俗话说，知己知彼，百战不殆。要想收到心仪的offer，只顾埋头读书写代码可不行。在实力相近的情况下，比拼的就是心态、细节、以及临场应变的能力……在这个时候，对面试流程流程以及重点的把控，就可以成为你致胜的关键。我总结了几位行业大牛的经验，这边也和大家分享一下。在面试轮数上，NLP算法岗和大多数岗位一样，通常有三轮面试，分为初面、技术面试、终面。初面也可以叫电话面，因为大多数时候都是hr或者一线技术
中文分词技术词性标注命名实体识别词汇权重计算技术：TFIDF、SIF等搜索相关，索引方法：倒排索引，query 与文档相似度计算方法：BM25，文档排序方法：PageRank文本相似度衡量方法：LCS、Levenshtein 距离、杰卡德指数、w2v、wmd 等1、文本相似度算法 最长公共子序列 (LCS：动态规划思想，与最长公共子串有些不一样)
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修改：又过去一年，自己对这个问题有了新看法，更新一波吹水，专业玩家笑笑就好。最近几年发展很快，ai大有全面打倒工人的势头，而且开创了很多人机组队的神奇新高度，比如ai国际象棋赢了以后，那个下棋的大师开创了一门高等国际象棋，ai给人计算所有的可能性收益，人来根据这个信息做决策。人机联手的结果目前是最强的，比纯人纯机都有更高胜率。当然在不同任务中，人机的联合方式肯定会非常不同。如果你关注ai，肯定看过
网易NLP面经面试职位：AI研究工程师（NLP方向）-实习生 - 技术中心030面试方式：视频面试个人信息：双非中流一本 软件工程 大三上学期 11月面试流程首先问了我的空余时间怎么样 能实习多久然后开始问简历，简历上打的比赛是什么样的形式和内容然后在这个比赛中用的一篇论文解释一下思想(没答上来 忘了论文的细节了) 往简历上放的论文和技能一定要多复习 熟悉每一个细节然后讲了我在比赛中完成的任务 顺
Introduction本仓库主要记录本人对 NLP 相关知识的积累，之前笔记做的很多，考虑到秋招已至， 在复习的过程中， 慢慢将这些知识屡清楚，然后将相关的知识笔记整理成专题，来帮助我更好的复习。同时，开源出来，希望大家能帮助我补一补相关的技术栈，看看我哪方面比较弱，同时也帮助诸位秋招中的伙伴更好的复习。如果希望一起做的同学，可以联系我， 毕竟一个人做这么多，的确有点难，还好我前期笔记做的比较全
NLP算法工程师知识点想要使非叶子结点也有grad，则需要设置l.retain_grad()写数据 result_file = open(‘./work/result.txt’,‘w’,encoding=‘utf-8’) result_file = open(‘./work/result.txt’,‘w’,encoding=‘utf-8’) result_file.writelines(y_wrt
# 如何准备NLP算法工程师面试
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你通过一系列步骤，帮助你准备NLP算法工程师的面试。这些步骤将涵盖从基础知识的复习到实战的演练。
## 准备流程
以下是准备NLP算法工程师面试的流程：
| 步骤 | 任务 | 描述 |
| ---- | ------
面试题整理21.sobel算子知道吗2.two stage RCNN—cascadeRcnn， one stage yolo—RFBnet，介绍一下去雾算法3.分水岭算法4.Densenet的缺点5.手推LR6.决策树7.条件随机场8.讲LR，面试官要求LR讲得特别仔细，就那种LR是什么假设，损失函数是怎么回事，怎样更新参数什么的9.从方差和偏差角度比较bagging和boosting10.离散
## NLP 工程师如何转为语音算法工程师
随着人工智能的发展，自然语言处理（NLP）和语音算法工程师逐渐成为热门的职业方向。如果你是一名NLP工程师，并且希望转向语音算法工程师，本文将为你提供一份方案来解决这个具体问题。
### 背景介绍
自然语言处理（NLP）和语音算法工程师在工作内容上有很多的相似之处。NLP工程师负责处理文本数据，进行文本分类、情感分析、命名实体识别等任务。而语音算法
【关于 BatchNorm vs LayerNorm】那些你不知道的事一、动机篇1.1 独立同分布（independent and identically distributed）与白化独立同分布
为什么？
独立同分布的数据可以简化常规机器学习模型的训练、提升机器学习模型的预测能力相关性：
强相关：Naive Bayes 模型就建立在特征彼此独立的基础之弱相关：Logis
Python：Python是NLP领域的首选编程语言，其丰富的库和易读性使得NLP任务的开发变得简单高效。Java/C++：虽然Python在NLP领域占据主
