审稿机会 (电化学, 催化)# Immigration - 落地生根j*p2013-03-27 07:031 楼一个月后onsite.求问machine learning design 部分会问什么?general design 都准备不过来呢。哎!
d*h2013-03-27 07:032 楼5分杂志electrocatalysis, methanol oxidation有背景有需要的朋友请扑上来请附个人资料:姓名,单位,联系方式,研究背景,其他越详细越好有效期至 3月27晚
H*h2013-03-27 07:035 楼昨天刚面完FB 的 machine learning + system design.签了NDA, 具体的题目我就不透露了,而且这类题目透露了也没用,不是想coding的题目刷下一下就顶事的。你可以好好复习一下machine learning的具体知识和你以前使用过machine learning的经历,想想自己在解决问题的过程中做了怎样的取舍。system design如果没有hands on 经验就多去看看牛比工程师门的博客,还有例如dong fei大牛的文章。然后FB给你的那几个pdf里的例题好好想一想。但是不论什么情况下,ML都是要和system design结合在一起的。就是因为有了系统上的各种限制,设计ML部分的时候才有的说。
D*G2013-03-27 07:036 楼好文顶一下另外,FB面试时间比较紧,design题尽可能先给个overral picture,然后itemize有哪几点你要discuss,这样即使时间不够了也不要紧。或者面试你的人如果感兴趣哪个方面,他也会有针对性地问你。Design面试就是discuss, 如果引导的好,会对自己很有利。楼主,Good luck!【在 H**********h 的大作中提到】: 昨天刚面完FB 的 machine learning + system design.: 签了NDA, 具体的题目我就不透露了,而且这类题目透露了也没用,不是想coding的题: 目刷下一下就顶事的。: 你可以好好复习一下machine learning的具体知识和你以前使用过machine learning的: 经历,想想自己在解决问题的过程中做了怎样的取舍。: system design如果没有hands on 经验就多去看看牛比工程师门的博客,还有例如: dong fei大牛的文章。然后FB给你的那几个pdf里的例题好好想一想。: 但是不论什么情况下,ML都是要和system design结合在一起的。就是因为有了系统上: 的各种限制,设计ML部分的时候才有的说。
H*h2013-03-27 07:037 楼也给我点bless吧。。。等消息的日子太难熬了。。。【在 D*********G 的大作中提到】: 好文顶一下: 另外,FB面试时间比较紧,design题尽可能先给个overral picture,然后itemize有哪: 几点你要discuss,这样即使时间不够了也不要紧。或者面试你的人如果感兴趣哪个方: 面,他也会有针对性地问你。: Design面试就是discuss, 如果引导的好,会对自己很有利。: 楼主,Good luck!
q*l2013-03-27 07:038 楼请问能提供一点machine learning具体知识的复习经验么?咱不算是ML方向的,只是偶尔会用一下ML的工具。so对于不同背景的人,这个ML design会有不同的标准么?【在 H**********h 的大作中提到】: 昨天刚面完FB 的 machine learning + system design.: 签了NDA, 具体的题目我就不透露了,而且这类题目透露了也没用,不是想coding的题: 目刷下一下就顶事的。: 你可以好好复习一下machine learning的具体知识和你以前使用过machine learning的: 经历,想想自己在解决问题的过程中做了怎样的取舍。: system design如果没有hands on 经验就多去看看牛比工程师门的博客,还有例如: dong fei大牛的文章。然后FB给你的那几个pdf里的例题好好想一想。: 但是不论什么情况下,ML都是要和system design结合在一起的。就是因为有了系统上: 的各种限制,设计ML部分的时候才有的说。
H*h2013-03-27 07:039 楼这个我就真不知道了。我当时答的都是在工作中遇到过的情景。。。因为我的工作只和ML有关。。。工业界成熟的ML MODEL你差不多都得知道,然后在什么情况下用什么MODEL也得知道。还有就是FEATURE ENGINEERING, DATA PREPROCESSING,这些差不多加起来算是ML的基本组成吧。至少先把你偶尔用的ML工具弄清楚,不怕知道的少,就怕说了一个东西别人再问一下就说不下去了。【在 q*****l 的大作中提到】: 请问能提供一点machine learning具体知识的复习经验么?咱不算是ML方向的,只是偶: 尔会用一下ML的工具。so对于不同背景的人,这个ML design会有不同的标准么?