lz背景985本日硕机械,课题方向和图像相关性不大,有段工业视觉检测相关的实习背景. 前几天刚面了埃科光电的图像算法处理岗,时长35分钟,面试官是个小伙子,语气很和善,问题还是比较硬核的. 1)自我介绍 2)机械专业为什么不投递结构相关岗位? 3)简述一下视觉相关的实习经历和用到的算法. A:饮料瓶和药瓶的模版匹配 4)模版匹配的目的是什么?常用算法有哪些? 5)(4的回答有提到)LoG是什么?它
一、计算机网络 TCP/UDP TCP/IP即传输控制协议,是面向连接的协议,发送数据前要先建立连接,TCP提供可靠的服务,也就是说,通过TCP连接传输的数据不会丢失,没有重复,并且按顺序到达。(类似于打电话) UDP它是属于TCP/IP协议族中的一种。是无连接的协议,发送数据前不需要建立连接,是没有可靠性的协议。因为不需要建立连接所以可以在在网络上以任何可能的路径传输,因此能否到达目的地,到达目
多层感知器定义了人工神经网络最复杂的架构,它基本上由多层感知器构成。多层感知器学习的图示如下所示 - MLP网络通常用于监督学习格式。MLP网络的典型学习算法也称为反向传播算法。现在,我们将专注于使用MLP实现图像分类问题。 上面的代码行生成以下输出 -
本文向大家介绍Python新手学习装饰器,包括了Python新手学习装饰器的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 python函数式编程之装饰器 1.开放封闭原则 简单来说,就是对扩展开放,对修改封闭。 在面向对象的编程方式中,经常会定义各种函数。一个函数的使用分为定义阶段和使用阶段,一个函数定义完成以后,可能会在很多位置被调用。这意味着如果函数的定义阶段代码被修改,受到影响的地方就会有很多,此
本文向大家介绍Luhn算法学习及其Ruby版实现代码示例,包括了Luhn算法学习及其Ruby版实现代码示例的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 关于LUHN算法 LUHN算法,主要用来计算信用卡等证件号码的合法性。 1、从卡号最后一位数字开始,偶数位乘以2,如果乘以2的结果是两位数,将两个位上数字相加保存。 2、把所有数字相加,得到总和。 3、如果信用卡号码是合法的,总和可以被10整除。 Lu
本文向大家介绍Java语言Consistent Hash算法学习笔记(代码示例),包括了Java语言Consistent Hash算法学习笔记(代码示例)的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文研究的主要是ConsistentHashing算法代码。 一致性哈希(Consistent Hash) 协议简介 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出(参见0),设计目标是为了解决因特网中的热
我熟悉算法实现,对机器学习不熟悉,但我在学术和生产之间有差距。 我正在实施推荐系统,学习模型取得了良好的效果,然后我停下来问下一步该怎么办?如何在现有网站上部署它 在学习过程中,我使用了CSV数据集和本地机器,但在线将是拥有数十万用户和数千用户的数据库。所以我认为不可能加载所有数据并向用户推荐东西。 问题是:我将如何在生产中使用我训练过的模型?
将我们的机器学习项目加载到Django服务器时,出现以下错误: 回溯(最近一次调用):文件“/home/akhil/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/django/core/handlers/exception.py”,第34行,在内部响应=get_-response(请求)文件“/home/akhil/anaconda3/lib/python3.6/si
我目前正在开发一个机器学习应用程序。请在此代码中帮助我 - 当我上传大数据集时,我遇到了一个错误。 代码如下: 然后: 错误是: 带有关于错误的附加行和信息: /预处理/字典更新序列元素#0处的ValueError的长度为1;2是必需的请求方法:POST请求URL:http://127 . 0 . 0 . 1:8000/preprocessing/Django版本:2.2.4异常类型:ValueE
校验者: @Kyrie @片刻 翻译者: @冰块 数据集 Scikit-learn可以从一个或者多个数据集中学习信息,这些数据集合可表示为2维阵列,也可认为是一个列表。列表的第一个维度代表 样本 ,第二个维度代表 特征 (每一行代表一个样本,每一列代表一种特征)。 样例: iris 数据集(鸢尾花卉数据集) >>> from sklearn import datasets >>> iris = d
简介:Attention机制是一种用于加强神经网络在处理序列数据中关注重要部分的机制。在处理长序列时,RNN可能难以捕捉到序列中不同部分的重要程度,导致信息传递不够高效。而Attention机制允许网络根据当前输入和其他位置的信息,动态地调整各个位置的权重,使得模型可以有选择地关注不同部分的输入。Transformer是一种基于Attention机制的神经网络架构,由著名且经典的"Attentio
主要内容:分类数据表示形式,Logistic函数数学解析,梯度上升优化方法在 《Logistic回归算法(分类问题)》一节,我们学习了 Logistic 回归算法,并且重点认识了 Logistic 函数。我们知道分类问题的预测结果是离散型数据,那么我们在程序中要如何表述这些数据呢,再者我们要如何从数学角度理解 Logistic 算法,比如它的损失函数、优化方法等。 分类数据表示形式 1) 向量形式 在机器学习中,向量形式是应用最多的形式,使用向量中的元素按顺序代表“类别
美团一面 1月8号 下午3点 一面总体体验还是很好 虽然有些问题没答上来 但还是过来 隔了一天就打电话约了2面 一开始让自我介绍 我说对机器学习有比较深入的了解 面试官说在我面前说了解 看来你很自信啊hhh 其实当时我没想那么多hhh 第一个问题就是如何解决过拟合和欠拟合 让结合具体的模型来说 问了交叉验证 L1正则化 L2正则化 问了如何看数据统计效果(具体问题记不清了 当时也没有理解 又追问了
时间 1月11号 晚上7点 前一天下午面试官打电话约时间 他问了工资要求和最快到岗时间 问他什么时候面 他说现在就可以 我想准备一天 就约了11号 首先是自我介绍 问了在学校是否学过机器学习 深度学习类的课程 这里真是雷啊 学校确实开的有 但是我没选(我觉得效果不如自学来得快) 但是跟面试官说我学过 他继续问你们机器学习的框架时什么 我说分为有监督学习、无监督学习、集成学习、深度学习等 这里面试官
1.自我介绍; 2.主要用过哪些深度学习框架(Pytorch); 3.介绍自己的论文和项目; 4.什么是元学习(项目和论文中用到了); 5.多任务学习的一些框架(项目和论文中用到了,SharedBottom、MMoE、SRN等); 6.介绍一下LR回归、XGBoost、GBDT,以及他们的优缺点; 7.介绍一下BERT和ChactGPT; 8.如何处理文本信息(Word2Vec); 9.有用过C+