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每个分析师都会遇到的7个面试谜题

约三成的分析公司(特别是顶尖公司)会要求应聘者解决谜题,借此评估他们的能力。从中他们能够观察出你是否逻辑清晰,思维活跃,且精通数字处理。...如果你能通过独特视角看待解决商业难题,那么你就能从众多应聘者脱颖而出。但是这种解决问题的能力不是一朝一夕得来的,需要有计划地训练长期的坚持。 对我来说,解决谜题就像是脑力训练。...这些问题在一些大公司的面试也出现过,如高盛投资、亚马逊、谷歌摩根大通公司等。 解题之前不要偷瞄答案哦! 20个面试谜题 #1硬币口袋问题 你手里有10枚装满硬币的口袋。...(提供一台电子秤) 答案:称1次 将10个袋子编号1-10,从1号袋子取出1枚硬币,2号袋子取出2枚硬币,3号袋子取出3枚硬币……最后,你的手里会有55枚硬币(1+2+3+…+9+10)。...假设所有的罪犯都非常机智,愿意按计划行事,他们能在一夜之间做出怎样的计划来尽可能让更多人活下来呢?

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作为程序员的你在外行人眼里是一个怎样的群体?

根据我的所有袋子里的所有苹果的总重量店主给出的价格,计算我应付的价格 向店主询问我应付的价格 如果我不接受店主索要的价格,则执行3次: 校对流程开始...向店主解释我计算出的价格询问其是否同意 如果店主同意,则跳过剩余的“校对流程” 校对流程结束 如果我仍然不接受店主索要的价格,则将我的所有袋子里的所有苹果取出...结束当前的“询问一家水果店的红富士价格流程” 如果此水果店的苹果当中没有红富士苹果,则视此水果店的红富士价格为无穷大元/斤,结束当前的“询问一家水果店的红富士价格流程”...如果此水果店的红富士苹果剩余不到一斤,则视此水果店的红富士价格为无穷大元/斤,结束当前的“询问一家水果店的红富士价格流程” 向店主询问此水果店的红富士苹果价格记录 询问一家水果店的红富士价格流程结束...根据我的所有袋子里的所有苹果的总重量店主给出的价格,计算我应付的价格 向店主询问我应付的价格 如果我不接受店主索要的价格,则执行3次: 校对流程开始 向店主解释我计算出的价格

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    编程到底难在哪里?

    : 装袋一个苹果流程开始 从所有的不在袋子的红富士苹果中选出最好的一个 如果此苹果能装入当前的袋子,则将此苹果装入当前的袋子,否则执行:...根据我的所有袋子里的所有苹果的总重量店主给出的价格,计算我应付的价格 向店主询问我应付的价格 如果我不接受店主索要的价格,则执行3次: 校对流程开始...,则视此水果店的红富士价格为无穷大元/斤,结束当前的“询问一家水果店的红富士价格流程” 如果此水果店没有苹果,则视此水果店的红富士价格为无穷大元/斤,结束当前的“询问一家水果店的红富士价格流程.../斤,结束当前的“询问一家水果店的红富士价格流程” 向店主询问此水果店的红富士苹果价格记录 询问一家水果店的红富士价格流程结束 从3家水果店中选出红富士价格最低的一家...装袋一个苹果流程结束 根据我的所有袋子里的所有苹果的总重量店主给出的价格,计算我应付的价格 向店主询问我应付的价格 如果我不接受店主索要的价格,则执行3次:

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    【案例解析】超有设计感的喜茶GO应用,优秀应用UI界面赏析-

