04-23 08:55 已编辑 合肥鸿格科技有限公司_嵌入式开发(准入职员工) 发布于安徽
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【24无实习春招】中国电科某所凉经
1.首先是自我介绍，我根本没准备好，我去我直接将我的英文复试稿子临时用翻译软件翻译了一下，讲得结结巴巴的，总体来说比较差，而且直接被面试官打断了（tips：其实面试介绍尽管高大上都没有关系，不要扭扭捏捏，提高自己的档次很重要，拿捏面试官）
2.SVM中RBF核函数的作用？
通过将数据映射到无限维特征空间，使原本线性不可分的数据变得线性可分，从而解决复杂的非线性分类问题
关键参数：
γ（gamma）：
值大：核函数较“窄”，模型会更关注邻近样本，容易过拟合（决策边界复杂）。
值小：核函数较“宽”，决策边界更平滑，可能欠拟合。
正则化参数C：控制分类器的严格程度。
C 越大，对误分类的惩罚越强，可能过拟合；
C 越小，允许更多误分类，模型更简单。
3.现在有一个场景，你在查询一个结果但是特别慢，如何从一个数据库的角度去排查或者去优化？
我的回答：建立索引（不对，可能有索引但是不是最优索引）
1）使用缓存，例如redis
2）大数量的场景建议使用分库分表，读写分离
4.最左匹配什么时候会失效？
1）跳过索引左侧列
2）对索引使用函数或运算
3）使用范围查询
4）使用不等于/LIKE/OR查询
5）数据类型不匹配
录音了这么多，估计凉凉了#牛客AI配图神器#
后续：与岗位不太匹配
2.SVM中RBF核函数的作用？
通过将数据映射到无限维特征空间，使原本线性不可分的数据变得线性可分，从而解决复杂的非线性分类问题
关键参数：
γ（gamma）：
值大：核函数较“窄”，模型会更关注邻近样本，容易过拟合（决策边界复杂）。
值小：核函数较“宽”，决策边界更平滑，可能欠拟合。
正则化参数C：控制分类器的严格程度。
C 越大，对误分类的惩罚越强，可能过拟合；
C 越小，允许更多误分类，模型更简单。
3.现在有一个场景，你在查询一个结果但是特别慢，如何从一个数据库的角度去排查或者去优化？
我的回答：建立索引（不对，可能有索引但是不是最优索引）
1）使用缓存，例如redis
2）大数量的场景建议使用分库分表，读写分离
4.最左匹配什么时候会失效？
1）跳过索引左侧列
2）对索引使用函数或运算
3）使用范围查询
4）使用不等于/LIKE/OR查询
5）数据类型不匹配
录音了这么多，估计凉凉了#牛客AI配图神器#
后续：与岗位不太匹配
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嵌入式少年不会遇到Java学姐 楼主
楼主 合肥鸿格科技有限公司_嵌入式开发(准入职员工)
第一次写恳请大家多多指正
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