又到了金九银十季，最近我也是奔波于各种面试。我自己总结整理了很多方向的前端面试题。借着国庆这个假期，也把这些题目总结分享给大家，也祝正在面试的朋友们能够拿到满意的offer。

这是不少读者朋友经常向我们问起的问题。入门内容涉及林轩田机器学习课程笔记、吴恩达 deeplearning.ai 课程笔记、机器学习、深度学习、笔试面试题、资源教程等。还有之前倍受推崇的机器学习入门必学课程，如林轩田《机器学习基石》、《机器学习技法》和吴恩达 deeplearni...

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神经网络入门 神经网络与多层感知机：基础知识，激活函数、反向传播、损失函数、权值初始化和正则化 卷积神经网络：统治图像领域的神经网络结构，发展历史、卷积操作和池化操作 循环神经网络：统治序列数据的神经

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大语言模型作为一个被验证可行的方向，其“大”体现在训练数据集广，模型参数和层数大，计算量大，其价值体现在通用性上，并且有更好的泛化能力。相较于传统特定领域训练出来的语言模型，有更广泛的应用场景。

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