Mir

1.rename方便后续处理。 2.trim_galore去接头。 #这个软件使用之前要先安装fastqc和cutadapt ls -d OV*|while read OV; do echo $OV; trim_galore -q 20 --phred33 --paired -a AGATCGGAAGAGCACACGTCT -a2 GATCGTCGGACTGTAGAACTCTGAAC \ -e 0

+= 运算符与 MIR 应用 本文 += 运算符部分整理自 Why does += require manual dereference when AddAssign() does not? 后半部分， MIR 部分是我自己补充的。 只在 https://zjp-cn.github.io/rust-note/ 上更新，其他地方懒得同步更新。 += 解语法糖 一个基础，但很少会思考的问题，Rust

art/compiler/dex/quick/quick_compiler.cc中： QuickCompiler::Compile(...)函数内： Compiler::IsPathologicalCase(...) : 当前方法的指令条数和寄存器个数超过 UINT16_MAX / 4 时，编译器将不编译此方法，直接返回。 创建编译单元: CompilationUnit cu(...),对应一个方

Index 基本遵从《统计学习方法》一书中的符号表示。 除特别说明，默认w为行向量，x为列向量，以避免在wx 中使用转置符号；但有些公式为了更清晰区分向量与标量，依然会使用^T的上标，注意区分。 输入实例x的特征向量记为： 注意：x_i 和 x^(i) 含义不同，前者表示训练集中第 i 个实例，后者表示特征向量中的第 i 个分量；因此，通常记训练集为： 特征向量用小n表示维数，训练集用大N表示个数

问题答案可关注公众号 机器学习算法面试，回复“资料”即可领取啦~~ 1.机器学习理论 1.1 数学知识 1.1.1 机器学习中的距离和相似度度量方式有哪些？ 1.1.2 马氏距离比欧式距离的异同点？ 1.1.3 张量与矩阵的区别？ 1.1.4 如何判断矩阵为正定？ 1.1.5 距离的严格定义？ 1.1.6 参考 1.2 学习理论 1.2.1 什么是表示学习？ 1.2.2 什么是端到端学习？ 1.2

主要内容：机器学习,深度学习,机器学习与深度学习的区别,机器学习和深度学习的应用人工智能是近几年来最流行的趋势之一。机器学习和深度学习构成了人工智能。下面显示的维恩图解释了机器学习和深度学习的关系 - 机器学习 机器学习是让计算机按照设计和编程的算法行事的科学艺术。许多研究人员认为机器学习是实现人类AI的最佳方式。机器学习包括以下类型的模式 - 监督学习模式 无监督学习模式 深度学习 深度学习是机器学习的一个子领域，其中有关算法的灵感来自大脑的结构和功能，称为人工神经网络。

感知机可以理解为几何中的线性方程：w*x+b=0 对应于特征空间 R^n 中的一个超平面 S ，其中 w 是超平面法向量，b 是超平面的截距。这个超平面将特征空间划分为两个部分。位于两部分的点（特征向量）分别被分为正、负两类。

背景：211本硕，一作SCI一区论文两篇，无实习。 9.14（一面） 面试官没露脸，听声音是女生，上来先让做个自我介绍。 然后说：“说下你的论文吧。欸？你没准备PPT吗？” 我内心：？？？？？？且不说邮件里没这要求，就算有，你前一天晚上才给我发的面试通知我上哪给你弄PPT去？ 然后还是耐心和她说：”我对着论文讲可以嘛？” 她无语地说：“行吧。” 然后就是漫长地边讲边解释的过程，她似乎是对我的方向基

本教程将全面介绍深度学习从模型构造到模型训练的方方面面，以及它们在计算机视觉和自然语言处理中的应用。

二面挂 总时长1.5h，面试45min，剩下时间手撕 面试大概问题： 1.讲数据挖掘比赛的过程 2.连续字段怎么转换为离散字段 3.讲一个困难的经历是如何解决并分工的 4.讲一个自己熟悉的网络框架 5.L1正则和L2正则 6.多模态数据怎么利用，模型怎么设计 其他的记不清了 反问环节： 1.部门做什么的 2.用的主要方法是什么 手撕代码，两问： 1.给定函数f(x) = 1.2 x^2 - 0.8

前言： 岗位：机器学习算法实习 笔试情况：无笔试 一面 1.自我介绍（非科班硕，一份水实习）; 2.介绍项目，并由此引出一系列八股文： 介绍gbdt算法的原理与实现 说说xgboost对于gbdt所做的主要优化 3.介绍实习工作 简单介绍resnet及其主要改进(shortcut连接，BN层)，说说这些改进为什么work 介绍transformer及self-attention机制实现方式 了解哪