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Machine-Learning-Interviews

机器学习工程师面试指南,大厂技术面试全攻略

该指南专为机器学习工程师和应用科学家职位的技术面试设计,特别适用于FAANG等大厂。内容包括算法与数据结构、机器学习编码、系统设计、基础知识和行为面试模块。作者基于自身的面试经验和笔记编写,分享如何有效准备常见面试模块。尽管不同公司的机器学习面试结构有所不同,本指南的模块对其他相关职位也有参考价值,帮助应聘者更好地应对机器学习领域的技术挑战。

machine-learning-roadmap - 机器学习核心概念与工具指南
GithubMachine Learning开源项目机器学习工具机器学习数学机器学习资源机器学习过程
提供涵盖机器学习问题、流程、工具、数学基础和资源的完整路线图,帮助学习者全面掌握机器学习的核心内容。包含从问题定义到解决方案实施的详细步骤,并推荐相关学习资源,适合机器学习初学者和进阶者。
leetcode-master - 算法学习与刷题的系统化指南
GithubLeetCode代码随想录刷题开源项目数据结构算法
这个开源项目提供完整的算法学习计划,包含精选经典题目和高频面试题,按难度递增排列。每题配有详细图文解析,支持多种编程语言。内容涵盖算法、编程基础、开发工具和求职技巧,适合系统学习算法和准备技术面试。项目特色包括刷题顺序优化、多语言题解和全面的学习资源。刷题计划按专题分类,循序渐进,减少选题困扰。题解质量高,图文并茂,并有视频讲解。全方位助力学习和求职。
tutorial - 机器学习和深度神经网络算法综合教程
Github人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络算法
该教程全面介绍机器学习和深度学习算法,涵盖从基础到高级的内容。包括环境搭建、入门指南、框架介绍和核心概念。详细讲解BP神经网络、SVM、决策树等多种算法,以及回归、聚类和贝叶斯等模型。提供丰富的理论知识和实践指导,适合系统学习AI和算法的开发者参考。
Data-Scientist-Books - 提供AI、深度学习和机器学习相关的推荐书籍列表
AIDLGithubMLResearch开源项目项目实施
该项目提供AI、深度学习和机器学习相关的推荐书籍列表,适合初学者和有经验的研究者。这些书籍帮助读者快速入门,并深入掌握人工智能和机器学习领域的最新技术与应用,提供实际的项目实施指导和建议,从而更高效地完成AI/ML项目。
hands-on-ml-zh - Sklearn和TensorFlow机器学习指南
GithubPythonSklearnTensorFlow开源项目数据分析机器学习
本指南详细介绍了如何使用Sklearn和TensorFlow进行机器学习,包括在线阅读、Docker镜像、PYPI包和NPM包的多种下载方式,并提供了完整的编译和安装步骤。通过该指南,读者能够学习和掌握数据分析及机器学习的实用技能。
data-engineering-interview-questions - 2000多道数据工程面试题集 助力大数据职业发展
ApacheGithub云服务大数据框架开源项目数据工程数据库
该项目收集整理了2000多个数据工程师面试问题,涵盖数据库、数据仓库、大数据框架、云服务等多个领域。除详细问题清单外,还提供各技术的官方链接和学习资源,为数据工程师备战面试和技能提升提供全面支持。
Production-Level-Deep-Learning - 生产级深度学习系统的部署与优化工程指南
Deep LearningGithubMachine LearningPyTorchTFXTensorFlow开源项目
本项目提供全面的工程指南,指导在实际应用中部署生产级深度学习系统。涵盖数据管理、开发、训练、评估、测试和部署等关键模块,并推荐最佳实践和工具。内容借鉴Full Stack Deep Learning Bootcamp、TFX Workshop和Pipeline.ai的高级KubeFlow Meetup,确保用户应对从模型训练到生产部署的各种挑战。
practical-machine-learning-with-python - 实际应用中的机器学习与深度学习指南
GithubPractical Machine Learning with PythonPython开源项目数据科学机器学习深度学习
通过结构化的三层方法和实际案例,本书帮助读者掌握机器学习和深度学习技能。内容涵盖scikit-learn、pandas、tensorflow等工具,提供数据处理、特征工程、建模和部署的详细指导,以及多个跨行业的案例研究,支持独立完成端到端的机器学习项目。
Interview with AI - 智能面试模拟工具,提高求职效率
AI工具AI面试个性化学习模拟面试求职准备软件工程师
Interview with AI是一款智能面试准备工具,为求职者提供个性化学习路线。该工具为用户创建10个主要步骤和100个子步骤的面试准备路线图,每个子步骤配有互动测验和学习卡片。根据职位描述生成定制计划,包含智能模拟面试功能,让用户在真实场景中练习并获得即时反馈。工具还提供详细学习资源和提示卡片,全面支持面试准备。适用于电脑和移动设备,方便用户随时随地进行高效求职训练。
senior-software-engineer - 优化软件工程师面试准备的综合资源
CI/CDGithub开源项目架构沟通协议编程范式软件开发
提供全面的资源,帮助准备公司内部高级职位的面试和评估,涵盖编程范式、通信协议、性能、架构、设计模式、代码质量、CI/CD、软件开发生命周期、估算、安全性及团队管理与软技能等关键主题,提升竞争力。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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