⌚️投递时间：5.12👋一面（技术面）：5.26🤏二面（技术面）：5.27✌️三面（hr面）：5.28无oc，hr面挂很多都记不太清了只挑了些印象深刻的发出来了一面（5.26）：面试官说话特别好特别健谈，鼠鼠一个社恐都被他带的说了很多主要是看项目，然后根据项目问了些项目相关的知识点以及情景题：（可能因为我的技术栈主要是vue，而他们团队用的react我没学所以问的八股少点？）看了下项目中ts的使用axios的封装根据axios的封装问了点节流看了下echarts做的图表问请求的数据如何处理的（我做了点缓存就说了说），其他的问题记不太清了简历中有写了解node是自学的吗为什么node只学一部...

       被辞退后将一个月的经历包装成了3个月，打算5月底投简历，干到8月份。有什么要修改的地方么，求指点      

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...