不是我面 帮朋友记录一下 问了挺久的项目 vue2还是vue3用的多?3=>有什么新特性吗 手写proxy代理 说一下vue3的composition api,为什么还要用pinia呢 说一下什么是异步 手写实现promise 半小时不到结束了,项目挖得比较深,八股随便问的,说看重实际上线的项目经验(这边建议校招生直接去手搓光刻机吧 感觉多少有点吃了红利在蛋糕上面拉屎的意思了
之前已经面了腾讯QQ后台到二面,然后挂了 现在是被腾讯安全捞了,然后他们是搞rust数据库方向的。 时长1h,面完半小时后通知一面已过。 面试内容: * 自我介绍 * 重点介绍了我的一个网络库项目 * 描述一下IO多路复用 * 描述一下多路复用怎么和协程配合的 * io_uring和epoll之间的区别(因为我前面对协程和epoll的配合使用回答的时候说了io_uring) * 谈到高性能MPSC
本文向大家介绍简述神经网络的发展史?相关面试题,主要包含被问及简述神经网络的发展史?时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 答:sigmoid会饱和,造成梯度消失,于是有了ReLU ReLU负半轴是死区,会造成梯度变为0,于是有了LeakyReLU、PReLU 强调梯度和权值分布的稳定性,由此有了ELU,以及较新的SELU 太深了,梯度传递不下去,于是有了highway 干脆连highway的
本文向大家介绍循环神经网络,为什么好?相关面试题,主要包含被问及循环神经网络,为什么好?时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 参考回答: 循环神经网络模型(RNN)是一种节点定向连接成环的人工神经网络,是一种反馈神经网络,RNN利用内部的记忆来处理任意时序的输入序列,并且在其处理单元之间既有内部的反馈连接又有前馈连接,这使得RNN可以更加容易处理不分段的文本等。
本文向大家介绍问题:神经网络激活函数?相关面试题,主要包含被问及问题:神经网络激活函数?时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 参考回答: sigmod、tanh、relu 解析:需要掌握函数图像,特点,互相比较,优缺点以及改进方法
主要内容:矢量,标量,矩阵数学在任何机器学习算法中都是至关重要的,并且包括各种核心数学概念,以便以特定方式设计正确的算法。 下面提到了数学对机器学习和数据科学的重要性 - 现在,让我们来看看机器学习中的主要数学概念,从自然语言处理的角度来看这数学概念很重要 - 矢量 向量(Vector)是连续或离散的数字数组,由向量组成的空间称为向量空间。向量的空间维度可以是有限的也可以是无限的,但机器学习和数据科学问题涉及固定长度向量。
本文向大家介绍TensorFlow实现卷积神经网络CNN,包括了TensorFlow实现卷积神经网络CNN的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 一、卷积神经网络CNN简介 卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于时间序列信号,比如音频信号和文本数据等。CNN作为一个深度学习架构被
本文向大家介绍神经网络为啥用交叉熵。相关面试题,主要包含被问及神经网络为啥用交叉熵。时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 参考回答: 通过神经网络解决多分类问题时,最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点,无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此,比如,在AlexNet中最后的输出层有1000个节点,而即便是ResNet取消了全连接层,也会在最后有一个1000个节点的输出层。 一般情况
我实现了以下神经网络来解决Python中的异或问题。我的神经网络由2个神经元的输入层、1个2个神经元的隐藏层和1个神经元的输出层组成。我使用Sigmoid函数作为隐藏层的激活函数,使用线性(恒等式)函数作为输出层的激活函数: 反向传播似乎都是正确的;我想到的唯一问题是我在实现偏差单位时遇到的一些问题。无论哪种方式,每次运行代码时,每个输入的所有谓词都会收敛到大约0.5。我仔细检查了代码,似乎找不到
我创建了一个神经网络,其结构如下: Input1-Input2-输入层。 N0-N1-隐藏层。每个节点3个权重(一个用于偏移)。 N2——输出层。3个砝码(一个用于偏置)。 我正在尝试使用以下测试数据对其进行XOR函数训练: 0 1-期望结果:1 1 0-期望结果:1 0 0-所需结果:0 1 1-所需结果:0 训练后,测试的均方误差(当寻找1结果时){0,1}=0,我认为这很好。但是测试的均方误
我从这里读到了卷积神经网络。然后我开始玩torch7。我对CNN的卷积层感到困惑。 从教程中, 一层中的神经元将只连接到它之前的一个小区域,而不是以完全连接的方式连接所有神经元 <代码>例如,假设输入卷的大小为[32x32x3],(例如,RGB CIFAR-10图像)。如果感受野的大小为5x5,则Conv层中的每个神经元将对输入体积中的[5x5x3]区域具有权重,总共5×5×3=75个权重 如果输
我正在学习神经网络,并在python中实现它。我首先定义了一个 softmax 函数,我遵循这个问题给出的解决方案 Softmax 函数 - python。以下是我的代码: 我得到了一个测试代码,看看函数是否正确。是测试数据,
我试图用两个感知器网络做一个异或门,但由于某种原因,网络没有学习,当我在图中绘制误差的变化时,误差达到一个静态水平,并在该区域振荡。 目前我没有给网络添加任何偏见。 这是错误随着学习轮数的变化而变化。这是正确的吗?红色线是我所期望的错误将如何改变的线。
第 10 章介绍了人工神经网络,并训练了第一个深度神经网络。 但它非常浅,只有两个隐藏层。 如果你需要解决非常复杂的问题,例如检测高分辨率图像中的数百种类型的对象,该怎么办? 你可能需要训练更深的 DNN,也许有 10 层或更多,每层包含数百个神经元,通过数十万个连接相连。 这可不像公园散步那么简单,可能碰到下面这些问题: 你将面临棘手的梯度消失问题(或相关的梯度爆炸问题):在反向传播过程中,梯度
第 10 章介绍了人工神经网络,并训练了我们的第一个深度神经网络。 但它是一个非常浅的 DNN,只有两个隐藏层。 如果你需要解决非常复杂的问题,例如检测高分辨率图像中的数百种类型的对象,该怎么办? 你可能需要训练更深的 DNN,也许有 10 层,每层包含数百个神经元,通过数十万个连接来连接。 这不会是闲庭信步: 首先,你将面临棘手的梯度消失问题(或相关的梯度爆炸问题),这会影响深度神经网络,并使较