【关于生成对抗网络GAN】那些你不知道的事一、动机之前我们提到玻尔兹曼机(Boltzmann machine)，波尔茨曼机作为一种基于能量函数的概率模型，因为能量函数比较复杂，所以存在较多的限制。虽然受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machine) 针对该问题，对能量函数进行进一步简化，即假设网络中仅有隐藏变量与观察变量的连接，而观察变量将没有连接，隐藏变量间也没有连接，
1. attention《attention is all you need》2. 相关项目3. 逻辑回归4. linux的指令（重命名文件，vim替换，vim指向文章最末行）5. 编程题：实现开根号函数6. 编程题：实现前缀树 百度1. bert模型结构2. bert中的mask和word2vec模型有什么相同点和不同点3. 相关项目4. 实习中的工作有没有检验的指标 是否上线 自己的
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2019-10-29 14:03:00
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系列课程基础入门：《自然语言处理通关手册》
实战进阶：《自然语言处理进阶手册》
2021 年，Google 一下 NLP 职位，你会发现有大量的相关搜索。实际上，世界各地各大企业都在如火如荼地开展自然语言处理（NLP）相关的业务。自然语言处理研究的是人类用自然语言与计算机之间进行通信的技术，属于语言学和计算机科学的交叉学科。同时，自然语言处理也包含了数理统计、概率论、线性代数、认知科学等多门学科的
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2023-08-14 10:51:40
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。 这周是我辞掉全职工作，成为一名独立的NLP / ML工程师和研究员（以下简称“自由AI工程师”）的一周年。到目前为止，结果是好的，过去的一年可能是我整个职业中最富有成效的一年。我过去一年的“成就”包括：编写和发布《 Real-World NLP》，这是我在过去1.5年中一直在努力写的一本NLP入门书；做研究并参与许多开源NLP项目，包括TEASPN，Nanig
1. NLP工程师的职责和工作内容注：以下五个问题难度递增分类问题：文本分类、情感分析（二分类和多分类）；匹配问题：检索与某句话类似的话，或者与它相关的回答。如kaggle的quora question pairs比赛；翻译问题：文本翻译；结构化预测：将一段文本转化为结构化的输出序列，如将文本中的词进行词性标注，语法树生成；人机对话：建模为马尔科夫决策过程，当前要采取的动作和上一个状态和动作有关，
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2023-08-17 09:03:07
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NLP算法工程师与知识图谱
## 简介
自然语言处理(NLP)是人工智能领域的重要研究方向，它致力于使计算机能够理解和处理人类语言。NLP算法工程师是负责开发和优化NLP算法的专业人士。而知识图谱则是一种结构化的数据表示方法，用于存储和组织各种实体及其之间的关系。在NLP领域，知识图谱被广泛应用于语义理解、问答系统、信息抽取等任务。
本文将简要介绍NLP算法工程师的职责和技能要求，并通过一个
算法工程师要求--深度学习写在开始技术要求知识拓展CNN（卷积神经网络）FCN（全卷积网络）LSTMGANS研究领域计算机视觉（CV）多媒体（Multi-Media）NLP（自然语言处理） 写在开始第一次在csdn写东西，希望能逐渐积累，在技术层面有所沉淀，尤其是前沿技术。技术要求根据某一岗位的职位要求进行针对性学习基本算法 ：CNN，FCN，LSTM，GANS；学习框架：TensorFlow，
2022年，搜索一下NLP职位，你会发现有大量的相关搜索。实际上，世界各地各大企业都在如火如荼地开展自然语言处理（NLP）相关的业务，尤其是自2018年大模型被提出以来。工业界对NLP工程师的招聘需求从未如此之高——预计在未来几年中，这种需求还会呈指数增长。NLP工程师却供应不足，合格的人才少之又少。但是另一方面，希望从事NLP的应届生甚至是经验丰富的计算机相关工程师都在努力地想转入这个行业。那么
# NLP算法工程师面试题实现流程
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
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| 步骤1 | 数据收集 |
| 步骤2 | 数据清洗与预处理 |
| 步骤3 | 特征工程 |
| 步骤4 | 模型选择与训练 |
| 步骤5 | 模型评估与调优 |
| 步骤6 | 部署与上线 |
## 每一步的具体操作及代码
### 步骤1：数据收集
在这一步中，我们需要收集与N
