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1、2014年百度校園招聘深度學習算法研發(fā)工程師筆試題 今天上午到騰迅那里，沒有叫到筆試通知，是去霸筆的。原本以為是可以霸筆的，因為像阿里，360等大公司都專門的考場給霸筆的人準備的，但是騰迅不是這樣，只有兩個很小教室給那些霸筆的人考試，一會就都占滿了，太少了，還有一大批沒收到通知人不讓考試。參加騰迅筆試的也夠火爆的，一條走廊全占滿了人，都是霸筆的，等了半小時者不讓進，太不厚道了。 下午到百度的筆試，比騰迅大氣多了，給那些霸筆的人提供了3個大教室，每個教室能容納100多人，而且有專門的人安排座位。百度的職位真多啊，有一二十個，我選擇的是B13深度學習算法研發(fā)工程師，一個教室還就我一個人選這

2、個職位。試卷一發(fā)下來，我愣了，真難度也太大了，好多我見都沒見過…… 現(xiàn)將題目貢獻如下： 一、簡答題 1.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目前有哪些成功的應(yīng)用？簡述原因。(10分) ? 2.列舉不同進程共享數(shù)據(jù)的方式（至少三種）。(10分) ? 3.對于N個樣本，每個樣本為D維向量，采用歐式距離使用KNN做類預測。(10分) 1).給出預測時間復雜度。 2).當N很大時，有哪些方法可以降低復雜度？ 3).k取值的大小對預測方差和偏差有何影響？ ? 二、算法和程序設(shè)計 1.給出一個數(shù)據(jù)A=[a_0,?a_1,?a-2,?...?a_n](其中n可變)，打印出該數(shù)值元素的所有組合。(15分

3、) ? 2.有這樣一個數(shù)組A,大小為n，相鄰元素差的絕對值都是1，如A={4,5,6,5,6,7,8,9,10,9}?，F(xiàn)在給定數(shù)組A和目標整數(shù)t，請找到t在數(shù)組中的位置。(15分) ? 3.在平面上有一組間距為d的平行線，將一根長度為l(l

4、 ? 2.關(guān)于K-means聚類算法，請回答以下問題： 1).寫出將N個樣本X=(x1,?...?xN)聚類成k類的k_means聚類算法的優(yōu)化目標； 2).描述K-means終止的常用條件； 3).以Kmeans算法為例，描述Expectation-Maximization(EM)算法的基本原理與步驟。 4).用偽代碼給出基于MPI或者HADOOP的Kmeans并行算法。 ? 我的部分解答： 二、(2) [java]?view plaincopyprint? 1. public?static?int?find(int[]?a,?int?t)?{??

5、 2. ????????int?i=0;?? 3. ????????while(i