1.你最喜欢的数据结构上的或者从其它地方学到的算法是什么，你为什么喜欢它梯度下降算法梯度下降算法是机器学习和深度学习中的训练算法的具体实现，换句话说没有它也就没有今天的机器学习和深度学习，它的作用在于使得我们的机器学习算法能够尽可能接近训练的目标（正常情况下不会完全接近目标），进而结束漫长的训练过程。我们都知道 1m=100cm，但是他们之间的关系，我们可以通过一次次不断的训练或者说猜测来得到。假设我们的输入为：x, 权重为: w , 输出为: y, 可以得到：y = xw x可以理解为我们输入的1（m）, 权重不知道，初始化为：0.1，因此，我们可以得到：yi = 10.1=0.1,然而我们...

今天投了一上午简历，没想到就收到了一份面试（*/∇＼*）好紧张，我感觉第一次面试肯定会寄，因为我的人生向来都不是一帆风顺的😅八股还不扎实，算法也没刷多少题，就当攒一次面试经验吧⊹꙳ ˶˙ᵕ˙˶ ⊹꙳

对于还没有读研的小伙伴一定会觉得读了研究生都会一定高端的技能或者视野比较开阔。但是当你读研了，你就会发现不同导师情况不一样。比如：1、假如你遇到了放养型的导师，研究方向、技能全靠自己发现与自学。你们可以考虑读研期间去企业实习，去企业中学习一些实用的工作技能。研一学课程研，二做实验研，三毕业论文。实际上只有研二才能全心全意学习。研一的彷徨，研三的焦虑，学习的时间还是比较短。2、假如你遇到比较严厉的导师，他会强迫你学习，给你各种任务。比如他的一些横向项目给你做。3、还要另一情况学了跟没学一样。因为有些方向偏向发论文，跟实际的工作没有任何帮助。我们大部分人读研的目的是为了更好的就业，所以要学一些对就...