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 ...

是AI吗？ 还不如AI呢😅

是不是简历有什么问题。😭阿里简历挂拼多多笔试挂腾讯 美团 字节 百度 得物 泡池子

美团骑手面经：考核能不能 30 分钟送 5 单； 星巴克咖啡师面经：拉花角度差 5° 直接挂； 大厂保洁面经："请用 SWOT 分析厕所打扫流程"； 牛客作为面经的"宅基地"📜，这一次不走寻常路！诚邀大家来这里脑洞大开！ 没有不能写面经的岗位，万物皆可发面经！ ✍️ 全网征集以下内容（3 选 1 即可） 🤣 方向 ① 离谱有梗的面经 任何"你觉得离谱但其实合理"的岗位面经都行：  「我面试了胡同遛狗员，被狗 HR 看了一眼就挂了」 「寺庙运营官面经：考核大悲咒背诵速度」 「海底捞服务员一面：让我表演给一桌人唱生日歌」 「奶茶店店长...