在“卷积神经网络”一章中我们探究了如何使用二维卷积神经网络来处理二维图像数据。在之前的语言模型和文本分类任务中,我们将文本数据看作是只有一个维度的时间序列,并很自然地使用循环神经网络来表征这样的数据。其实,我们也可以将文本当作一维图像,从而可以用一维卷积神经网络来捕捉临近词之间的关联。本节将介绍将卷积神经网络应用到文本分析的开创性工作之一:textCNN [1]。 首先导入实验所需的包和模块。 i
一面链接:https://www.nowcoder.com/discuss/519491958201434112 面试流程 面试官自我介绍 我的自我介绍 聊日常 反问 我的自我介绍 保研考研?考研多少分?每一门多少分? 有没有社团工作? 这里回答了没有过多参与,但是学生工作比较多 当班长的收获与负面情绪有哪些? 怎么调动同学的积极性? 我看你是光学专业,知道照度和亮度的关系吗? 亮度是发光体光强与
前言 大家好,我是鬼仔。今天带来《机器学习高频面试题详解》专栏的第一章监督学习的第一节:感知机,接下来鬼仔将每周更新1~2篇文章,希望每篇文章能够将一个知识点讲透、讲深,也希望读者能从鬼仔的文章中有所收获。 欢迎大家订阅该专栏,可以先看看专栏介绍。如果对文章内容或者排版有任何意见,可以直接在讨论区提出来,鬼仔一定虚心接受! 一、原理 1. 感知机模型 感知机模型是一个最经典古老的分类方法,现在基本
一面 问实习+科研 车道线检测的正负样本匹配方法 车道线检测的anchor-based方法的baseline是怎么做的 (LineCNN:从最底下的点发射出去,寻找线的proposal,需要最底下点的坐标以及三个边界的值,相对于RCNN的滑动窗口要快和轻便很多) 小目标检测有什么自己的思考 车道线检测任务的nms跟传统检测的nms有什么区别 手撕:找到第k大的数字快排,返回第-k个优化:找到第k个
这个岗位主要是基于3D的数据做一些自动驾驶场景的一些检测任务,在实验室2D相关的,之前比较缺乏3D检测的相关知识,所以面试整体感觉不是很match 介绍之前的实习工作,遇到了哪些困难,怎么解决的(可能是从中想挖掘一些点来问) 有没有了解过一些学术上的多loss平衡的策略(无,只靠手动调参) 介绍一下基于视觉方案的自动驾驶检测框架 介绍一下学术上比较新的文献(最近都在刷leetcode,说的也不是很
首先感谢文远知行的认可,没有笔试直接提前一两周进入面试流程当时还特地问了HR我这流程是否规范,得到肯定答复并被告知简历相关度高会免笔试,冲这点文远是真的看得起本菜鸡,不得不夸 一面: 问项目,问实习经历 蔚来实习这段问得很细,基本就是整个项目打碎一块一块问;Momenta的实习因为描述得比较详细所以没怎么再深入提问 手撕:线段求交点 写得一般,有点混乱,被问到是否可以减少拷贝复制,赶紧回答自定的s
问题内容: 为每个对象提供一种方法,因此给一个类似 一个人可以像 如果传递给的字符串与现有值不匹配(区分大小写),则将引发an 。 要进行不区分大小写的匹配,可以在枚举内编写自定义方法,例如 假设方法是在编译时隐式添加到类中,是否有任何通用方法可以不编写值或任何其他额外对象的缓存,而只编写一次上述方法(例如,不是每个方法)? 这种“通用” 方法的签名将类似于该方法,即: 并且它将为任何对象完全实现
问题内容: 我在检索与其他对象有许多关系的对象的多个实例时遇到性能问题。我正在将Spring和Hibernate的JPA实现与MySQL配合使用。问题是执行JPA查询时,Hibernate不会自动联接到其他表。这将导致n * r + 1个SQL查询,其中n是要检索的对象数,r是关系数。 例如,某人住在某个地址,有很多爱好,并且访问过许多国家: 当我执行JPA查询以获取所有名为Bob的个人时,数据库
本文向大家介绍请说说,你平时怎么培养自己的产品感?相关面试题,主要包含被问及请说说,你平时怎么培养自己的产品感?时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 1、需要对所有的事情保持一个好奇心,多去体验各种产品 2、多思考,思考每个产品的逻辑,包括 战略层、范围层、结构层、框架层、表现层。 3、多和其他人讨论和交流,自己多总结,形成一个自己的思考框架和模式
本文向大家介绍js实现背景图片感应鼠标变化的方法,包括了js实现背景图片感应鼠标变化的方法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例讲述了js实现背景图片感应鼠标变化的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下: 鼠标点击后背景图片变化,点击另外一个菜单项前面的会自动恢复背景,其实这个如果单纯使用CSS是没办法做的,我们还要使用JS来判断鼠标状态,代码如下: 希望本文所述对大家的javasc
本文向大家介绍python实现多层感知器MLP(基于双月数据集),包括了python实现多层感知器MLP(基于双月数据集)的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例为大家分享了python实现多层感知器MLP的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1、加载必要的库,生成数据集 2、定义激活函数 3、定义神经网络 4、运行结果 以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支
本文向大家介绍linux系统中的列出敏感用户的脚本代码,包括了linux系统中的列出敏感用户的脚本代码的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 此处的敏感用户是指这个用户属于多个组,或者这个用户属于的组名跟这个用户名不一样
主要内容:硬件要求,软件要求,Arduino-Bluetooth模块的工作原理在本教程中,将使用Ultra Sonic HC-SR04和Arduino(Arduino UNO)构建物联网项目,以计算Ultra Sonic HC-SR04设备与物体之间的距离。在这个项目中,我们将使用Processing应用程序在Laptop(监视器)屏幕上显示Ultra Sonic设备和对象之间的距离。 硬件要求 Arduino的UNO主板 Arduino UNO的USB电缆连接器 Ultr
在 2019 年 5 月发行的 Lightroom mobile(版本 4.3)中已引入 Lightroom 不仅能够让您能够直接在应用程序内创建精美的图像和表现丰富的想象力,而且还可以帮助您成为一名优秀的摄影师,通过给各种全新的方式来获得灵感和提高您的技能。您可以获得实际操作体验:通过一系列强大的交互式教程,学习如何使照片呈现最佳的效果。您还可以浏览其他摄影成员不同类别且富有灵感的照片,点按这些
本文向大家介绍iOS App中调用iPhone各种感应器的方法总结,包括了iOS App中调用iPhone各种感应器的方法总结的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 CoreMotion框架的使用 CoreMotion框架十分强大,它不仅将加速度传感器和螺旋仪传感器进行了统一配置和管理,还为我们封装了许多算法,我们可以直接获取到设备的运动状态信息。 1、CoreMotion负责处理的数据 Cor