AI面试必备/深度学习100问1-50题答案解析 2018年09月04日 15:42:07 刀客123 阅读数 2020更多 分类专栏: 机器学习   转载:https://blog.csdn.net/T7SFOKzorD1JAYMSFk4/article/details/80972658 1.梯度下降算法的正确步骤,(正确步骤dcaeb)(梯度下降法其实是根据函数的梯度来确定函数的极小值),这里的问题与其说是梯度下降算法的步骤不如说类似图图像分类训练的整个流程:网络初始化-输入to输出-期望输…

公众号(五分钟学大数据)已推出大数据面试系列文章-五分钟小面试,此系列文章将会深入研究各大厂笔面试真题,并根据笔面试题扩展相关的知识点,助力大家都能够成功入职大厂! 大数据笔面试系列文章分为两种类型:混合型(即一篇文章中会有多个框架的知识点-融会贯通):专项型(一篇文章针对某个框架进行深入解析-专项演练). 此篇文章为系列文章的第二篇(JVM专项) 第一题:JVM内存相关(百度) 问:JVM内存模型了解吗,简单说下 答: 因为这块内容太多了,许多小伙伴可能记不住这么多,所以下面的答案分为简答和精…

http://segmentfault.com/a/1190000002498800 在他们的github上看到的,收藏一下备用.看完觉得还有很多要努力的地方. FEX 的面试过程 我们一般会有 3 轮面试,对于高级别的工程师可能会有 4-5 轮面试. 我们可能会采用哪些方法来面试 代码编写笔试 问答式 过程遵循 STAR 面试法 . 我们喜欢什么样的面试者 基础扎实 从多年的经验看,那些发展好的同学都具备扎实的基础知识 比如只懂 jQuery 不懂 JavaScript 是不行的哦 如果了解计…

我们分享的上一篇文章是一位学长在大三的时候面试阿里实习生成功的经历的分享,其实就像学长在上一篇文章最后说的那样“面试并没有想的那么难,运气也会占一部分.”,其实我个人觉得,对于我们而言,自己越努力就会越幸运,西方有句谚语“上帝助自助者”,其实说的都是一个道理.对于怀有梦想的技术宅而言,既要仰望星空看世界浪潮,也要脚踏实地努力奋斗. 面试时对于技术人员而言,技术能力肯定是衡量优劣的标准,所以只有技术过硬,你才会“有料”,胸中“有料”你才能在面试时保持一种“不卑不亢”,这样就算是“有种”,而  技术…

在这篇回答里,就讲以我常规的面试流程为例,说下java方面大致会问什么问题,以及如何确认候选人达到招聘要求. 先说面试前准备,可能有些面试官是拿到简历直接问,而且是在候选人自我介绍时再草草浏览简历,但我不是这样. 1 问招人的项目经理,这个岗位需要的技术什么,比如必须Spring boot,有数据库调优经验优先考虑,要有2到3年相关经验等等.问清楚了,我就好在面试中组织自己的问题. 2 浏览候选人的简历,找出不利点和加分项. 不利点包括,候选人的学历,非计算机相关专业,候选人的经历看上去像培训班…

2020.1.5更新 我看过的后面会加上评价 编程学习 java开源项目汇总: https://github.com/Snailclimb/awesome-java 大数据学习入门: https://github.com/heibaiying/BigData-Notes Java从入门到进阶学习: https://github.com/hollischuang/toBeTopJavaer 前端小课(不知道后续还更新不): https://github.com/lefex/FE 前段开发者手册(2…

(1)代码题(leetcode类型),主要考察数据结构和基础算法,以及代码基本功 虽然这部分跟机器学习,深度学习关系不大,但也是面试的重中之重.基本每家公司的面试都问了大量的算法题和代码题,即使是商汤.face++这样的深度学习公司,考察这部分的时间也占到了我很多轮面试的60%甚至70%以上.我去face++面试的时候,面试官是residual net,shuffle net的作者:但他们的面试中,写代码题依旧是主要的部分. 大部分题目都不难,基本是leetcode medium的难度.但是要求…

其实目前国内几乎只要是技术岗,面试中都100%会问算法和数据结构. 这两者能快速体现候选人真实的水平,比如代码量,代码的质量,性能,思维是否有逻辑,是否灵活. 算法结果概述 1.前言 1.应用范围:机器学习.数据挖掘.自然语言处理.图形学等. 2.求职方面的考点:贪心.分治.动态规划.树.图等.而且考官非常喜欢用算法来验证你的代码水平! 2.概述 1.定义:简单的说,算法就是解决问题的方式. 2.特点:有穷性.确定性.可行性.有输入&输出. 3.基础算法: 1.穷举法:求N个数的全部排列.8皇后…

SVM现在主流的有两个方法.一个是传统的推导,计算支持向量求解的方法,一个是近几年兴起的梯度下降的方法. 梯度下降方法的核心是使用了hinge loss作为损失函数,所以最近也有人提出的深度SVM其实就是使用hinge loss的神经网络. 本文的目的是讲解传统的推导. SVM的超平面 SVM模型的基本原理,就是寻找一个合适的超平面,把两类的样本正确分开.单个SVM只能处理二分类,多分类需要多个SVM. [什么是超平面?] 超平面就是n维度空间的n-1维度的子空间.换成人话就是2维空间中的1维度…

package LinkedListSummary; import java.util.HashMap; import java.util.Stack; /** * http://blog.csdn.net/luckyxiaoqiang/article/details/7393134 轻松搞定面试中的链表题目 * http://www.cnblogs.com/jax/archive/2009/12/11/1621504.html 算法大全(1)单链表 * * 目录: * 1. 求单链表中结点的个…