百度2017校园招聘经典笔试题

2019-05-06 16:08 作者 :佚名 围观 : TAG标签: 职场

百度2017校园招聘开始啦,你准备好了吗。校园招聘要先通过笔试题,百度公司同样需要用面试题来筛选,所以下面就由学习啦小编为大家介绍一下百度2017校园招聘笔试题的文章,欢迎阅读。 qzm4.com

百度2017校园招聘笔试题篇1

求职面试网

简答题

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1.深度神经网络目前有哪些成功的应用?简述原因。(10分) 求职面试网

2.列举不同进程共享数据的方式(至少三种)。(10分) 内容来自求职面试网

3.对于N个样本,每个样本为D维向量,采用欧式距离使用KNN做类预测。(10分) 本文来自求职面试网

1).给出预测时间复杂度。 内容来自求职面试网

2).当N很大时,有哪些方法可以降低复杂度? copyright qzm4

3).k取值的大小对预测方差和偏差有何影响?

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百度2017校园招聘笔试题篇2

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算法和程序设计 内容来自求职面试网

1.给出一个数据A=[a_0, a_1, a-2, ... a_n](其中n可变),打印出该数值元素的所有组合。(15分)

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2.有这样一个数组A,大小为n,相邻元素差的绝对值都是1,如A={4,5,6,5,6,7,8,9,10,9}。现在给定数组A和目标整数t,请找到t在数组中的位置。(15分)

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百度2017校园招聘笔试题篇3 本文来自求职面试网

关于K-means聚类算法,请回答以下问题:

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1).写出将N个样本X=(x1, ... xN)聚类成k类的k_means聚类算法的优化目标;

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2).描述K-means终止的常用条件; 内容来自求职面试网

3).以Kmeans算法为例,描述Expectation-Maximization(EM)算法的基本原理与步骤。

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4).用伪代码给出基于MPI或者Hadoop的Kmeans并行算法。 本文来自求职面试网

 

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