📜  OLA 面试经历 |组 10(DS)

📅  最后修改于: 2021-09-17 06:42:30             🧑  作者: Mango

1.

  • 关于我的 DS 相关工作。
  • 为什么要改变?
  • IsBST()
  • 带有开始和结束索引的 Kadane 算法。

2.

  • 什么是支持向量机?
  • 给定一个带有未加密数据的硬盘。关于硬盘的数据(使用LDA),你能说些什么?
  • LDA 是有监督的还是无监督的?
  • 有多少种方法可以进行无监督学习(K-means、自动编码器等)?
  • 决策树如何工作?
  • 您如何及时在任何新领域执行。(如 spark 快速入门)

3.

  • 如何处理具有不确定性的 LDA(我们可以使用概率)
  • 如何处理尾查询(我们实际上不需要处理,因为我们的人力资源和服务器有限)
  • 为 OLA 应用程序设计功能,以优化供需匹配,从而优化 OLA 的收入。
    (考虑基于他乘坐哪辆车的用户细分,即使其他汽车可用,节日,常规用户与偶尔用户等。我们将预测收入并将最好的汽车提供给提供最佳收入的用户)
  • 你为什么要改变?

相关实践问题Kadane’s Algorithm

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