《九号机器人》专题

在任何地方都没有找到答案...我使用docker机器创建了一个VM（boot2docker）。我需要使用root编辑一些文件。 boot2docker中的根密码是什么？

有关TensorFlow与其他框架的详细对比可以阅读： https://zhuanlan.zhihu.com/p/25547838   01 TensorFlow的编程模式 编程模式分为两种：命令式编程与符号式编程 前者是我们常用的C++，java等语言的编程风格如下 命令式编程看起来逻辑非常清晰，易于理解。而符号式编程涉及较多的嵌入和优化，如下 执行相同的计算时c，d可以共用内存，使用Tenso

每次将一个类别作为正类，其余类别作为负类。此时共有（N个分类器）。在测试的时候若仅有一个分类器预测为正类，则对应的类别标记为最终的分类结果。 【例】当有4个类别的时候，每次把其中一个类别作为正类别，其余作为负类别，共有4种组合，对于这4中组合进行分类器的训练，我们可以得到4个分类器。对于测试样本，放进4个分类器进行预测，仅有一个分类器预测为正类，于是取这个分类器的结果作为预测结果，分类器2预测的结果是类别2，于是这个样本便属于类别

一面4.3 问了下GNN相关的知识（由于我是graph背景） 以及机器学习的基础知识 二面4.10 问了下实习的项目以及之前做过一深度学习相关的东西 特别细 #你收到了团子的OC了吗# offer4.17

下面要介绍一个在模拟事件和游戏的程序中常用的组件。本节和下节开发一个结构良好、包括多个函数的游戏程序。程序中要使用前面介绍的大多数控制结构。 在赌场上，人人都关心的一个问题就是机会元素(element of chance)，也就是赢钱的运气。这个机会元素可以用标准库中的rand函数引入计算机应用程序中。 考虑下列语句： i=rand(); rand 函数产生O到RAND_MAX之间的整数(这是<s

这个教程的目标读者是对机器学习和TensorFlow都不太了解的新手。如果你已经了解MNIST和softmax回归(softmax regression)的相关知识，你可以阅读这个快速上手教程。 当我们开始学习编程的时候，第一件事往往是学习打印"Hello World"。就好比编程入门有Hello World，机器学习入门有MNIST。 MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字

大多数人听到“机器学习”，往往会在脑海中勾勒出一个机器人：一个可靠的管家，或是一个可怕的终结者，这取决于你问的是谁。但是机器学习并不是未来的幻想，它已经来到我们身边了。事实上，一些特定领域已经应用机器学习几十年了，比如光学字符识别 （Optical Character Recognition，OCR）。但是直到 1990 年代，第一个影响了数亿人的机器学习应用才真正成熟，它就是垃圾邮件过滤器（sp

大多数人听到“机器学习”，往往会在脑海中勾勒出一个机器人：一个可靠的管家，或是一个可怕的终结者，这取决于你问的是谁。但是机器学习并不是未来的幻想，它已经来到我们身边了。事实上，一些特定领域已经应用机器学习几十年了，比如光学字符识别 （Optical Character Recognition，OCR）。但是直到 1990 年代，第一个影响了数亿人的机器学习应用才真正成熟，它就是垃圾邮件过滤器（sp

平台列表 Google Cloud AI Cloud Machine Learning Engine 托管的机器学习服务 AutoML 自动化机器学习 机器学习API，如 Jobs, Video Intelligence, Vision, Speech, Natual Language 以及 Tanslation 等 Amazon Machine Learning SageMaker 自动化机器学

这份文件的目的是要提供 Python 之机器学习套件 scikit-learn (http://scikit-learn.org/) 的中文使用说明。一开始的主要目标是详细说明 scikit-learn 套件中的范例程式的使用流程以及相关函式的使用方法。目前使用版本为 scikit-learn version 0.19 以上

Python 是一种通用的高级编程语言，越来越多地用于数据科学和设计机器学习算法。 本教程简要介绍了 Python 及其库，如 numpy，scipy，pandas，matplotlib，并解释了如何应用它来开发解决实际问题的机器学习算法。

Ark 插件启动 Ark 中提供了插件启动的接口 com.alipay.sofa.ark.spi.service.PluginActivator ，其定义如下： public interface PluginActivator { /** * Start Plugin * @param context plugin context * @throws Ark

一面: 自我介绍、极大似然估计、假设检验、朴素贝叶斯的公式、逻辑回归损失函数是什么，怎么来的（对数损失，等价于极大似然估计）、说说xgboost（我说了目标函数推导，还有一些过拟合措施等等)、了解transformer吗（没细问）、看过源码吗（没看过）、卷积为什么叫卷积（我随便说了个卷积公式，但不对)、对卷积的理解（我说滤波，因为我跟一维卷积打交道比较多，我还举了个人脸识别例子，我说底层的卷积会提

9.3一面(1h) 面试官先做了自我介绍 自我介绍 简历上项目比赛介绍、提问 附加问题：矩阵乘法，前向网络计算和反向传播计算梯度哪个更耗时？矩阵C = A*B，已知Grad(C)，计算A和B的梯度 手撕算法题：类似LC上合并k个有序链表，将一个二维数组合并成一维数组，二维数组每行是有序的，合并k行到一行并保证有序。用堆做的，并分析算法的时间复杂度。 反问：业务内容？主要是做自动驾驶里的Planni

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