大厂AI面试1000题

这是我参与11月更文挑战的第16天，活动详情查看：2021最后一次更文挑战 题目来源于七月在线社区，答案仅供参考，欢迎评论区交流、指正。 1.lr为什么要用极大似然 ？ 参考答案： 因为我们想要让每一

这是我参与11月更文挑战的第15天，活动详情查看：2021最后一次更文挑战 先找了8道题过来，想看更多面试题可以去七月在线社区或题库看。答案供大家参考，欢迎评论区留言指正。 1.编程题旋转有序数组，查

这是我参与11月更文挑战的第14天，活动详情查看：2021最后一次更文挑战 今天扒了2道好未来的面试题，还算比较常见且经典的题。 1.讲讲dropout原理 Dropout目标：缓解过拟合、减少收敛时

这是我参与11月更文挑战的第11天，活动详情查看：2021最后一次更文挑战 CV工程师面试题，整理了3道，参考答案分享给大家。 1、简述下你对end to end检测器的理解？ 答：1.从faser-

这是我参与11月更文挑战的第9天，活动详情查看：2021最后一次更文挑战 1. 使用Word2vec算法计算得到的词向量之间为什么能够表征词语之间的语义近似关系？   参考答案： word2vec是一

这是我参与11月更文挑战的第8天，活动详情查看：2021最后一次更文挑战 1、SVM相关，怎么理解SVM，对偶问题怎么来的，核函数是怎么回事。 SVM是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的

这是我参与11月更文挑战的第7天，活动详情查看：2021最后一次更文挑战 1、 l1,l2公式，区别 L1/L2的区别 L1是模型各个参数的绝对值之和。 L2是模型各个参数的平方和的开方值。 L1会趋

这是我参与11月更文挑战的第5天，活动详情查看：2021最后一次更文挑战 七月在线AI Lab推荐的GitHub高星开源项目分享给大家，希望对你有帮助。 1、nanodet 超快速轻量级无锚物体检测模

这是我参与11月更文挑战的第4天，活动详情查看：2021最后一次更文挑战 新鲜出炉的面试题来了，答案供各位参考，欢迎评论区交流。 1、如何计算文本相似度？ 直接使用词向量做平均得到句向量，通过余弦相似

这是我参与11月更文挑战的第2天，活动详情查看：2021最后一次更文挑战 01caer Python 中的高性能视觉库 Caer 是一个轻量级、高性能的视觉库，用于高性能 AI 研究。通过抽象出不必要

这是我参与11月更文挑战的第1天，活动详情查看：2021最后一次更文挑战。 以下是七月在线学员面试遇到的问题，做了下答案解析，供大家参考，欢迎交流。 1、神经网络有哪些初始化的方法、为什么要初始化 不

1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存； 2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口； 3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像； 4、cvWaitKey：使程序

1.Bert模型中，根号dk的作用 QK进行点击之后，值之间的方差会较大，也就是大小差距会较大；如果直接通过Softmax操作，会导致大的更大，小的更小；进行缩放，会使参数更平滑，训练效果更好。 2.

1.先序遍历（要求递归和迭代两种方式） 方法一：递归 树本身就有递归的特性，因此递归方法最简单，这里直接放上代码，需要说明的是，中序遍历，前序遍历和后序遍历可采用相同的代码模板完成实现。 时间复杂度：

1.词向量平均法做分类的优劣势是什么 优势 词向量平均的方法做分类模型，主要的优势是模型简单 有参数模型，无参数模型都可以尝试使用，模型选择大 模型速度极快，训练的参数量少 在语句少的场景下，效果好

1.解释一下什么是boosting模型，以及boosting模型有哪几种 常见的boosting模型有adaboost, gbdt, xgboost boosting算法是由多个树模型通过叠加的方式来

非科班跨NLP，oc阿里的面试经验： 我的专业是地质勘探类，硕士期间方向是勘探与深度学习的结合，所以转DL/NLP基本属于跨行转码，2020年底开始找了一些入门的教材自学NLP，后来就接触到了七月在线

找个工作这件事也算是人的命吧，有的人毕业之后找工作很轻松，有的人比如像我，就磕磕碰碰的。我的本科是统计，大学时期自学的R语言，从那之后就喜欢上的编程，且实习的期间用了R语言给公司做了一个自动化数据清洗

1、SVM相关，怎么理解SVM，对偶问题怎么来的，核函数是怎么回事。 SVM是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机。 SVM为什么要将原始问题

又到了一年一度金九银十阶段，分享下我的个人面经，希望能帮到你~ 本人是**NLP7学员（之前是集十**学员，三非渣本转型AI薪资翻倍：https://ask.julyedu.com/question/