    虽然静电喝喜茶很少,虽然上一次喝喜茶让我将近等了一个小时,虽然等的时候看店员一直在擦杯子一遍遍的擦就是不给你,虽然那之后就没有然后了,但是!不妨碍我赏析喜茶这款应用啊~哈哈哈。...在轮播图下方,设计师采用了跨栏设计的用户卡片,很少有应用将用户信息直接展示在首页,可见喜茶的场景是高度关联用户及等级内容的,而且将高频使用的会员码一展示在右侧,充分说明会员系统是喜茶非常重要的一环。...其实这个设计真的出现在喜茶的袋子上,看图。...这个算是视觉锤了吧~ 然后是关于列表的嵌套卡片,灰色背景上使用白色卡片,白色卡片采用上下分栏,上方为配图,下方是文字价格,喜茶设计师特别突出了价格和加入购物车的“+”按钮,而产品名,购买人数价格间距比较大...而带有浅浅阴影的卡片别致的引入第三方字体的英文数字字体,让画面更加具有设计感起来。 各位设计师小伙伴,喜茶算是这样的电商应用设计的比较好的一类,大家可以将其中精彩的部分学起来哈。

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    油管硬核大神教波士顿动力机器狗学会“撒尿” 给自己倒啤酒,网友:太恶趣味了!

    我们知道,它能记录周围环境,实时学习; 它可以适应各种崎岖地形; 它是凝聚了三十年研究心血的工程杰作... 就在人们担心机器人暴走,意识觉醒猎杀人类统治全世界时......而在现实,油管上一个小哥给波士顿动力公司的机器狗Spot编程,教它按指令倒酒,还是通过撒尿到杯子里的形式... 科幻电影的“杀人利器”沦为倒酒工具。 机器狗Spot:我不是真的人,但你是真的狗。.... ▲ 让机器狗“尿”啤酒到杯子里 首先第一步是制作“撒酒器”。通过管道从容器吸水,然后移动设备,对准杯子,放水。 那下一步就是让机器狗学会自动识别杯子,倒酒。...解决识别杯子的难题 1 经过实验,Michael发现,当用计算机进行图形捕捉时,只能每秒更新两张图,这样就无法有效捕捉图片。 但是,换个思路一想。...原本用来识别杯子的TensorFlow模型都无法发挥作用。 ▲ 车载摄像头效果太差 于是,Michael打算试试波士顿动力公司官网的运动摄像头,但这价格,实力劝退。

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    神回答:编程到底难在哪里?

    看到一个非常有意思的回答,这个回答虽然并没有说到编程到底难在哪里的本质,但是却清清楚楚说明了程序员在编程的时候的思维逻辑思考的整个过程。...这个回答可以非常科普的告诉程序员身边的朋友,程序员在编程的时候都是如何思考进行业务逻辑编程处理的。...我能接受的最高价格是 10 元 / 斤。 正常情况下一斤苹果用一个袋子能装下,但是为防万一,我会带两个袋子。 我知道附近的 3 家水果店,所以我会依次访问这 3 家水果店。...测试发现一个问题:如果水果店 0 水果店 1 都有红富士苹果并且价格都低于 10 元 / 斤,而且水果店 1 的价格比水果店 0 更低,那么我希望买水果店 1 的苹果,但我设计的流程会让我买水果店 0...我走路的过程可能会遇到突发事件,比如发现了新的水果店,比如袋子破掉了苹果掉一地,对于这些情况我的流程都无法进行处理。 啊问题太多了我懒得再改流程了。我还是去 X 宝买吧。

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    Cocos Creator | 挤水果小游戏实现 ( 一 )

    游戏开始后,点击屏幕,出现标尺,松开后,水果上的水滴滴落到杯子。这一期讲解三部分的实现: 1. 标尺显示的控制; 2. 水滴从水果上掉落; 3. 水杯的接水滴实现。 ? ? ? 标尺的控制 ?...■ 原游戏玩法,类似,按下屏幕显示标尺,松开标尺显示,水滴从标尺不同位置滴落到杯子,得分是不同的。如下图,蓝色、黄色、白色,水滴从三处不同区域成功掉落到杯子,得分依次减少。 ?...■ 控制显示,只需要监听屏幕的触摸事件TOUCH_START、TOUCH_END、TOUCH_CANCEL,开始触摸时显示,取消触摸时隐藏,结束触摸时隐藏,触发水滴掉落事件,以函数的形式驱动。 ?...■ 在触发掉落事件时,实例化一个水滴的节点,添加到水果上运动节水滴精灵的相同位置,包括位置、旋转角度、父节点。也就是实例化的带刚体的水滴,运动的初始位置就是水果上的精灵当前位置。 ?...■ 水杯可见部分,就是一张简单的纹理图片,只需要在水杯实体部分,添加上物理碰撞组件即可,普通的 BoxCollider 物理组件通过改变大小旋转就能满足要求,大小旋转根据杯子图片的实际显示,在编辑器调整

