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LR和SVM --> LR实现简单，可解释性强 SVM、小样本、非线性、高维模式识别超平面跟所有数据相关吗 --> 不是loss区别 --> -ylogy-(1-y)log(1-y) argminw^2预测概率的输出选择LR还是和SVM --> lr svm只分类，深度激活函数，连续特征和离散特征如何处理。 有序数组，从某一地方切成两半，对调，查一个数是不是在这个数组里二分查找[1,2,3,4,5][4,5,1,2,3] o(n)。一个字符串，数字，变成数字，数，求一个平方根newton。

因为是实习的工作，所以在面试上就进行了一次面试，是部门直接进行的面试。首先先是自我介绍，然后说一说能具体做多久，目前办公软件都会哪些。可能比较幸运，面试官也是来自北方，聊了一些对北方的看法，再加上可以做的时间久一些，最终是被录取上的。 真正工作上的时候发现真的是实习生也是能工作的，真的每天的工作量都会有很多，当然这是只有一个实习生的时候，有两个实习生的时候会比较轻松一些，办公软件一定要会，或者一定要厚脸皮的问，不然各种报做不出来的时候，真心是你的问题。