《深信服二面》专题

代码见nn_overfit.py 优化 Regularization 在前面实现的RELU连接的两层神经网络中，加Regularization进行约束，采用加l2 norm的方法，进行负反馈： 代码实现上，只需要对tf_sgd_relu_nn中train_loss做修改即可： 可以用tf.nn.l2_loss(t)对一个Tensor对象求l2 norm 需要对我们使用的各个W都做这样的计算（参考t

问题 你想复制一个对象，包含其所有子对象。 解决方案 clone = (obj) -> if not obj? or typeof obj isnt 'object' return obj if obj instanceof Date return new Date(obj.getTime()) if obj instanceof RegExp flags

让我们深入研究一下箭头函数。 箭头函数不仅仅是编写简洁代码的“捷径”。它还具有非常特殊且有用的特性。 JavaScript 充满了我们需要编写在其他地方执行的小函数的情况。 例如： arr.forEach(func) —— forEach 对每个数组元素都执行 func。 setTimeout(func) —— func 由内建调度器执行。 ……还有更多。 JavaScript 的精髓在于创建一个

本章到目前为止介绍的循环神经网络只有一个单向的隐藏层，在深度学习应用里，我们通常会用到含有多个隐藏层的循环神经网络，也称作深度循环神经网络。图6.11演示了一个有$L$个隐藏层的深度循环神经网络，每个隐藏状态不断传递至当前层的下一时间步和当前时间步的下一层。 具体来说，在时间步$t$里，设小批量输入$\boldsymbol{X}_t \in \mathbb{R}^{n \times d}$（样本数

除了前面介绍的 while 语句，Python 还从其它语言借鉴了一些流程控制功能，并有所改变。 4.1. if 语句 也许最有名的是 if 语句。例如: >>> x = int(input("Please enter an integer: ")) Please enter an integer: 42 >>> if x < 0: ... x = 0 ... print('N

本书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。

Java 虚拟机屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息，使得 Java 语言编译程序只需生成在 Java 虚拟机上运行的目标代码，就可以在多种平台上不加修改地运行。

本书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。Github 地址：https://github.com/d2l-ai/d2l-zh

Dive into cheap deep learning，专注于让深度学习更划算更便宜，From your IQ, your devices, and your resource，从学习智力上、装备上、资源上。

函数基础 什么是函数？ 实现特定功能的 n 条语句的封装体 只有函数是可以执行的，其它类型的数据不能执行 为什么要用函数？ 提高代码复用 便于阅读交流 如何定义函数？ 函数声明 表达式 function fn1 () { //函数声明 console.log('fn1()') } var fn2 = function () { //表达式 console.log('fn2()') } 如

什么是对象？ 多个数据的封装体 用来保存多个数据的容器 一个对象代表现实中的一个事务 为什么要用对象？ 统一管理多个数据 对象的组成 属性 属性名：字符串，但是在写的时候可以不加引号" " 属性值：任意 方法：一种特别的属性，属性值是函数 如何访问对象内部数据？ .属性名：编码简单，有时不能用 ['属性名']：编码麻烦，能通用 var p = { name: 'Tom', age: 1

我们已经涵盖了大部分的基础知识 - 现在是时候深入底层原理了！Vue 最显著的特性之一便是不太引人注意的响应式系统(reactivity system)。模型层(model)只是普通 JavaScript 对象，修改它则更新视图(view)。这会让状态管理变得非常简单且直观，不过理解它的工作原理以避免一些常见的问题也是很重要的。在本节中，我们将开始深入挖掘 Vue 响应式系统的底层细节。 如何追踪

数据分析 选择题+简答题+SQL题+Python题 选择题大概涉及概率论、数据结构、机器学习，比较简单 简答题很简单的条件概率 SQL题很难，主要可能是我很久没复习SQL了，两个查询一个都没把握 Python题是用一个列表存储1到1500内所有6的倍数，有手就行#深圳农商银行##笔试#

一面 深挖实习项目，问了算法的idea产生以及部署落地后的效果，最后问进一步改进方法 二面 第一部分考察对NeRF整个领域的了解，介绍了十多个下游领域方向代表的论文并说明优缺点；第二部分针对NeRF问我关注什么样的改进以及重点看哪方面的创新点，之后对NeRF+SDF的表面表达原理细节以及公式提问，接着问实习项目的创新点；第三部分针对他们业务中存在的问题问我有哪些方法或者建议；最后一部分简单过了鼠鼠

- 自我介绍 - 实习期间做了什么？遇到什么问题是符合解决的？ - 实际开发中有没有使用什么方式去优化数据库查询？ - MySQL中索引的数据结构是什么？ - MySQL中索引条件？什么场景下创建 小数据量不建立 频繁更新的字段不建立 经常需要用于查询的字段上建立 - 回表了解吗？是什么 - SELECT 查询中查询非主键字段一定会发生回表吗？ 不一定，因为还有索引覆盖的情况 - 数据库主从了解吗