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    如何仅使用TensorFlow C+来训练深度神经网络

    我目前正在尝试将梯度运算从 Python 改为 C ++。 在这篇文章,我们将示例如何建立一个深度神经网络,通过车龄、里程燃料类型来预测一辆宝马 Serie 1 的价格。...读取数据 如果你还记得的话,这些数据是法国网站 leboncoin.fr报废的,而不是经过清理规范化,保存到 CSV文件的数据。我们的目标是读取这些数据。...最后,我们计算一下损失,即预测实际价格 y 之间的差异,再加上正则化。 至此,我们完成了正向传播,准备好启动反向传播部分。第一步是使用一个函数调用,将正向操作的梯度添加到图形。...在示例,我们将做 5000 步训练。第一步是使用损失节点进行正向传播,输出为网络损失。每隔 100 步,我们记录下损失值,网络的强制性属性会导致损失值减小。之后计算梯度节点更新变量。...到这一步,该网络经过训练,已经可以尝试预测一辆车的价格,也就是所谓的推理。我们来预测一下一台柴油发动机,车龄为 7 年,里程 11 万公里的宝马 Seria 1 的价格

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    一道腾讯面试题:厉害了我的杯

    ,这种测试方案,无论杯子会在哪层被摔碎,都至多只需要 m 次测试,在所有这些测试方案, m 的值最小。...而我们编程解决问题的过程,如果遇到最优问题的时候,往往可以先尝试一下动态规划的方法。 动态规划的一个出发点就是去 找到构成这个最优问题的最优子问题。...解决这两个问题,可以分别得到一个尝试次数 p 与 q,我们取这两个次数的较大者(假设是 p ),将 p 与第 1 次在 i 层执行测试的这一次相加,则 p+1 就是第一次将杯子扔在 i 层来解决 W(...对于这 100 层楼的问题,第一次,我们可以把杯子扔在 100 层的任何一层,所以可以得到 100 解决方案的测试次数 T{t1,t2,t3,……,t100} ,在这些结果,我们选取最小的 ti,...还有上面代码时间复杂度空间复杂度的也能进一步优化,这些内容放在下一篇进行分析。

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    一文带你入门向量数据库milvus:含docker安装、milvus安装使用、attu 可视化,完整指南启动 Milvus 进行了向量相似度搜索

    “19530”就像是一个密码或钥匙,具有正确的“端口号”才能进入袋子接触到魔术球。...现在我们可以开始往这个袋子里放魔术球,根据魔术球的属性进行检索管理了。...总结一下,这段代码使用 query() 函数,在 hello_milvus 魔术球袋子根据设定的条件(“random” 属性大于 -14)进行查询,返回满足条件的实体及其相关属性。...总结一下,这段代码使用 search() 函数,在 hello_milvus 魔术球袋子根据设定的条件(“random” 属性大于 -12)进行搜索,返回满足条件的实体及其相关属性。...使用您喜欢的文本编辑器将Yml '文件添加到services块: attu: container_name: attu image: zilliz/attu:v2.2.6

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    前沿 | BAIR开发现实环境的RL机器人,通过与人类的物理交互学习真实目标

