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百度2019招聘研發(fā)工程師筆試題和面試題答案

更新:2023-09-15 22:41:08 高考升學(xué)網(wǎng)

  小編下面推薦的這套筆試題目,是一位網(wǎng)友剛參加完百度2015研發(fā)工程師招聘筆試分享的,大家敬請關(guān)注!
  一、簡答題

  1.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目前有哪些成功的應(yīng)用?簡述原因。(10分)

  2.列舉不同進(jìn)程共享數(shù)據(jù)的方式(至少三種)。(10分)

  3.對于N個樣本,每個樣本為D維向量,采用歐式距離使用KNN做類預(yù)測。(10分)

  1).給出預(yù)測時間復(fù)雜度。

  2).當(dāng)N很大時,有哪些方法可以降低復(fù)雜度?

  3).k取值的大小對預(yù)測方差和偏差有何影響?

  二、算法和程序設(shè)計

  1.給出一個數(shù)據(jù)A=[a_0, a_1, a-2, ... a_n](其中n可變),打印出該數(shù)值元素的所有組合。(15分)

  2.有這樣一個數(shù)組A,大小為n,相鄰元素差的絕對值都是1,如A={4,5,6,5,6,7,8,9,10,9}。現(xiàn)在給定數(shù)組A和目標(biāo)整數(shù)t,請找到t在數(shù)組中的位置。(15分)

  3.在平面上有一組間距為d的平行線,將一根長度為l(l

三、系統(tǒng)設(shè)計題(兩題中任選一題作答,25分)

  2.關(guān)于K-means聚類算法,請回答以下問題:

  1).寫出將N個樣本X=(x1, ... xN)聚類成k類的k_means聚類算法的優(yōu)化目標(biāo);

  2).描述K-means終止的常用條件;

  3).以Kmeans算法為例,描述Expectation-Maximization(EM)算法的基本原理與步驟。

  4).用偽代碼給出基于MPI或者HADOOP的Kmeans并行算法。

  我的部分解答:

  二、(2)

  public static int find(int[] a, int t) {

  int i=0;

  while(i

  if(t == a[i]) {

  return i;

  } else {

  i += Math.abs(t - a[i]);

  }

  }

  return -1;

  }

  public static void main(String[] args) {

  int[] a = {4,5,6,5,6,7,8,9,10,9};

  System.out.println(find(a, 7));

  }

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