CV面试题目总结（二） - 深度学习算法
目录 1.解释一下ResNet、DesNet，它两的区别与联系。ResNet： ResNet是2015年何凯明博士提出来的，全名叫做深度残差网络（Deep Residual Network, ResNet）。层数多大152层，关键是在构架上的tricks，使用了残差学习（Residu...
CV面试题目总结（一）- 深度学习算法
注：由于面试官面试的针对人脸识别项目，所以问的人脸识别相关题目比较多。 目录 1.介绍一下人脸识别项目。 （1）首先利用dlib进行人脸的数据集采集和建立 1）通过摄像头采集人脸图像。 2）建立人脸图像的label信息。 3）建立个人人脸数据库。 （2）数据库初始化 1...
人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习）
人工智能领域：面试常见问题 1.深度学习基础 为什么归一化能够提高求解最优解的速度？为什么要归一化？归一化与标准化有什么联系和区别？归一化有哪些类型？Min-max归一化一般在什么情况下使用？Z-score归一化在什么情况下使用？学习率过大或过小对网络会有什么影响？batch size...
6万字解决算法面试中的深度学习基础问题(三）
18. 线性判别分析线性判别分析(linear discriminant analysis，LDA)是对fisher的线性鉴别方法的归纳，这种方法使用统计学，模式识别和机器学习方法，试图找到两类物体或事件的特征的一个线性组合，以能够特征化或区分它们。所得的组合可用来作为一个线性分类器，或者，更常见的...
6万字解决算法面试中的深度学习基础问题(二）
12. 评价指标1，准确率和召回率（虚警和漏报）准确率为预测阳性的病人中真正为阳性的概率召回率等价于敏感度，即有病的人中被检测到有病的概率（有病且被召回的概率）4、PR曲线与F1值：纵轴为精确率P，横轴为召回率RPR曲线围成面积越大越好，但：5、ROC曲线与...
6万字解决算法面试中的深度学习基础问题(一）
前言真的是千呼万唤始出来emmmm，去年春招结束写了篇面试的经验分享。在文中提到和小伙伴整理了算法岗面试时遇到的常见知识点及回答，本想着授人以渔，但没想到大家都看上了我家的 ！但因本人执行力不足，被大家催到现在才终于想着行动起来分享给大家，笔者在这里给各位读者一个大大的抱歉，求原谅呜呜~~相信今年参...
GitHub上AI岗位面试笔记（机器学习算法/深度学习/ NLP/计算机视觉）
目录机器学习深度学习自然语言处理与数学 算法题和笔试题推荐阅读工具最近在GitHub上淘到一个很棒的AI算法面试笔记，特地分享给小伙伴们~GitHub地址：https：//github.com/imhuay/Algorithm_Interview_Notes-Chinese如上所示为整个项目的结构，...
面试这么撩准拿offer，HashMap深度学习，扰动函数、负载因子、扩容拆分，原理和实践验证，让懂了就是真的懂！
作者：小傅哥博客：https://bugstack.cn 沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！ 一、前言 得益于Doug Lea老爷子的操刀，让HashMap成为使用和面试最频繁的API，没办法设计的太优秀了！ HashMap 最早出现在 JDK 1.2中，底层基于散列算法实现。HashMa...
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