试发现数据中的模式或结构,而不需要事先告诉它应该找什么。 - 例如,你有一堆未标记的文章,而你想知道这些文章可以被分成哪些主题。无监督学习可以帮助你自动发现这些主题,而不需要手动给每篇文章打上标签。
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发布于 2024-04-17 09:50 广东
想象你在学校里玩一个猜谜游戏。你想要通过一系列问题来猜出一位历史人物。这就像是使用决策树来解决问题。 首先,你可能问这位历史人物是男性还是女性。如果他是男性,你会问他是不是在过去的100年里活过。如果是,你可能会问他是否是一位政治领袖,以此类推,直到你猜出了正确的人物。 现在,让我们比较一下使用神经网络。这就像是你的朋友给了你一堆历史人物的照片,然后告诉你他们的名字。你开始观察这些照片,注意到某些人的眼睛颜色、头发类型和其他特征。通过观察这些特征,你开始建立起对不同人物的认知,并且能够在看到新照片时做出预测,猜出人物是谁。 所以,决策树是一种逐步提出问题并根据答案做出决策的方法,而神经网络则是通过观察大量数据并学习数据之间的模式来做出预测的方法。
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发布于 2024-04-17 09:42 广东
大佬有消息了不
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发布于 2024-04-12 23:51 广东
测开怎么问机器学习啊,是你简历上有吗
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发布于 2024-04-02 16:09 新加坡

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06-16 00:51
已编辑
清华大学 后端
1,首先自我介绍,问我为什么选go(我想着反正后端,写什么语言不重要)我了解过过他们的公司业务,主要做ai的,因为我原本也不是写后端的,就回答说go主流去做ai相关的后端应用。面试官就说,python不是更适合做ai吗?比如机器学习,深度学习?但我知道python有人工智能相关库,这问题就这样过了---2,之后面试直接上算法,让我用我最熟悉的语言写,我想着我都投递go了,我就直接用go写,一道比较简单的有序数组合并,刚好会(写完后,面试官问我时间复杂度是多少,我说m+n,他一脸疑惑,我说了几遍,他好像听不太懂,怀疑跟他那边嘈杂的环境有关),之后问我用了多少测试cases,不是,哥们,你不是看得到我屏幕吗?这是人能问出来的问题,我甚至怀疑要开始怀疑面试官是不是连时间复杂度都不会算了---3,问了mysql,写语句,10e的数据,字段有id,name,create-time....其中id为自增主键,在不建立索引的情况下,查询最近一周的量,写了一下,面试官不太满意,说没用到索引....(重点是,我一面也出了这道题,我就这么写的)---4,之后就直接反问环节,问下面试官对于刚刚的10e数据量那道题有什么想法,怎么处理才是正确的,开始巴拉巴拉,他周围太吵,没怎么听清,只听到二分这个词。之后问对这场面试的感受。面试官拒绝说这个,开始说教模式,说什么别问面试官这种问题,之后就不问say goodbay了---写在后头,二面的体验是很差的,感觉就是面试官仗着自己年龄大,经验丰富?秃顶?一种老人说教的感觉。无论说什么都是反驳你,而不是一起探讨的态度感想:希望公司对面试官人选重视点,普通话有浓厚的地方口音,很多时候都听不清,环境也不选安静一点的,高高在上的姿态让人十分不爽
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