热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 后端 > 正文

AI面试笔记

1求职攻略刷题(LeetCode剑指Offer)AI基础知识编程基础知识项目实习竞赛顶会顶刊(可选)1.1AI面经和刷题指南刷题的目的是为了学习数据结构和算法,
1 求职攻略

刷题(LeetCode/剑指Offer) + AI基础知识 + 编程基础知识 + 项目 + 实习 + 竞赛 +顶会/顶刊(可选)

1.1 AI面经和刷题指南

刷题的目的是为了学习数据结构和算法,锻炼编程能力和熟悉刷题技巧。

刷题建议:先刷《剑指Offer》,再刷 LeetCode(目前LeetCode已经有1000+题,可以根据类别来刷,但强烈建议先刷完 LeetCode 精选TOP面试题)

2 自我介绍

2.1 重点


  • 研究方向
  • 科研经历
  • 实习经历
  • 竞赛经历
  • 获奖经历

2.2 模板

时长:3mins

你好,我是来自 xxx 大学的学生,我叫 xxx,目前研究生 x 年级 。研究生期间主要研究 xxx 方向。

  • 研 x 的时候,在 xxx 公司实习了 xxx 个月,工作岗位是 xxx 实习生,主要负责 xxx,该项目是利用…
  • 研 x 的时候,参加了 xxx 竞赛,获得 xxx 名次。介绍使用了什么算法,最终的实验数据…
  • 研 x 的时候,发了一篇 xxx 论文(尽量是顶会或SCI),其中 xxx,实验结果是 xxx

3 数学

3.1 线性代数


  1. 基向量
    基向量是这样的n个向量:n 个向量之间是相互独立的。
  2. 方阵的行列式的值可以表示以列向量或行向量围成的面积。

3.2 微积分


  1. 梯度的概念
    在空间的每一个点都可以确定无限多个方向,一个多元函数在某个点也必然有无限多个方向。因此,导数在这无限多个方向导数中最大的一个(它直接反映了函数在这个点的变化率的数量级)等于多少?它是沿什么方向达到的?描述这个最大方向导数及其所沿方向的矢量,就是我们所说的梯度。

  2. 雅可比矩阵——在向量微积分中,雅可比矩阵是一阶偏导数以一定方式排列成的矩阵,其行列式称为雅可比行列式。雅可比矩阵的重要性在于它体现了一个可微方程与给出点的最优线性逼近。因此,雅可比矩阵类似于多元函数的导数。

黑塞矩阵——黑塞矩阵是一个多元函数的二阶偏导数构成的方阵,描述了函数的局部曲率。黑塞矩阵常用于牛顿法解决优化问题,利用黑塞矩阵可判定多元函数的极值问题。在工程实际问题的优化设计中,所列的目标函数往往很复杂,为了使问题简化,常常将目标函数在某点邻域展开成泰勒多项式来逼近原函数,此时函数在某点泰勒展开式的矩阵形式中会涉及到黑塞矩阵。
黑塞矩阵是一个对称矩阵。

