《神策数据》专题

焦虑地刷了许多面经后也来写面经了TT，攒攒人品下半年找实习 背景9本，目前大三，零实习，有比较丰富的创作经验（网文、文学杂志），6月初抱着碰运气的心态投递简历，7月被捞起来面试。二面结束后的这个周一早晨官网显示流程已结束。虽然和面试官聊的时候就有预感，但还是有点沮丧，在这里反思和总结一下。 首先是一面。 面试官小姐姐人很友好，总体面得也很轻松，有点像是和朋友聊游戏，面完很开心。 1、问了最近比较满

#运营面经# #我的实习日记# 💼 公司岗位：产品策划/运营 【Base地】武汉市 【投递时间】2024-04 【一面】邮件＋短信通知，04-26线上 内容： 1.自我介绍 2.简历项目＋实习经历 3.对地图软件的了解 4.选一个地图软件说说优势和不足 5.到岗时间和实习时长 反问： 1.工作情况（和北京线上协同工作） 2.业务内容（未透露） ⏳ 投递进度条：大约1天后即挂😭 【面试体验】面试

刚面完，大概率要凉 问题： 1.自我介绍 2.询问简历上的过往经历 3.深挖简历项目 4.从竞品角度分析项目 5.反问 过去被拒了太多次，导致我对简历上过去写的一些内容有些遗忘导致答的磕磕绊绊，各位牛友千万别像我一样因为找实习难找然后自暴自弃，最后机会来了，把最基本的东西搞砸了。😢😢😢😢

bg：top3 本硕+一段大厂游戏运营+一段大厂用研实习 Timeline：3月中下旬投的简历，第二天收到测评，四月初收到一面，通过以后有为期一周的大笔试，笔试评估一周通过后的当周完成了二面-hr面-oc-offer的全流程。 整体面试体验：流程推进很快，面试官很有礼貌，专业性很强，特别会突出追问你的简历、过往作品，能够看出来弹指宇宙团队成员都是非常有成熟项目经验的，也让我在多轮面试中对快手的好感

三消项目，共三面（一电话面两轮业务），当天会通知是否进行下一面 电话面：询问基本信息，过往经历详述，为什么游戏运营 一面：mentor面，自我介绍，实习经历深挖，项目经历深挖，情景题，反问。前两个环节持续差不多35min，问的非常细 二面：项目leader，自我介绍，实习经历深挖，对三消的了解，针对上一个举例游戏做同类竞品分析，会用的工具有哪些，反问（问的非常细） 莉莉丝的日常实习流程非常快，从投

补一下前面的坑，先回到面试过程。 先交代一下我简历里面的一些内容，我的作品集中除了常规的拆解和策划案之外，还有大量的游戏理解内容（其中有一部分是和商业化有关的）。本人特别喜欢看修仙小说，写简历那段时间由于比较忙，一直没得看，有点瘾犯了，然后就心血来潮在简历里面写了一段修仙的故事，大概内容就是我是人族大帝转世，这份简历是我遗留下来的内容，而我又和宇宙第一探险家前世有约定，说下辈子我当游戏策划，他会捞

原来商汤的产品居然要写算法的..... 1、面试官给我介绍了商汤的组织架构和所属事业群的工作内容 2、让介绍了一个感觉自己做的最好的项目 3、你说这个项目是0-1做的，做的时候你们有主要参考了什么产品，你们做这个产品的思路是怎么样的 4、之前你在的NLP部门，那么我们现在要对接公安局的话，可以用NLP能力满足哪些需求 5、我们这边产品也是需要去coding，使用训练框架训练模型，调算法底层架构的，

1、你上一段实习的时间很长，为什么打算要离职重新找一份实习 2、可以简单说一下你未来的规划吗 3、你为什么想来商汤，你希望从这段实习中获得什么 4、聊了一点转正的事情和部门的架构 其实就是聊了一下基本情况，后面HR说明了一下实习薪资（不得不说，商汤给PM开的实习待遇也是非常高）和商汤的一些福利什么的 #商汤# #暑期实习# #我的实习求职记录# #腾讯# #实习#

当语句是作(plot)复变量时,虚部是忽略的，除非作图给出一个单复变元。对于这种特殊情况，有一捷径的命令来画出实部以及与之对应的虚部。因此， plot(Z) 其中Z是复向量或矩阵，其等价于 plot(real(Z),imag(Z)) 例如, t = 0:pi/10:2*pi; plot(exp(i*t),'-o') axis equal 作出一个二十边形并用小圆标记顶点，命令axis equ

本文向大家介绍TensorFlow卷积神经网络之使用训练好的模型识别猫狗图片，包括了TensorFlow卷积神经网络之使用训练好的模型识别猫狗图片的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文是Python通过TensorFlow卷积神经网络实现猫狗识别的姊妹篇，是加载上一篇训练好的模型，进行猫狗识别 本文逻辑： 我从网上下载了十几张猫和狗的图片，用于检验我们训练好的模型。 处理我们下载的图片 加

我目前正在阅读迈克尔·尼尔森的电子书《神经网络与深度学习》，并运行了第1章末尾的代码，该代码训练神经网络识别手写数字（稍作修改，使反向传播算法基于小批量矩阵）。 然而，在运行此代码并实现略低于94%的分类准确率后，我决定从网络中删除偏见的使用。重新训练修改后的网络后，我发现分类准确率没有差异！ NB：该网络的输出层包含10个神经元；如果这些神经元的第i个具有最高的激活率，则输入被归类为数字i。 这

我已经实现了一个具有3层输入到隐藏层的神经网络，其中30个神经元（Relu激活）到Softmax输出层。我正在使用交叉熵代价函数。没有使用外部库。这是在NMIST数据集上工作的，因此784个输入神经元和10个输出神经元。作为我的隐藏层激活，双曲正切的准确率约为96%。当我尝试切换到relu激活时，我的激活增长非常快，这导致我的权重也变得无界，直到它爆炸！ 这是使用relu激活时的常见问题吗？ 我尝

感谢您查看我的问题。我正在尝试根据一些预训练模型进行图像分类，图像应该分类到40个类。我想使用VGG和Xcept预训练模型将每张图像转换为两个1000维向量，并将它们堆叠到一个1*2000维向量作为我网络的输入，网络有40维输出。网络有2个隐藏层，一个有1024个神经元，另一个有512个神经元。 结构：图像- 然而，使用这种结构，我只能达到大约30%的精度。因此，我的问题是，如何优化网络结构以实现

我想用一种语言训练卷积神经网络，但在另一种语言中使用它（出于各种技术/性能相关的原因）。有没有一种程序化的方法可以通过保存权重来做到这一点？ 例如，我可以用Python训练一个多层感知器，然后将所有权重保存在CSV文件中，然后用Java制作一个新的MLP，并使用该文件设置权重。然而，我不确定如何用卷积神经网络做类似的事情，因为我不知道如何处理卷积层。我认为我的主要问题是理解如何导出/保存网络的卷积

我的第一个Android应用程序。而且，我正在努力解决这个问题- 然后我放了一个十美分硬币。xml 唷！但这还不够。我想有不同的文本大小（和其他尺寸，我不在这里谈论图像）的手机 下面是我正在做的一个例子： 然后在迪蒙斯。xml，应该是：17 这个值，即这里的17，将在每个设备中不同，即它在每个值文件夹下的每个dimens.xml中被赋予不同的值。我希望是清楚的。