2019 PayPal实习生招聘数据科学卷

时长:120分钟 总分:100分

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题型介绍
题型 多选题 判断题
数量 48 2
1.
以下程序的输出结果是:     def Foo(...
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以下程序的输出结果是:
    def Foo(x) {
      if (x==1) {return 1} 
    else {return x+Foo(x-2)*2}
    }
    Print Foo(5)的输出结果是





2.
以下排序算法的名称是     n = seq.l...
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以下排序算法的名称是
    n = seq.length
    for j=1 to n-1
        smallest = j
        for i = j+1 to n
            if seq[i] < seq[smallest]
                smallest = i
        exchange seq[j] with seq[smallest]





3.
以下伪代码需要实现梯度下降,其中… 需要使用那个数学工具  ...
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以下伪代码需要实现梯度下降,其中… 需要使用那个数学工具
    while True:
        loss = f(params)
        d_loss_wrt_params = ...
        params -= eta * d_loss_wrt_params
        if <stopping condition met>:
            return params





4.
SQL输出与WHRE GRADE NOT IN (60,100) 等价的语句是
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5.
若要撤销数据库中已经存在的表,可用
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6.
所谓第一范式(1NF)是指在关系模型中,所有的域都应该具有___?
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7.
哪条 SQL 语句可返回唯一不同的值?
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8.
以下语句正确的是
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9.
面向对象编程包括以下特性
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10.
Python 标记语句块使用
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11.
如果Python函数中没有return语句,那么函数将返回
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12.
一个栈的入栈序列为A B C D E F 则不可能的输出序列为(可以在不完...
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一个栈的入栈序列为A B C D E F 则不可能的输出序列为(可以在不完全入栈的情况下,先出栈,然后再继续入栈)




13.
python my.py v1 v2 形式运行脚本时,通过 from sy...
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python my.py v1 v2 形式运行脚本时,通过 from sys import argv 如何获得v2 的参数值?




14.
下列哪个是 Hadoop 运行的模式
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15.
下面哪个组件负责 HDFS 数据存储
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16.
Spark相比MapReduce的优势
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17.
如果改变了观测样本中的一个样本的值,以下哪个统计量一定会变化?
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18.
以下图示的正态分布,以下哪个是正确的表述?sigma_1, sigma_2...
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以下图示的正态分布,以下哪个是正确的表述?sigma_1, sigma_2, sigma_3
795600wfq.jpg




19.
一名研究者发现安慰剂可以治愈艾滋病,请问他犯了哪一类统计学错误?
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20.
随机变量X_1 与 随机变量 X_2 的皮尔逊相关系数为0.65,如果所有...
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随机变量X_1 与 随机变量 X_2 的皮尔逊相关系数为0.65,如果所有的X_1都加1,X_1与X_2的相关系数会如何变化?




21.
掷一个完全公平的6面骰子,第一次结果是6,且第二次结果不是6的概率是?
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22.
假设本次笔试的通过率为50%。95%通过笔试的同学觉得他们笔试答得很好,而...
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假设本次笔试的通过率为50%。95%通过笔试的同学觉得他们笔试答得很好,而75%未通过笔试的同学也觉得他们的笔试答得很好。如果你觉得这次笔试你答得很好,你通过这次笔试的概率有多少? 





23.
假设有一个hash函数将任意随机数等概率的映射到1-4四个值,现在有四个新...
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假设有一个hash函数将任意随机数等概率的映射到1-4四个值,现在有四个新的随机数,他们之间发生哈希碰撞的概率为多少?




24.
请选出所有的离散概率分布
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25.
假设一个村子重男轻女,每户人家生完一个男孩后就不生了,生女孩的话就接着生,...
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假设一个村子重男轻女,每户人家生完一个男孩后就不生了,生女孩的话就接着生,一直生到有男孩。若干年后,这个村子的男女比例为?




26.
主成分分析(PCA)是一种重要的降维技术,以下对于PCA的描述正确的是:
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27.
以下哪些算法属于无监督学习算法
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28.
以下哪些算法使用了集成学习的思想
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29.
对参数进行L2正则,是机器学习常用的防止过拟合的方法。请问对参数做L2正则...
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对参数进行L2正则,是机器学习常用的防止过拟合的方法。请问对参数做L2正则,是对参数本身做了哪些先验分布假设?




30.
为了防止过拟合,在训练神经网络时,会加入许多技巧。请问以下技巧中既可以防止...
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为了防止过拟合,在训练神经网络时,会加入许多技巧。请问以下技巧中既可以防止过拟合,又可以使最终参数具有稀疏性?




