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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正在准备春招找工作的同学看过来👀 不用再到处找岗位、找面经浪费时间了!楼主背景:25届计算机科班应届生,前年春招期间泡在牛客和各个招聘网站,深深体会到春招的信息差有多致命——有的大厂岗悄悄开了没人说,有的补录岗转瞬即逝,还有很多国企、外企、中小厂的优质技术岗,散落在各个渠道,海投半天全是已过期或者不招应届生的岗位,纯纯浪费时间和简历次数。相信很多同门和我一样,每天刷招聘平台刷到麻木,怕漏岗、怕投错、怕错过最佳投递期,干脆盲目海投,结果石沉大海,心态越面越崩。与其无效海投,不如精准抓岗,所以我纯手动整理核查了这份2026计算机春招开源岗位+面经合集,完完全全开源共享,专门解决应届生春招信息差问题,GitHub持续更新,收藏这一个就够了!有图有真相:https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20260324/815829632_1774333560483/072774B6B658B3603E1AA7198722775Chttps://uploadfiles.nowcoder.com/images/20260324/815829632_1774333564263/D4C3F89B131E41E46DF38B9940F42B93https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20260324/815829632_1774333566453/7745BBD150374B099E7C9557D7505BE0https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20260324/815829632_1774333581353/901B803EE1A19A3A4C7D5AE7234A2EF4📌 合集核心亮点(无套路纯干货、每日更新)所有岗位均人工核验应届生可投、2026春招专属,剔除过期、社招、实习混淆岗位,分类清晰,不用再挨个平台翻找,直接精准定位适配岗位:1、企业全覆盖,不分大厂小众,稳岗高薪都有- 互联网大厂:BAT、字节、美团、拼多多、网易、快手等头部厂,后端、前端、算法、测试、大数据、客户端全岗收录- 国企/银行IT/央企:适合求稳、想拿编制、朝九晚五的同学,运营商、国有银行、政策性银行、科研院所技术岗同步更新- 外企/外资科技:微软、英特尔、IBM等外企校招岗,薪资福利透明,作息友好,无大小周- 二线厂/独角兽/优质中小厂:避开大厂红海,投递通过率更高,很多薪资不低、培养体系完善- 补录/提前批/可转正实习:25届未上岸补录、26届提前批、日常实习可转正岗单独整理,不放过任何上岸机会2、岗位细分明确,技术党直接对标按技术方向拆分,不用大海捞针:后端Java/Go/C++、前端、嵌入式、云计算、大数据、AI算法/机器学习/CV/NLP、测开/功能测试、运维/网络安全、硬件/芯片等,泛IT产品、数分岗也附带收录,适配全计算机相关专业。3、硬核附加价值,一站式搞定春招- 附带直达投递链接,部分岗位附带内推码/内推渠道,跳过简历初筛,优先被HR查看- 标注岗位截止时间、招聘进度,实时清理过期岗位,避免白投- 同步更新春招笔试题库、技术面八股、高频面经,都是牛客和往届学长整理的干货,免费共享托管在GitHub,每天同步最新开岗信息,有新岗位大家也可以一起共建补充,真正做到应届生互助抱团。这份合集我们会坚持更新到春招结束,现在正在GitHub冲刺Star,每一颗Star都是我们持续更新、核对岗位的动力,也能让更多被信息差困扰的同学看到,少走弯路。GitHub仓库直达:https://github.com/0voice/2026-Computer-Spring-Recruitment-Job-Compilation目前内容和分类可能还不太完善,欢迎大家一起做贡献。
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