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百度2017校园招聘经典笔试题

学习啦【笔试题】 编辑:护托 发布时间:2017-10-16 08:48:05

  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。

  百度2017校园招聘笔试题篇1

  简答题

  1.深度神经网络目前有哪些成功的应用?简述原因。(10分)

  2.列举不同进程共享数据的方式(至少三种)。(10分)

  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)

  1).给出预测时间复杂度。

  2).当N很大时,有哪些方法可以降低复杂度?

  3).k取值的大小对预测方差和偏差有何影响?

  百度2017校园招聘笔试题篇2

  算法和程序设计

  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)

  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)

  百度2017校园招聘笔试题篇3

  关于K-means聚类算法,请回答以下问题:

  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;

  2).描述K-means终止的常用条件;

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

  4).用伪代码给出基于MPI或者Hadoop的Kmeans并行算法。


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