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如何准备机器学习工程师的面试

冰冻三尺非一日之寒，首先 ，你要了解你自己的专业要求是什么，其次你要了解你的工作需求是是什么？只有你自己能够了解自己和专业的时候，你才能做最好的自己。好的自我介绍决定了面试的80 不管你相不相信，你适不适合这份工作，HR在你自我介绍的阶段，已经基本决定了。

机器学习方面的面试主要分成三个部分： 算法和理论基础 工程实现能力与编码水平 业务理解和思考深度 理论方面，我推荐最经典的一本书《统计学习方法》，这书可能不是最全的，但是讲得最精髓，薄薄一本，适合面试前突击准备。

机器学习主要模型：线性回归，逻辑回归，svm，各种树模型等等。原理公式要会，也要能熟悉推导过程。4）大数据，要了解并行化分布式的东西，比如hadoop，spark，Hive等，要明白底层的工作原理。另外，我们要知道面试回答问题的过程其实是各方面能力的展现过程。

云计算的海量数据挖掘工作是怎样实现的?

1、具体表现在：云计算的动态和可伸缩的计算能力为高效海量数据挖掘带来可能性；云计算环境下大众参与的群体智能为研究集群体智慧的新的数据挖掘方法研究提供了环境；云计算的服务化特征使面向大众的数据挖掘成为可能。

2、首先把对象数据、查询数据和其他数据划分到不同的数据表中（数据库的表）。（2）对于对象数据，由于是按对象类型（Object type）访问的，那么我们可以进一步按照对象类型进行垂直划分，把不同类型的对象数据划分到相应的数据表中。

3、数据挖掘技术是大数据处理的核心技术之一。通过对海量数据的分析，挖掘出有价值的信息，为决策提供科学依据。数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘等。云计算技术 云计算技术在大数据处理中发挥着重要作用。云计算通过网络将大量的数据资源进行管理和处理，可以实现数据的高效存储和计算。

4、传统的数据采集来源单一，且存储、管理和分析数据量也相对较小，大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理。

5、海量数据挖掘技 术应运而生，并显示出强大的解决能力。Gartner 的报告指出，数据挖掘会成为未来 10 年 内重要的技术之一。海量数据挖掘关键技术随时代而变化 所谓海量数据挖掘，是指应用一定的算法，从海量的数据中发现有用的信息和知识。

6、云计算可以提供更强大的计算和存储能力，同时也可以降低企业的运维成本和复杂度。总的来说，大数据分析包含了数据收集、存储、处理和分析等多个环节，需要借助多种技术和工具来实现。通过这些技术和工具的应用，可以挖掘出海量数据中的价值，为企业的决策提供有力的支持和指导。

搞架构和搞算法,哪个更牛一些

要想互联网服务质量过人一等，能回答好的问题要更多，所以知识的量得更大，也就是说要能从更多数据中学习和归纳知识。这就是“大数据”的核心价值，也是“架构”技法的重要性。

算法工程师更有前途。算法工程师是一个非常高端的职位，是非常紧缺的专业工程师，兼具前途和钱途，对以后发展更有前途。

喜欢软件结构就选架构师，喜欢数学运算就选算法工程师。按自己喜欢的种类，如两个都喜欢一起考了也不是问题。

就好比是盖楼，根基和房屋承重墙搞好了，决定着楼房是否足够结实。构架选好了，以后开发效率也会截然不同。如果模式选不好，模块划分不清晰的话，也会造成逻辑高耦合，以后维护成本也会更高。当然了，算法和数据架构也很重要。

算法是程序的灵魂，架构是灵魂的躯体，最近对这两句话感触很深，但很多程序员甚至忽略算法存在，更不要说是架构层面的东西，有些程序员甚至有些疑问，做编程也有几年了碰到关于算法的东西实在是很少。

机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些

主要区别在于：优化目标不同：GBDT每次迭代优化的目标是损失函数的梯度，而Xgboost优化的是目标函数的目标值。学习率不同：GBDT没有学习率这个参数，而Xgboost有。

传统GBDT以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息，xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开，同时用到了一阶和二阶导数。

首先xgboost是Gradient Boosting的一种高效系统实现，并不是一种单一算法。xgboost里面的基学习器除了用tree（gbtree），也可用线性分类器（gblinear）。而GBDT则特指梯度提升决策树算法。

二阶泰勒展开： XGBoost在优化过程中利用了二阶导数信息，相较于只使用一阶导数的传统GBDT，它提供了更精确的优化策略。正则化与模型控制： XGBoost引入正则项，以平衡模型的偏差和方差，减少过拟合，这是传统GBDT不具备的特性。

xgboost（全称eXtreme Gradient Boosting），也从属于GB框架，代码支持GBlinear，GBtree两种不同的子函数。就作者16年论文而言，我们讨论xgboost和GBDT的区别，主要对loss function进行了二阶的泰勒展开，并增加了正则项，用于权衡目标函数的下降和模型的复杂度，相比gbdt在训练的过程中比较不容易陷入过拟合。

在机器学习的广阔领域中，XGBoost是一颗璀璨的明星，它是GBDT算法的升级版，集分类、回归和排序等多种功能于一身。相较于传统的GBDT，XGBoost引入了革新性的变化： 算法优化首先，它采用线性分类器，深入挖掘二阶导数信息，这使得模型更加精确。

2021那些事儿|细数信息技术4大领域

1、诺贝尔物理学奖获得者乔治·斯穆特曾经参与过这样一个项目：聚焦可穿戴设备与人工智能技术的临床应用，借助智能可穿戴设备，自动预警急性心肌梗死，可以最大程度的救人一命。

工程计算仿真电脑配置要求

其实PLC编程对电脑的配置要求并不苛刻，安装内存在8GB以上，最佳为16GB，特别是学习西门子的学员，因为他们要安装TIA博途软件。想要查看电脑的安装内存，可以通过控制面板来查看，路径：控制面板所有控制面板项系统。

Ansys对电脑的要求取决于单元/节点/方程的数量， 如果你仅是学习使用，那现在一般配置的电脑应该都能满足你的要求，对于Ansys 12/10 内存尽量选择2G以上，4G会好点，而CPU，现在的一般都能力过剩。如果是用于工程计算，因为很多模型很复杂，涉及到很大的计算量。

- 大量内存：SolidWorks 需要大量的内存来处理大型模型和复杂的装配。至少16GB RAM是被推荐的起点，但32GB或更多内存将能提供更好的性能，尤其是在进行仿真和大型装配时。 **存储（硬盘）**：- 快速SSD：使用固态驱动器（SSD）可以显著提高数据访问速度，这对SolidWorks的性能有很大的帮助。

常规计算，采用ii7八代以上，内存8G以上，基本就够用了。