开会的时候，你负责的一个数据还没有完全获取到，这时候有人问了一句：“这个确认稳定吗？”你不想把场面弄得太紧张，于是随口回答：“应该没问题。”当时觉得，自己在前面加上了“应该”两个字，属于给自己留了余地了，真聪明但实际上不是这样，别人记住的，以及留在会议纪要材料里的，应该不是“应该”，而是“没问题”等后面数据跑出来，或者项目真的出了问题了，会议纪要里的这句话就会被标黄截图发出来“你当时不是说没问题吗？”本来是不确定的，反而成了一句承诺那，这题怎么解？假如领导在场，不管这个问题是不是他提的，既然被人抛出来，就不能不接不能说“没有把握”，也不能直接说死“能”或者“不能”可以先给一个基准时间，比如：“...

吓哭了，明天被面试塞满了

😋😋😋

5.16 三面结束 我看粉丝投稿的4.21 一面的 二面过完5.11. 自我介绍2. 怎么理解深度学习损失函数中的最大似然估计 MLE？答案：最大似然估计的目标是找到一组模型参数，让观测到的数据在当前模型下出现的概率最大。深度学习里的分类任务通常把模型输出看成条件概率分布 p(y|x; θ)，训练时希望真实类别的概率越大越好。实际优化时通常不会直接最大化似然，而是最大化对数似然，或者等价地最小化负对数似然。交叉熵损失本质上就是负对数似然。比如多分类中，真实标签是第 y 类，模型对这一类预测概率是 p_y，loss 就是 -log(p_y)。预测越自信且正确，loss 越小；预测越错，loss ...