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...

我想问他个事儿，你们说他到底有没有呢，好难猜啊😄

已经炸了

从我个人的角度来看，一份实习到底有没有含金量，应该取决于是否对你未来的职业规划有帮助。具体而言，比如有的小伙伴就想做算法，那么后端的实习作用就微乎其微，甚至如果职业方向更清晰的小伙伴，还需要考虑我是要做搜广推、做大模型还是仅仅是机器学习、数据挖掘呢。只有垂直的实习才会在面试中让你事半功倍。但是对于没有目标、不确定未来想干什么的小伙伴，我认为最简单粗暴的找实习方式就是大厂>中厂>小厂，有大厂背书总归是不会错的。 另外，在实习过程中，要善于自己给自己包装，即使是打杂，也要清楚我在打的什么杂，我打这些杂能为项目提供什么？这个项目是为了实现什么？我的mt是怎么做的，怎么规划的，然后基于这个...