FastPhotoStyle 是英伟达开源的照片风格转移深度学习算法实现库，给定目标照片和样式参考照片，代码可以将样式照片的风格转换至目标照片，从而生成新的风格化照片。
FastPhotoStyle 实现过程包含两个步骤：“风格化”和“细调”。 先将样式参考照片源的样式转移至目标照片，随后对其进行细调优化。
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一面 深挖实习项目，问了算法的idea产生以及部署落地后的效果，最后问进一步改进方法 二面 第一部分考察对NeRF整个领域的了解，介绍了十多个下游领域方向代表的论文并说明优缺点；第二部分针对NeRF问我关注什么样的改进以及重点看哪方面的创新点，之后对NeRF+SDF的表面表达原理细节以及公式提问，接着问实习项目的创新点；第三部分针对他们业务中存在的问题问我有哪些方法或者建议；最后一部分简单过了鼠鼠
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加速训练的方法 内部方法 网络结构 比如 CNN 与 RNN，前者更适合并行架构 优化算法的改进：动量、自适应学习率 ./专题-优化算法 减少参数规模 比如使用 GRU 代替 LSTM 参数初始化 Batch Normalization 外部方法 深度学习训练加速方法 - CSDN博客 GPU 加速 数据并行 模型并行 混合数据并行与模型并行 CPU 集群 GPU 集群
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8.26 测评 9.14 笔试 9.21 一面 自我介绍 项目介绍（细节深挖） BN层参数的作用 吸BN操作 样本不均衡问题 小目标问题 双线性插值（边界考虑） GAN网络能否落地 怎样提高特殊目标（电线杆、树）等目标的检测精度 反问 9.22 二面 自我介绍 项目介绍 编程能力和管理能力打分 团队管理方面（好多问题） 责任心考虑 地点考虑 期望薪资 offer考虑 互联网公司投递情况 为找工作做
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Dive into cheap deep learning，专注于让深度学习更划算更便宜，From your IQ, your devices, and your resource，从学习智力上、装备上、资源上。
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主要内容 课程列表 专项课程学习 辅助课程 论文专区 课程列表 课程 机构 参考书 Notes等其他资料 卷积神经网络视觉识别 Stanford 暂无 链接 神经网络 Tweet 暂无 链接 深度学习用于自然语言处理 Stanford 暂无 链接 自然语言处理 Speech and Language Processing 链接 专项课程学习 下述的课程都是公认的最好的在线学习资料，侧重点不同，但推
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Google Cloud Platform 推出了一个 Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. 的教程，介绍了如何基于 Tensorflow 实现 CNN 和 RNN，链接在 这里。 Youtube Slide1 Slide2 Sample Code
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感谢大家的关注，但其实这些笔记远没有那么大的价值；深度学习以及自然语言处理的发展极其迅速，这里的很多内容已经年久失修，甚至很多都没有完成。 相关代码：https://www.wenjiangs.com/wp-content/uploads/2022/08/_codes.zip
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1.算法题： 删除链表中倒数第n个节点 二叉树后续遍历 2.问项目 3.介绍一下NLP的发展过程 4.反问#vivo##面试经验分享##算法面试经验分享#