什么？大四的你还是0offer？你还没拿到高薪心仪的offer？你还没开始背套路模板？ 在竞争激烈的职场环境中，每一次面试都是一次展示自我、争取机会的宝贵时刻。为了帮助同学们更好地准备招聘面试。 tip：本资源招聘面试最常见复习题44页【重点】第一部分【共有三部分内容】，为你提供一份详尽的面试全攻略。内容上包含对题目的分析、错误回答以及正确的回答，条理清晰。 下面为部分内容展示：一、基本情况测试题 1.你最大的长处和弱点分别是什么？这些长处和弱点对你在企业的业绩会有什么样的影响？ 　　分析 这个问题的最大陷阱在于，第一个问题实际上是两个问题，而且还要加上一个后续问题。这两个问题的陷阱并不在于你是否能认真地看待自己的长处，也不在于你是否能正确认识自己的弱点。记住，你的回答不仅是向面试人说明你的优势和劣势，也能在总体上表现你的价值观和对自身价值的看法。 　　错误回答 从长处来说，我实在找不出什么突出的方面，我认为我的技能是非常广泛的。至于弱点，我想，如果某个项目时间拖得太久，我可能会感到厌倦。 　　对于这种评论这种回答的最大问题在于，求职者实际上是拒绝回答问题的第一部分。

2．1．2浅层学习和深度学习 机器学习的历史阶段的划分可谓仁者见仁智者见智，从不同的角度可以划分为不同 的阶段。按机器学习模型的层次结构来划分，20世纪80年代至今，机器学习的发展可 以说经历了两个阶段：浅层学习(shallow le锄ing)和深度学习(deep leaming)【27】。 大多数传统的机器学习和信号处理技术，都是利用浅层结构的架构‘301。例如高斯混 合模型(GMMs)、线性或非线性动力系统、条件随机场(CRFs)、最大熵(MaXEnt) 模型、支持向量机(SVMs)、Logistic回归、核回归、多层感知机(MLPs)等等都是 浅层结构。这些结构通常包含一层或两层的非线性特征变换，可以看成是具有一层隐含 层或者没有隐含层的结构。浅层结构在解决一些简单的或者受限的问题中显示出了有效 性，但由于其有限的建模和表征能力，在处理更为复杂的实际的应用时，如人的语音、 自然的声音和语言、自然图像和视觉场景这些自然信号时非常困难。 深度网络，是含有多个隐含层结构的网络。通过引入深度网络，我们可以通过学习 一种深层的非线性网络，来实现复杂函数的逼近，从而计算更为复杂的输入特征【311。由 于每一个隐含层可以对上一层的输出进行非线性变换，因此深度网络拥有比浅层网络更 为优异的表达能力，例如可以通过学习得到更为复杂的函数关系，并且表现出了从少数 样本中学习数据的本质特征的能力。 深度网络最主要的优点在于，它能用更加简单的方式来表示比传统浅层网络大得多 的函数集合，而多层的优势是可以利用较少的参数来表示复杂的函数关系。如图所示， 要表达结构复杂的函数蛔(伽《唧(s加3(x))))，用传统的单层结构很难简洁地表示，而 用多隐含层的深层结构，可以用较少的参数表示较为复杂的函数，用多层的简单结构 s伽(工)，x3，e。，cDs(x)，抛(x)来表示上述复杂函数容易很多。 12 zkq 20150924 万方数据

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大牛写的华为HCIE 综合面试指导 学习HCIE必备 第一部分 1.OSPF知识点考查 2.ISIS知识点考查 3.BGP知识点考查 4.组播知识点考查 5.二层技术知识点考查 6.Feature知识点考查 第二部分 1.企业级路由协议 2.企业级交换技术 3.提升网络性能 第三部分 1.局域网 2.广域网 3.IP业务 4.OSPF路由协议 5.BGP路由协议 6.IP组播 7.MPLS技术 8.ACL与QOS技术 9.可靠性技术与设备管理

我遇到的一份性格测试题，呵呵。有可能参加面试的朋友做个参考吧

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