    这意味着机器人要在每一个时间步更新它对θ的可能值的置信度,然后重新规划一个满足新分布的最优控制策略。 2)将控制规划区分开来。...在每一个时间点,机器人会根据其当前最优轨迹人类的偏好轨迹之间的累积特征差 ? 来更新它对θ的估计。...参与者需要校正机器人,教它将杯子保持直立(左边),使其朝着桌子移动(中间),避免经过笔记本电脑(右边)。...在任务 1 ,看到杯子倾斜时,要教机器人使杯子保持直立,参与者必须进行物理干预(图左的阻抗控制不会将杯子保持修正后的状态,图右的在线学习则能实时修正杯子变得直立)。 ?...我们证明,具有这种推理能力的机器人能够更新他们对正在执行的任务的理解正确地完成任务,而不是依赖于人们引导他们直至任务的完成。 这项工作只是探索从 pHRI 中学习机器人目标的一个简单尝试

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    Python 实现随机森林预测宽带客户离网(附源数据与代码)

    装袋法的装袋二字是精髓,顾名思义即将多个模型装入同一个袋子后,让这个袋子作为一个新的模型来实现预测需求,仅此而已。...复杂过度拟合只是对袋子每个模型而言,因为最后都会被加权,所以整个袋子(整体)并不会出现过度拟合的情况。...答:袋子模型多一点好,袋中用来训练每个模型的源数据比例小一点好,但这并不代表越多越好与越小越好,还得结合数据集特性一些深层次的模型算法知识。...而且随机森林应用十分广泛,并不只是局限于常见的金融领域,只要数据不平衡或者随机缺失严重,都值得尝试。如果你也对本文使用的数据代码感兴趣,可以私信我获取,每天固定时间上线,我们下个案例见。...后续会不断更新常见场景下的 Python 实践 图片.png

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    软件测试的基本理论知识(软件测试面试基础知识)

    程序员 / 开发人员 设计、编写软件,修复软件的缺陷。 测试工程师 负责找出软件产品存在的问题并报告。...灰盒测试:介于白盒黑盒测试之间,基于程序运行时刻的外部表现同时又结合程序内部逻辑结构来设计用例,执行程序采集程序路径执行信息外部用户接口结果的测试技术。...QC与QA的区别 QCQA的主要区别:前者是保证产品质量符合规定,后者是建立体系确保体系按要求运作,以提供内外部的信任 QC就是测试人员,职责是尽可能早地发现软件的缺陷,确保缺陷得到修复(有些企业里...,测试人员被称为SQA) QA是流程的监督者,职责是创建和执行 改进软件开发过程,防止软件缺陷发生 的标准方法 6....ü 提交一份优秀的问题报告单 ü 及时更新测试用例 2.

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    毕业十年后,我忍不住出了一份程序员的高考试卷

    选择排序 C、插入排序 D、归并排序 2、一个数组,含有大量重复元素,使用( )进行排序是一种合理的抉择 A、快速排序 B、双路快速排序 C、三路快速排序 D、希尔排序 3、杨辉三角,是二项式系数在三角形的一种几何排列...详解八章算法》、139 、140 D、《详解九章算法》、139 、140 4、小吴想执行某项破坏性的操作,比如快速删除系统元素,使用( )方式可以帮助我更好的完成这个任务 A、二叉树的前序遍历 B、二叉树的序遍历...假设最少尝试次数为 x ,那么,第一个杯子必须要从第 x 层扔下,因为:如果碎了,前面还有 x - 1 层楼可以尝试,如果没碎,后面还有 x-1 次机会。...如果没碎,第一个杯子,第二次就可以从 x +(x - 1)层进行尝试,这里加上 x - 1,是因为当此时,第一个杯子碎了,第二个杯子还有可以从 x + 1 到 ( x + (x - 1) - 1 ) 层进行尝试...如果还没碎,那第一个杯子,第三次从 x + (x - 1) + (x - 2)层尝试。不管杯子碎或者没碎,都有 x - 3 次尝试机会,依次类推。

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    用香蕉也能玩电脑游戏—Tensorflow对象检测接口的简单应用

