《深度学习》专题

本文向大家介绍用过哪些移动端深度学习框架？相关面试题，主要包含被问及用过哪些移动端深度学习框架？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 开源的有：小米的MACE，骁龙的SNPE，腾讯的FeatherCNN和ncnn，百度的mobile-deep-learning(MDL)；caffe、tensorflow lite都有移动端，只是可能没有上面的框架效率高。据传还有支付宝的xNN，商

我试图解决序列完成的问题。假设我们有基本真值序列（1,2,4,7,6,8,10,12,18,20） 我们模型的输入是一个不完整的序列。i、 e（1,2,4,10,12,18,20）。从这个不完整序列中，我们想要预测原始序列（地面真值序列）。哪些深度学习模型可以用来解决这个问题？ 这是编码器-解码器LSTM体系结构的问题吗？ 注：我们有数千个完整的序列来训练和测试模型。 感谢您的帮助。

9.21 一面 9.27 二面 9.30 三面（加面），希望后续有hr面或者oc吧 总结而言，讯飞非常喜欢问基础知识，从算法到操作系统到数学建模，问的项目并不多，所以以后大家要是面的话一定多准备八股 深度学习框架和平台方向相当于是算法和工程的结合，所以算法原理，部署，加速，操作系统，python底层都问到了。跟面试官交流又学习到很多知识，遗憾的是面的时候很多没有准备到，希望好运吧！ 一面面经：和实

职位：深度学习算法工程师 base：上海 技术一面 （9/15） - 30min 自我介绍 项目介绍，随后围绕项目进行展开提问，会议论文与期刊论文之间的差异 反问 部门主要做感知（车道线、行人感知。。。 技术二面 （9/21） - 30min 没开摄像头 自我介绍 项目介绍，所有项目都介绍了一遍 中途会被打断问问题 反问 对除了自己所研究的方向外，还了解哪些，知不知道reid的方法、目标检测算法什

问的rag相关，基本都是简历上的内容。手撕编辑距离和空间复杂度优化。 问了hr挂的原因，说是基础不行，rag技术需要加深认识，确实也是这个原因

8.22 一面 自我介绍 项目介绍 问我有没有读过pytorch源码（懵逼） GPU内存模型 不同池化操作反向传播之后会有什么区别 分布式训练有什么了解？ 量化相关 QAT和PTQ的区别 C++ 容器相关底层实现 手撕cuda 向量和

本文向大家介绍什么样的资料集不适合深度学习？相关面试题，主要包含被问及什么样的资料集不适合深度学习？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 1、数据集太小，数据样本不足时，深度学习相对其它机器学习算法，没有明显优势。 2、数据集没有局部相关特性，目前深度学习表现比较好的领域主要是图像／语音／自然语言处理等领域，这些领域的一个共性是局部相关性。图像中像素组成物体，语音信号中音位组合成单词，文本数

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。

本文向大家介绍深度学习入门之Pytorch 数据增强的实现，包括了深度学习入门之Pytorch 数据增强的实现的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 数据增强 卷积神经网络非常容易出现过拟合的问题，而数据增强的方法是对抗过拟合问题的一个重要方法。 2012 年 AlexNet 在 ImageNet 上大获全胜，图片增强方法功不可没，因为有了图片增强，使得训练的数据集比实际数据集多了很多'新'样本

嗨，我是机器学习新手，只知道一些基础知识和事情应该如何运作。所以我看了这篇关于Python、TensorFlow和Keras深度学习的教程，得到了这些代码 因此，运行这些代码给了我很好的结果，验证准确率为76.9%。我需要做的是将此代码的模型更改为VGG16、VGG19和mobilenet，但我不知道如何导入经过预训练的模型，所以我决定创建自己的模型并进行训练。因此，我研究了VGG16和VGG19

问题说明： 实例化顺序模型 下面是我的代码： 我对这个角色感到困惑

我计划编写一个国际象棋引擎，它使用深度卷积神经网络来评估国际象棋的位置。我将使用位板来表示棋盘状态，这意味着输入层应该有12*64个神经元用于位置，1个用于玩家移动（0表示黑色，1表示白色）和4个神经元用于铸币权（wks、bks、wqs、bqs）。将有两个隐藏层，每个层有515个神经元，一个输出神经元的值介于-1表示黑色获胜，1表示白色获胜，0表示相等的位置。所有神经元都将使用tanh（）激活函数

今年真是太卷了，加上上海的疫情，只能线上实习。投了几十份简历，至今就这一个面试。 面试内容虽然没啥，还是分享一下吧。 我的主要根据我简历上写的项目问的，也没有算法题（原以为可能会有1-2道），可能是实习吧，也就面了15分钟。 问了2个项目: 1. 一个课程作业，关于单个图像去雾算法的研究。问了我网络的大概结构，我做的优化（提高了收敛速度），以及为啥这样做可以提高收敛速度（原理）。 2. 最近参加的

自我介绍 问项目（主要是谈项目的细节） cpu的体系结构 与内存之间的交互 手写环形缓冲区的逻辑 包括读缓冲区 写缓冲区的操作（c++） 手写自旋锁的逻辑 （c++） 算法：排序链表 要求使用归并排序