《深度学习》专题

冬招的第一个offer 一面 先拷打项目 然后手撕多头注意力机制和一道算法题：lcr08长度最小子数组 然后问了一些八股 linux如何查看某个文件有多少行 linux如何查看某个文件的第几列 git回滚的指令 合并分支的指令 弹一弹熟悉的激活函数和优缺点 fasterrcnn的优化 yolov5v8的优化 为什么业内yolov5用的比较多而不是yolov8 多头注意力机制和单头相比有什么优势 正

什么是机器学习？ 机器学习是自动从数据中提取知识的过程，通常是为了预测新的，看不见的数据。一个典型的例子是垃圾邮件过滤器，用户将传入的邮件标记为垃圾邮件或非垃圾邮件。然后，机器学习算法从数据“学习”预测模型，数据区分垃圾邮件和普通电子邮件。该模型可以预测新电子邮件是否是垃圾邮件。 机器学习的核心是根据数据来自动化决策的概念，无需用户指定如何做出此决策的明确规则。 对于电子邮件，用户不提供垃圾邮件的

一面 自我介绍 结合项目描述RNN、LSTM结构，描述模型改进原理 残差连接的优势 梯度消失问题——对比深度网络的梯度消失和循环网络的梯度消失 数据不平衡问题原因与解决措施 性能指标F1分数的计算方式 DDQN项目的环境介绍与网络模型 深度学习和强化学习的关联 Adam优化器的原理，SGD的原理 手撕： 最长有效的括号字符子序列（返回所有最长的子序列）（10分钟） 反问： 1分钟 emmm手撕ha

遇到了全是技术岗的群面，一起讨论怎么ai技术加入产品 总结：一定要读题！！！针对题来每点说自己的想法，最好把自我介绍压缩一下，组里好几个人没有说完就被下一个了，而且顺序不是按照公众号的个人编号。 读题5min，自我介绍➕想法1.5min，讨论20min，总结5min 就算没有抢到主持人，中途理清团队的思路也很重要！！！我的组两个技术大佬一直不统一。。。导致其他人也没有发表什么明确的想法和意见，我发

时长70分钟左右，主要在问项目，其他八股挺常规的 八股： transfromers和RNN, LSTM的区别 解释一下梯度爆炸和解决方法 BN和LN的区别 讲讲了解的激活函数 怎么识别 / 解决过拟合问题 XGBoost和随机森林的区别 算法题： 最长公共子串 面完第二天秒挂，可能是笔试做得太烂了

今天下午面了快手的机器学习，部门是做搜广推的，面试官小哥哥介绍了一下部门情况，看到我是做图像的，感觉有点不太匹配，然后问我愿不愿意面试，我当然愿意了 时长：50min 1.自我介绍2分钟 2.介绍一下自己的项目，面试小哥不太懂我的这个项目，这里讲了比较多 3.二分类问题常用的评估指标？其中提到了召回率，出了个场景题说一下怎么计算 4.AUC怎么计算？ 5.AUC接近1可能的原因是什么？ 6.手撕：

怎么学习java 学习流程

自我介绍，三道编程题（二叉树和图，a了两道），项目深挖

本文向大家介绍频率学派和贝叶斯学派的区别?相关面试题，主要包含被问及频率学派和贝叶斯学派的区别?时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 频率派认为抽样是无限的,在无限的抽样中,对于决策的规则可以很精确。贝叶斯派认为世界无时无刻不在改变,未知的变量和事件都有一定的概率,即后验概率是先验概率的修正。频率派认为模型参数是固定的,一个模型在无数次抽样后,参数是不变的。而贝叶斯学派认为数据才

组件的高度和宽度决定了其在屏幕上显示的尺寸。 指定宽高 最简单的给组件设定尺寸的方式就是在样式中指定固定的 width 和 height 。React Native 中的尺寸都是无单位的，表示的是与设备像素密度无关的逻辑像素点。 export default class HelloWorld extends Component { render() { return ( <

Node.js 编写的包管理器 npm 已成为开源包管理了领域最好的生态，直接到2017年10月份，有模块超过47万，每周下载量超过32亿次，每个月有超过700万开发者使用npm。现在早已经超过60万个模块了。 这里就不一一举例了，给出一个迷茫时学习Node.js最好的方法吧！ 某天，我在3w咖啡整理书稿，然后小弟梁过来了，聊聊他的现状，一副很不好的样子，在天津我曾带过他大半年，总不能不管，我给他

问题内容： 我得到以下结果： 如果我执行深度复制： 结果是相同的： 如果我从事分配作业： 那么结果是： 有人可以解释究竟是什么造成了副本之间的差异吗？它和可变且不可变的对象有关吗？如果是这样，您能给我解释一下吗？ 问题答案： 普通赋值操作将简单地将新变量指向现有对象。该文档解释了浅拷贝和深拷贝之间的区别： 浅表复制和深度复制之间的区别仅与复合对象（包含其他对象的对象，如列表或类实例）有关： 浅表副

本文向大家介绍PHP树的深度编历生成迷宫及A*自动寻路算法实例分析，包括了PHP树的深度编历生成迷宫及A*自动寻路算法实例分析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PHP树的深度编历生成迷宫及A*自动寻路算法。分享给大家供大家参考。具体分析如下： 有一同事推荐了三思的迷宫算法，看了感觉还不错，就转成php 三思的迷宫算法是采用树的深度遍历原理，这样生成的迷宫相当的细，而且死胡同数

问题内容： 假设我有表A和表B。表B引用了表A。我想深入复制表A和表B中的一组行。我希望所有新的表B行都引用新的表A行。 请注意，我没有将行复制到任何其他表中。表A中的行将被复制到表A中，表B中的行将被复制到表B中。 如何确保将外键引用作为副本的一部分进行重新调整？ 为了澄清，我试图找到一种通用的方式来做到这一点。我给出的示例涉及两个表，但是在实践中，依赖关系图可能要复杂得多。甚至是一种动态生成S

本文向大家介绍深度克隆对象的方法有哪些，并把你认为最好的写出来相关面试题，主要包含被问及深度克隆对象的方法有哪些，并把你认为最好的写出来时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 我比较喜欢使用原生的方法，足够简单，而且可以解决大多数的深拷贝。