算法题在精不在多。首先，要明白，算法题仅会在大厂以及部分独角兽、中厂会在面试题的时候手撕，主要是通过解决的过程，同一道算法题不同人有不同的解法，当然你编写代码也会顺道看看你代码是否规范，大厂的代码一般规范性还是很强的（说不好听的，其实就是方便追责）。如果你真的想刷算法题，我推荐你去 反复刷 ****** ,刚开始你肯定不会，那你就去看讲解，先使用一种方法做出来，然后研究其它方法做这道题，尽可能的多学习使用多种方法解决这个问题，并且你要理解里面的逻辑，还有就是坚持住，不要半途而废。要是闲的没事，可以刷刷基础的算法玩玩。

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...