用雅可比矩阵和黑塞矩阵判断多元函数的极大值、极小值和鞍点值:
在这里插入图片描述

  1. 数值方法
    在这里插入图片描述

  2. 神经网络正向传递
    在这里插入图片描述

神经网络反向传递
在这里插入图片描述

3.3 PCA


  1. PCA 与线性回归的区别:
    (1)PCA 是无监督学习,而线性回归是有监督学习。
    (2)PCA 的目标函数关注数据点到目标面的投影,而线性回归的目标函数关注模型输出与真实值的差异。

推荐阅读
  • 超分辨率技术的全球研究进展与应用现状综述
    本文综述了图像超分辨率(Super-Resolution, SR)技术在全球范围内的最新研究进展及其应用现状。超分辨率技术旨在从单幅或多幅低分辨率(Low-Resolution, LR)图像中恢复出高质量的高分辨率(High-Resolution, HR)图像。该技术在遥感、医疗成像、视频处理等多个领域展现出广泛的应用前景。文章详细分析了当前主流的超分辨率算法,包括基于传统方法和深度学习的方法,并探讨了其在实际应用中的优缺点及未来发展方向。 ... [详细]
  • 2019年后蚂蚁集团与拼多多面试经验详述与深度剖析
    2019年后蚂蚁集团与拼多多面试经验详述与深度剖析 ... [详细]
  • 图像分割技术在人工智能领域中扮演着关键角色,其中语义分割、实例分割和全景分割是三种主要的方法。本文对这三种分割技术进行了详细的对比分析,探讨了它们在不同应用场景中的优缺点和适用范围,为研究人员和从业者提供了有价值的参考。 ... [详细]
  • AI TIME联合2021世界人工智能大会,共探图神经网络与认知智能前沿话题
    AI TIME携手2021世界人工智能大会,共同探讨图神经网络与认知智能的最新进展。自2018年在上海首次举办以来,WAIC已成为全球AI领域的年度盛会,吸引了众多专家学者和行业领袖参与。本次大会将聚焦图神经网络在复杂系统建模、知识图谱构建及认知智能应用等方面的技术突破和未来趋势。 ... [详细]
  • 本文作为“实现简易版Spring系列”的第五篇,继前文深入探讨了Spring框架的核心技术之一——控制反转(IoC)之后,将重点转向另一个关键技术——面向切面编程(AOP)。对于使用Spring框架进行开发的开发者来说,AOP是一个不可或缺的概念。了解AOP的背景及其基本原理,对于掌握这一技术至关重要。本文将通过具体示例,详细解析AOP的实现机制,帮助读者更好地理解和应用这一技术。 ... [详细]
  • 在稀疏直接法视觉里程计中,通过优化特征点并采用基于光度误差最小化的灰度图像线性插值技术,提高了定位精度。该方法通过对空间点的非齐次和齐次表示进行处理,利用RGB-D传感器获取的3D坐标信息,在两帧图像之间实现精确匹配,有效减少了光度误差,提升了系统的鲁棒性和稳定性。 ... [详细]
  • 在计算机系统中,核心组件与架构是其稳定运行的基石。本文深入解析了R1路由器如何通过子网掩码与目的IP地址(如145.13.3.10)进行逐位逻辑“与”操作,以确定目标子网的网络地址。如果计算结果与路由表中的某一行的目的网络地址匹配,数据包将直接或间接地被传输至指定目的地。此外,文章还探讨了这一过程在现代网络通信中的重要性及其对数据传输效率的影响。 ... [详细]
  • 抖音AI特效风靡网络,真人瞬间变身动漫角色,吴亦凡、PDD和戚薇纷纷沉迷其中
    近期,抖音推出的一款名为“变身漫画”的AI特效在社交媒体上迅速走红,吸引了大量用户尝试。不仅普通网友积极参与,连吴亦凡、PDD和戚薇等明星也纷纷加入,体验将真人瞬间转化为动漫角色的神奇效果。这一特效凭借其高度的趣味性和创新性,迅速成为网络热议的话题。 ... [详细]
  • Java中高级工程师面试必备:JVM核心知识点全面解析
    对于软件开发人员而言,随着技术框架的不断演进和成熟,许多高级功能已经被高度封装,使得初级开发者只需掌握基本用法即可迅速完成项目。然而,对于中高级工程师而言,深入了解Java虚拟机(JVM)的核心知识点是必不可少的。这不仅有助于优化性能和解决复杂问题,还能在面试中脱颖而出。本文将全面解析JVM的关键概念和技术细节,帮助读者全面提升技术水平。 ... [详细]
  • 如何使用CSS精准控制中文字符间距
    本文详细探讨了如何利用CSS精确控制中文字符间距,提供了多种实用技巧和示例代码,具有较高的参考价值。通过本文的学习,读者将能够更好地掌握CSS在中文排版中的应用,提升网页设计的美观度和可读性。 ... [详细]
  • 在高清节目的高比特率传输过程中,使用外接USB硬盘进行时间平移(timeshift)时,出现了性能不足和流数据丢失的问题。通过深入研究,我们发现通过对图像组(GOP)和图像头(I-frame)的精确定位技术进行优化,可以显著提升系统的性能和稳定性。本研究提出了改进的图像组与图像头定位算法,有效减少了数据丢失,提高了流媒体传输的效率和质量。 ... [详细]
  • 在当前各种算法实现和开源软件包层出不穷的背景下,算法对程序员的重要性是否有所减弱?回顾历史,早期程序员必须熟练掌握算法并频繁自行编写。然而,随着技术的发展,算法逐渐成为一种“商品”,现代开发者更多依赖现成的库和商业算法解决方案。有观点认为,机器学习领域中,许多算法已经被高度封装,不再需要深入理解其背后的数学原理。然而,这种趋势也引发了关于技术深度与广度平衡的讨论,强调了基础理论知识在应对复杂问题时的不可替代性。 ... [详细]
  • 宏基因组学经典文献重现(一):利用ggplot2进行散点图可视化分析
    宏基因组学经典文献重现(一):利用ggplot2进行散点图可视化分析 ... [详细]
  • 深度森林算法解析:特征选择与确定能力分析
    本文深入探讨了深度森林算法在特征选择与确定方面的能力。提出了一种名为EncoderForest(简称eForest)的创新方法,作为首个基于决策树的编码器模型,它在处理高维数据时展现出卓越的性能,为特征选择提供了新的视角和工具。 ... [详细]
  • 模糊神经网络的训练策略与学习算法优化
    本文探讨了模糊神经网络的训练策略与学习算法优化,详细分析了基于FPGA和MATLAB的实现方法。通过改进的学习算法,提高了模糊神经网络在复杂环境下的适应性和准确性,为相关领域的研究者提供了有价值的参考和技术支持。 ... [详细]
author-avatar
wgol992015
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有