深度学习面经-推荐算法系列|在线学习_爱学大百科共计4篇文章

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7.深度学习——技术发展                          
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CV高级小班第九期                                
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1.面试题人工智能工程师高频面试题汇总:机器学习深化篇(题目+答案随着人工智能技术的突飞猛进,AI工程师成为了众多求职者梦寐以求的职业。想要拿下这份工作,面试的时候得展示出你不仅技术过硬,还得能解决问题。所以,提前准备一些面试常问的问题,比如机器学习的那些算法,或者深度学习的框架,还有怎么优化模型,这些都是加分项,能有效https://www.elecfans.com/d/6388383.html
2.面试题人工智能工程师高频面试题汇总:机器学习深化篇(题目+随着人工智能技术的突飞猛进,AI工程师成为了众多求职者梦寐以求的职业。想要拿下这份工作,面试的时候得展示出你不仅技术过硬,还得能解决问题。所以,提前准备一些面试常问的问题,比如机器学习的那些算法,或者深度学习的框架,还有怎么优化模型,这些都是加分项,能有效提高面试通过率。 https://blog.51cto.com/u_15343919/12843670
3.大家有没有真实的C++面经分享?50 家公司的 C++ 面经也整理好了。本次就分享下面经。以后分享学习路线和心得。 读者情况:双非本硕,本科机械,硕士做的软件开发课题。 学过一点点 C++,但是面试前连多态都不会写。研三经历炼狱校招,从零开始学习,数据结构和算法也是从零开始。 时间:2020 年 10 月- 2021 年 4 月 结果:几乎面试了所有大厂https://www.zhihu.com/question/482735618
4.深度学习算法面经(高频核心问题总结,持续更新)学习的过程短期目标是丰富己身,长远来看有的人为了就业财富自由;有的则为了创造一些有意义的事物,更多的是为了前者。 此文章用于记录和总结深度学习相关算法岗的各种面试问题,搜集答案并加入博主一些浅显的理解,欢迎评论区纠正、补充。 一、经典网络架构篇 https://blog.csdn.net/m0_72806612/article/details/139724454
5.深度学习面经推荐算法系列深度学习面经-推荐算法系列 一、简介 搜广推算法在各大互联网公司中承担着重要的流量转化的作用,其中推荐算法作为一个重要分支,它旨在为用户提供个性化的推荐内容,以提高用户体验和满足他们的需求。推荐算法的应用范围非常广泛,包括电子商务、社交媒体、音乐和视频流媒体、新闻推荐等各个领域。以下是一些可能出现在推荐https://www.nowcoder.com/discuss/524377285365981184?sourceSSR=enterprise
6.2020年深度学习算法工程师面经(微软阿里商汤滴滴华为简单分为深度学习、机器学习基础、图像处理基础、数学基础、算法基础、程序设计语言、模型部署、HR面试以及与我本人简历相关的目标检测、属性识别、Kaggle及天池的比赛、创新想法等几个部分介绍。可能开始会有重叠或者分类不恰当,后面会逐渐更新完善。其中第一篇先介绍到HR面试,第二篇介绍个人相关的项目和比赛部分。https://maimai.cn/article/detail?fid=1514590373&efid=Oph3033j5Qs70xHZdz0sGA
7.百度算法岗武功秘籍(中)百度面经目录 1 百度面经汇总资料 2 百度面经涉及基础知识点 3 百度面经涉及项目知识点 4 数据结构与算法分析相关知识点 5 编程高频问题:Python&C/C++方面 6 操作系统高频问题:数据库&线程等 7 技术&产品&开放性问题 3 百度面经涉及项目知识点 3.1 深度学习-CNN卷积神经网络方面 https://www.flyai.com/article/948
8.八股2024春招八股复习笔记1(搜索推荐AIGC)有相关推荐系统、机器学习、计算机视觉、数据挖掘等相关领域研究及实践经验。 可以加分的: 有顶级会议论文发表(发布顶刊顶会至少一篇,担当一作/并列/二作); 作为重要角色参与领域内有含金量的比赛并取得成绩(比如ACM)。 准备方向: 1、基础算法(ACM)+应用算法(传统深度学习,机器学习) https://www.skycaiji.com/aigc/ai13693.html
