研究生秋招没论文影响大吗

不确定简历是不是太啰嗦了 还有排版是不是太差了

（没准备还是不行啊哈哈哈）一、基础知识梯度 优化器 一阶动量 二阶动量 是啥梯度：梯度的反方向就是参数的更新方向一阶动量：梯度的指数加权平均公式：作用：平滑梯度，减少更新方向的抖动二阶动量：梯度平方的指数加权平均公式： 作用：自适应调整学习率大小adam 总体公式:模型初始化方法有哪些？全零初始化ReLU的激活函数，梯度是0sigmoid的激活函数，每层的神经元的输出相同，梯度相同（不为0），那么更新后的参数也相同，模型学不到任何特征随机初始化 (Random Initialization)目的： 打破对称性，确保不同神经元学习到不同的特征。缺点： 随机数过大或过小都可能导致梯度消失或梯度爆炸...

比如 高贵的 c++选手，质疑 Java 的 jvm 设计给他讲解jvm设计原理啥的还嗤之以鼻，我服了…感觉面试官好像刚被主管骂完一样，吃了火药，遇到这种只能自认倒霉，没别的办法。但好在，正常人理论上还是多的

AI面试和正常面试官面试有什么区别啊，有面过基恩士的友友吗