31.
以下哪些优化算法具有自适应性
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32.
请问seq2seq适用于一下哪些场景的建模
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33.
稀疏矩阵的表示常被使用与以下哪个场景
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34.
以下哪些特征抽取/选取方法是无监督的
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35.
以下哪些算法能解决异或问题
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36.
以下哪些描述是正确的
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37.
使用栈去计算以下后缀表达式(^符号为指数运算符) ,请问在第一个...
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使用栈去计算以下后缀表达式(^符号为指数运算符) ,请问在第一个*号进栈运算后,栈中的前两个元素是?
9 3 2 ^ / 3 3 * + 5 1 * - 




38.
以下算法是求取一个二叉树的最大深度(从根节点出发,与最远的叶子节点的路径上...
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以下算法是求取一个二叉树的最大深度(从根节点出发,与最远的叶子节点的路径上,节点的数目)
int maxDepth(struct node* node) 

   if (node==NULL) 
       return 0 
   else
   { 
       /* compute the depth of each subtree */
       int lDepth = maxDepth(node->left) 
       int rDepth = maxDepth(node->right) 
   
       /* use the larger one */
       if (lDepth > rDepth) 
           return X 
       else return Y 
   } 

请问X 和 Y应该填写以下何值,该算法能正常运算。




39.
将以下序列按顺序在长度为10的并查集中进行操作(查找,合并),请问最终并查...
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将以下序列按顺序在长度为10的并查集中进行操作(查找,合并),请问最终并查集里有多少连通分量?
1-2  3-4  5-6  7-8  8-9  1-8  0-5  1-9




40.
队列这类数据结构可以被用于
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41.
在一个长度为7, 索引从0开始的哈希表中,假设采用线性寻址的方法去解决哈希...
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在一个长度为7, 索引从0开始的哈希表中,假设采用线性寻址的方法去解决哈希冲突,且哈希函数为f(x) = (3x+4)mod7, 请问将1,3,15,22依次放入该哈希表中,最终哈希表内会有以下什么样的结果。




42.
以下哪些模型结构能一定程度上避免梯度消失?
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43.
以下哪些模型是判别式模型?
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44.
有 12 个球,外形相同,其中一个小球的质量与其他&n...
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 12 个球,外形相同,其中一个小球的质量与其他 11 个不同,给一个天平,需要几次把这个小球找出来并且求出这个小球是比其他的轻还是重()?




45.
1根绳子从中间对折,再对折,然后从中间剪断,共剪成多少段?
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46.
小组赛,每个小组有5支队伍,互相之间打单循环赛,胜一场3分,平一场1分,输...
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小组赛,每个小组有5支队伍,互相之间打单循环赛,胜一场3分,平一场1分,输一场不得分,小组前三名出线。平分抽签。问一个队最少拿()分就有理论上的出线希望:




47.
现在有一套房子,价格200万,假设房价每年上涨10%,一个软件工程师每年固...
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现在有一套房子,价格200万,假设房价每年上涨10%,一个软件工程师每年固定能赚40万。如果他想买这套房子,不贷款,不涨工资,没有其他收入,那么他需要几年才能攒够钱买这套房子?





48.
某二维平面上有12个位置不同的点,通过连接其中任意两点,可以画出59条不同...
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某二维平面上有12个位置不同的点,通过连接其中任意两点,可以画出59条不同的直线,那么,在59条直线中,经过3个或3个以上的点的直线有____条。




49.
假设语料库中存在以下三个句子:   ("Kevin fli...
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假设语料库中存在以下三个句子:
  ("Kevin flied a kite",
    "John made a kite",
    "He flied a kite by John")
使用bi-gram语言模型去估计"Kevin flied a kite" 这句话生成的概率多少()?(保留到小数点后两位)

50.
一神经网络使用了如下结构:输入层有三个节点,隐藏层有一层且有两个节点,输出...
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一神经网络使用了如下结构:输入层有三个节点,隐藏层有一层且有两个节点,输出层有一个节点。
隐藏成使用relu作为输出函数,输出层的损失函数为其中是真实值,是预测值。
输入层到隐藏层的第一个节点中,参数 [1, 1, 1], 截距为 0.1;到第二个节点中,参数 [-1, -1, -1],截距为 0.1。
隐藏层到输出层的参数为[1, 1], 截距为0.1。
请问,对于输入[0.3, 0.2, 0.4],其预测结果 = ()?
在反向传播中,假设学习率为0.1,且真实值为1.0,在该轮BP后,使用梯度下降去更新参数,请问一下参数会被更新为:隐藏层到输出层的参数[(), ()],截距()。(结果均保留两位小数)