多模态方向27日常实习简历求拷打

除了简历的论文，问了图像分类的问题：交叉熵公式怎么推导的？你能否推一下L2 loss和交叉熵loss 的区别？为什么 图像分类中不用 L2 Loss?(我答可能出现梯度消失 的问题，而且交叉熵考虑了每种分类的概率， L2 loss没有对概率进行考虑)ROC曲线了不了解？(我回答是图像分类时的评价指标，横轴纵轴是Precision啥的，从混淆矩阵来的指标，用于评价模型的性能)问了个题：假设一种病在人群中发病率是1%， 这种疾病检测的准确率是99%，请问这种病检测结果为阳性时实际患病的概率?（没答上来，好久没做过这种题了）手撕代码：给一个序列，每次遍历的时候序列数字-1，减到0的时候这个数字变为6，之后数组末尾增加一个数，问n次之后数组长度多少(我暴力做的，面试管让优化，没优化出来)手撕代码2： 手搓一个图像卷积的函数，不允许使用库第二天问hr，反馈不推进了其实感觉聊得还可以，除了发病率那个题

在GitHub上看到了一个资源库，整理了很多Pytorch面试题和答案，涵盖了从基础概念到高级应用，包括张量操作、自动微分、神经网络构建、优化器使用等关键知识点。准备 AI/ML 岗位面试的同学，真的应该留意一下。 PyTorch 基础1. 什么是PyTorch，它与其他深度学习框架（如TensorFlow）有何不同？2. 解释PyTorch中的张量概念。3. 在PyTorch中，张量和变量之间有什么区别？4. 如何将NumPy数组转换为PyTorch张量？5. PyTorch张量中的`.grad`属性有什么作用？6. 解释CUDA是什么以及它与PyTorch的关系。7. PyTorch中的自...

毕业后出去旅游了一圈，去了云南，又去了上迪，说来在上海读研三年也没去过迪士尼，算是工作前弥补下遗憾，哈哈哈。实习第一天，拿到自己的工号、狗牌还有两台电脑的工位，满心欢喜吧。部门同时进的还有几个人，大家关系都还很不错，就是得加班，什么时候能挪出时间健身啊啊啊啊～掉秤了附一张入职前一天的晚饭我爱做饭！

滴滴如何，值得去吗❓滴滴2026届秋招储备实习生招聘正式启动啦！先说结论：非常安利！！！ 在滴滴成长很快，对新人有培养体系。老板们和同事都很职业，能力强，培养了我比较好的职业习惯，也拿到了比较好的结果。当然有时候压力也会大一点点，挺过去就好了。 上下班不打卡，包晚餐，9点后打车免费。有商保报销90%，过节有公司礼盒。有人情味，相较其他厂老人（3年以上司龄）相对更多些！1️⃣网上都说产品经理上限更高，工资也高，我就想试试产品，所以投了很多产品相关岗位。2️⃣投递方式：内推3️⃣岗位：产品运营4️⃣面试，30分钟： 1.自我介绍 2.两段实习经历介绍，哪段更有收获，追问细节 3.其中一段实习的AB...