9.面经推荐算法面经-推荐算法 1、自我介绍 一、机器学习基础题 1、LSTM的公式 随机梯度下降:来一个样本,更新梯度 ; 全量梯度下降; miniBatch 2、RNN为什么出现梯度消失及BPTT的推导 卷积:局部相关性; RNN 梯度消失 每一步只受前一步的影响;梯度爆炸 ==》LSTM好多门;https://www.jianshu.com/p/9269abc13279
10.GitHub算法 2021面经&内推整理 2021面经整理 2021内推整理 2020面经 按企业分类 算法岗经典资料 祝你顺利 面试技巧 简历模板 着装礼仪 自我介绍 数学基础算法图像处理机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉数据挖掘 高频面试题整理 机器学习/算法工程师 120 道面试常考题! https://github.com/adxh/interview
11.细节满满!2021届应届生算法岗校招经验分享+吐槽基础知识:是指和项目无关,可能是和岗位有关,比如说推荐算法岗相关的一些知识(我本人的项目基本没有纯推荐的)。也可能是作为一个算法工程师,人人都要掌握的基础知识,比如说传统机器学习的各种模型,深度学习的优化器,激活函数,损失函数,评价指标,你所用的编程语言的一些底层原理等等。 https://www.zhuanzhi.ai/document/397ded435dc520db791cd07ef3c80018
12.将Diffusion模型的推理速度提升了8倍,顺利拿到多家企业offer1. 深度学习/大模型的算法层出不穷,如果想产生新的idea,每天就得跟进新的paper,非常痛苦; 2. 不管模型如何变化,它总要在端侧落地部署,而端侧落地部署所需要的技能点,迭代速度远远没有模型本身的迭代速度快,可以不用每天刷paper,并且这个方https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU2NjU3OTc5NA==&mid=2247591903&idx=2&sn=eae24e488fc288da2230a55f9cf0bbe8&chksm=fdf45b1cb71938c91502d2da94c32e0f8035a0a3d79d8f5227616cd351078ee82c5c3c482525&scene=27
13.九章算法资深后端工程师,就职于G家多年,有非常丰富的面试实战经历,非常熟悉FLAG等众多大厂的面试,常年关注各厂的面经的发展变化。作为资深面试官,擅长算法、OOD和BQ,总面试次数100+。非常擅长讲课,尤其是算法,深入浅出,生动形象,易于理解。对于新手程序员的求职规划,学习内容规划,进度规划,经验丰富,教授出许多成功的学生案例。https://www.jiuzhang.com/
14.2020年最新人工智能算法工程师学习资料大全!!!决战春招!算法工程师面试问题及资料超详细合集(算法岗面经/代码实战/网课/竞赛等) 未来的算法工程师-算法校招经验总结(百度,阿里巴巴,腾讯,今日头条)算法与数据结构、机器学习、深度学习5.微信公众号2020AI算法岗春招汇总 & 面经大全来了!!! 1000://github.com/murufeng/Awesome-AI-algorithm重磅!深度学习https://www.pianshen.com/article/99581061719/
15.深度学习实验网络优化与正则化(六):逐层归一化方法——批量目前,研究人员通过大量实践总结了一些经验方法,以在神经网络的表示能力、复杂度、学习效率和泛化能力之间取得良好的平衡,从而得到良好的网络模型。本系列文章将从网络优化和网络正则化两个方面来介绍如下方法: 在网络优化方面,常用的方法包括优化算法的选择、参数初始化方法、数据预处理方法、逐层归一化方法和超参https://cloud.tencent.com.cn/developer/article/2440336
16.面经1算法工程师实习校招面经(上篇)腾讯云开发者社区最开始实习时是以公司为单位进行总结,实习经验可以参考这里:算法工程师实习面经(分公司)。由于各公司面试问题存在较多重复,于是秋招时我按照题目类型分门别类,而不是按照公司划分。我将个人面试过程中遇到的问题简单分为深度学习、机器学习、图像处理、数学基础、数据结构与算法基础、程序设计语言、模型部署、HR面试以及https://cloud.tencent.com/developer/article/2064403
17.vivo公司2021届正式批校园招聘面经看千遍,不如练一遍,HR模拟面试公益团,配一起战胜“最难”就业年! 北京户口,本科月薪过万,军委政法单位文职招聘简章 菜鸟无忧是国内精准就业咨询服务高端品牌,集结行业知名招聘官、精心教研,倾力打造向国内1000余所高校、500余万大学生和海外留学生提供专业化的职业指导咨询服务和精准实习就业推荐服务。 https://www.51newbie.com/nd.jsp?id=2984