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...

😇

包装不等于造假，公司、岗位、年限啥的就别造假了，背调一抓一个准，这就别动歪心思了，offer没了不谈，还要进黑名单。而项目经历、你的角色职责、产出倒是能修饰下，最关注的反而是最水的。先聚焦你的人设和过往经历，简历要看匹配性，这个大家都知道。然而很多人都有一个误区，以为匹配性＝这事儿我做过，我有点经验。然后简历上写个5，6个项目，再加个个人总结：经历丰富，适应能力强。意思是：这些我都干过，面试官你要啥自己挑，我都行。但其实面试官对匹配性的期望是精于此道，不一定年限有多长，但你过往经历基本都围绕一个单点展开，是聚焦的，连贯的。你的目标岗位，越细分越好。重点匹配一两个就好。再就是包装角色，你得想清楚...