1. 机器学习中特征的理解特征（Feature）是样本可量化的属性，是模型输入。特征质量通常决定模型效果上限。常见有数值、类别、文本、时间、统计聚合、交叉特征等。2. 机器学习中有哪些特征工程方法？常见方法：缺失值处理、异常值处理、编码、标准化/归一化、特征构造、特征选择、降维。 from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.pipeline import Pipeline from sklear...

总的来说，这是一场收获很大的面试，感觉面试官不是以老员工的角度来拷打我，而是以一个引路人的视角带着我去思考一些场景问题，用一些真实场景来向我展示平时所学应该如何应用，然后问问题也都是笑着和我聊天那种问法，感觉是一个很有人格魅力的人，就是在他面前基本上说不了谎，而且感觉他更喜欢那种真诚地回答以及真实的思考，真的对我自己有很大的帮助，真的给字节点个大大的赞

求大佬指点，想找一份日常实习，可是投了快1000份，只有40个要了我的简历，只有两个面试机会，而且其中一个上来就要我签劳动合同我没同意，怎么办，出路在哪！！！

最近我整理了一份 大疆嵌入式岗位二面的面经，整体看下来难度确实不小。相比一面更多集中在 RTOS 基础、任务调度、实时系统原理，二面的提问明显更加深入，也更偏向工程实践。很多问题不只是停留在概念层面，而是会继续往 底层实现、系统设计以及实际项目场景 里去追问。从面经来看，二面的面试官一般是经验比较丰富的工程师或者技术负责人，整个面试大概 一个小时。提问方式基本是从一个比较基础的问题开始，比如中断、任务调度或者通信机制，然后一步步往深处延伸，比如 实时性分析、系统优化、复杂问题排查 等。整理完之后我也挑出了一些比较典型的问题，一共 20 道。整体覆盖 RTOS、驱动开发、通信机制、实时系统设计以...