    Tensorflow最近发布了用于对象检测的对象检测接口(Object Detection API),能够定位识别图像的对象。它能够快速检测图像允许从视频帧甚至网络摄像头进行连续检测。...如何使用它 应用程序的源代码发布在我的Gitlab repo。...这将运行Tensormouse跟踪其默认对象—杯子。但是你可以通过提供可选参数(obect=”OBJECTNAME”)使其与80个COCO数据集对象的任意一个配合使用。...你还可以使用CTRLALT执行点击拖动。...使用说明 确保光线充足(Tensormouse在光线不好的情况下表现欠佳) 需要对象保持与摄像头的距离,既不能太近导致占用整个摄像头帧,也不能太远导致检测不到 如果你的对象检测性能较差,请尝试运行应用程序设置让它来检测杯子

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    袋子里最少数目的球(二分查找)

    你可以进行如下操作至多 maxOperations 次: 选择任意一个袋子,并将袋子里的球分到 2 个新的袋子,每个袋子里都有 正整数 个球。...比方说,一个袋子里有 5 个球,你可以把它们分到两个新袋子里,分别有 1 个 4 个球,或者分别有 2 个 3 个球。 你的开销是单个袋子里球数目的 最大值 ,你想要 最小化 开销。...- 将装有 6 个球的袋子分成装有 3 个 3 个球的袋子。[6,3] -> [3,3,3] 。 装有最多球的袋子里装有 3 个球,所以开销为 3 返回 3 。...- 将装有 4 个球的袋子分成装有 2 个 2 个球的袋子。[2,4,4,4,2] -> [2,2,2,4,4,2] 。 - 将装有 4 个球的袋子分成装有 2 个 2 个球的袋子。...装有最多球的袋子里装有 2 个球,所以开销为 2 返回 2 。

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    ChatGPT竟有9岁小孩心智?斯坦福教授逆天发现,AI统治人类还远吗

    GPT-3的最新更新(ChatGPT/davinci-003)似乎能够将不可观察的心理状态(例如信念欲望)归因于其他人(在人类我们称之为心智理论) 。...在该场景,参与者会看到一个容器,其中内容与标签不一致,该场景还有一位没有看到容器内部的人物。 为了正确解决此任务,参与者必须预测到故事的人物会错误地假设容器的标签里面的内容是一致的。...于是,研究人员重置模型,使用以下提示来测试GPT对Sam想法的预测: 研究人员问道:Sam以为袋子里装满了什么呀?...不出所料,GPT又给出了满分答案,它还不忘来句吐槽: 她以为袋子里装满了巧克力,但她错了。袋子里装满了爆米花,不是巧克力。认为袋子标签实际内容一致之前,她应该看看袋子里到底是什么。...对人类来说,这种反应被解释为能够归因无法观察到的精神状态预测由此产生的行为的证据,也就是ToM。

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    入门 | 机器学习第一课:决策树学习概述与实现

    信息增益熵 信息增益是选择最佳属性常用且容易上手的方法之一。它使用另一种叫做熵的属性计算出来。 熵是物理学和数学的概念,指系统的随机性或混乱度。在信息论,它指的是一组样本的混乱度。...在这个公式,c 代表类别或属性的总数,p_i 代表属于第 i 类的样本数量。是不是有点懵?我们通过例子了解一下: 让我们回到刚刚的巧克力袋子。我们有两个类别:红色(R)蓝色(B)。...如果想验证结果或尝试其他例子,请移步 Wolfram Alpha:http://www.wolframalpha.com/input/?...类似地,在 Brand 列,我们用 0 替代士力架,用 1 替换 Kit Kat。 10. 如果你使用 head() 查看数据集,你将看到品牌颜色的值已经变成了整数: ? 11....如果你尝试红色士力架(print(dTree.predict([[0, 0]]))),则输出是 [1]。 继续研究 经过以上学习,你应该对决策树有所了解,同时学会了简单的实现。

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