《格灵深瞳》专题

10.10 一面 12min 明明写的数据开发，招的是数据挖掘..... 全问的算法，一个大数据的东西都没问 满满的槽点，邮件上写的面试时间20min，然后一直等，然后hr说是上一个人还没面完.....再怎么没面完也不会让人等超过20min吧，结果等了半个多小时.......还是3个专业面试官，面试就12min，明明写的是大数据开发岗，说我怎么经历都是数据开发......招的又是数据挖掘，直接单开

#互联网公司爆料# 这个公司也是搞物流的吧，估计是做国外的，面试我的第一面是大数据组长，应该是数仓的组长，主要是数仓建模，hive基础，以及spark，以及数据服务以及做的项目的细节，整体面试还可以，终面是技术最高负责人，估计是个副总有40多岁，问了我大数据集群怎么搭建的，服务器是怎么设计的，对于大数据的架构的分布等等吧，感觉是以架构师来问的，薪资好像是15乘14，年终估计拿不满吧，终面还挂了，好

因为疫情缘故， 所以人力初面我选择进行线上电话面试，小姐姐也很爽快答应我的请求，第一轮面试主要对简历上的经历以及个人能力进行问答，氛围还是比较轻松的。但不知道是我的网络问题还是小姐姐网络问题，挺卡的。 我面的是广州分公司。 虽然就在地铁上盖，但还是有一段小距离。路边的环境很不错，就是有点绕。 第二轮是和主管进行面试，问的问题会更仔细，会和我讨论一些对色彩排版细节的看法以及我会如何进行设计等等，氛围

前言 偏移量offset是JavaScript中非常重要的一个概念，涉及偏移量的主要属性有：offsetLeft、offsetTop、offsetWidth、offsetHeight。当然，还有一个参照属性---定位父级offsetParent。本文将详细介绍这些内容。 当前元素与定位父级的关系图： 定位父级offsetParent 在理解偏移大小之前，首先要理解的就是定位父级offsetPare

深圳100-500人的金融互联网，约到下班6点面，要加班东西还没搞完，偷偷跑下来面的，迟到了5分钟，面试官让开视频，附近都是科技园的楼都给看到了，然后我是站在公司楼旁边的树下视频的。感觉面试官好像看出来我还在实习，好像不是很想面我，20分钟就结束了.....不出意外应该没有后续。 --------------------------------- 自我介绍 redis在项目中实现了哪些功能 点赞和

三面是线下，由于个人原因本来不想参加了，但还是坚持走完全程吧。 面试在市中心的一个酒店，因为学校很远，我提前半小时到了。到了指定地方会有人招待签到。时间到了就让我去某个房间，我以为是会议厅之类的地方，没想到是那种有床的房间。 面试官先是很自然的闲聊寒暄，然后让我自我介绍。并且简历有的不用再说了，来之前已经看过我的简历了。重点说大学生活中最让自己有成就感的事，怎么达成的。 因为我参加比赛做了个游戏，

「Allen 谈 Docker 系列」 DaoCloud 正在启动 Docker 技术系列文章，每周都会为大家推送一期真材实料的精选 Docker 文章。主讲人为 DaoCloud 核心开发团队成员 Allen（孙宏亮），他是 InfoQ 「Docker 源码分析」专栏作者，已出版《Docker 源码分析》一书。Allen 接触 Docker 近两年，爱钻研系统实现原理，及 Linux 操作系统。

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

torch是什么 torch就是诸多深度学习框架中的一种 业界有几大深度学习框架：1）tensorflow，谷歌主推，时下最火，小型试验和大型计算都可以，基于python，缺点是上手相对较难，速度一般；2）torch，facebook主推，用于小型试验，开源应用较多，基于lua，上手较快，网上文档较全，缺点是lua语言相对冷门；3）mxnet，大公司主推，主要用于大型计算，基于python和R，缺

Keras 是一个高层神经网络 API，Keras 由纯 Python 编写而成并基 Tensorflow、Theano 以及 CNTK 后端。Keras 为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果，如果你有如下需求，请选择 Keras： 简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性） 支持 CNN 和 RNN，或二者的结合 无缝 CPU 和 GPU 切换 Kera

停止更新通知 Hi all，十分感谢大家对keras-cn的支持，本文档从我读书的时候开始维护，到现在已经快两年了。这个过程中我通过翻译文档，为同学们debug和答疑学到了很多东西，也很开心能帮到一些同学。 从2017年我工作以后，由于工作比较繁忙，更新频率有所下降。到今年早期的时候这种情况更加严重，加之我了解到，keras官方已经出了中文文档，更觉本份文档似乎应该已经基本完成了其历史使命，该到了

Neutron 是 OpenStack 项目中负责提供网络服务的组件，它基于软件定义网络的思想，实现了网络虚拟化下的资源管理，本书将剖析 Neutron 组件的原理和实现。

Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是做好研究的关键。

介绍 最近几个月忙得实在是不可开交，终于把《深入理解JavaScript系列》的最后两篇“补全”了，所谓的全是不准确的，因为很多内容都没有写呢，比如高性能、Ajax安全、DOM详解、JavaScript架构等等。但因为经历所限，加上大叔希望接下来写点其它东西，所以此篇文字就暂且当前完结篇的总结吧，以后有时间的话，可以继续加上一些未涉及的专题内容。 网络文章来源 本系列文章参考了大量的互联网网站，在