深度学习

🤔 这道题是经典中的经典，超容易被问到，如果答不出来是很减分的！作者参加过的暑期实习和秋招的面试中这道题考了得有7次以上了（大多数为一面考察的）。每当面试官问到Transformer相关的八股，这道题几乎是必问的。📖 此题的答案是：由于Query和Key的点积操作使得结果方差变大d倍，导致模型容易出现梯度消失现象，因此需要除以根号d减小方差，避免梯度消失问题。详细的分析如图1所示。📈 图3和图4为验证不除以根号d会导致的注意力分数靠近0或1现象的代码。图2为结果。

前言 时光荏苒，白驹过隙，又是一年招聘季。楼主是去年毕业的应届生，当时春招找实习的时候，天天泡在牛客看面经刷题，好不怀念！现在准备整理下自己当时搜集的一些高频面试题，分享给牛友们。题目范围主要是机器学习以及深度学习相关的，都比较基础，但是非常经典，很多都在实际面试过程中碰到过，所以我每次面试前都会看一遍，这样会让自己更有底气（心理作用hhh）。这篇主要是机器学习相关的知识，之后还会更新深度学习相关的面试题，感兴趣的同学可以关注一波。 知识总结  线性回归模型假设特征和结果满足线性关系；经过最⼤似然估计推导出来的待优化的⽬标函数与平⽅损失函数是等价的。   岭回归加入L2正则项，等价于对参数w引...

-------------------8.29一面总体项目聊的还行，但是出了一个思考题，硬控我20min，他们公司是容易硬控求职者的意思吧。聊项目，问我在蔚来的实习，车道线和freespace方面，只能说和矿山确实毫无关系。问了一些bev的八股，答的大差不差问我笔试第三题为啥没有全a，我是说我当时考虑到了走迷宫不规则的边界问题，但是没时间去实现了，感觉他们还挺看重笔试的。开始硬控环节，问我卷积操作怎么加速，提示可以写成两个矩阵相乘的形式，不知道各位佬有没有想法。然后问了c++智能指针的问题，这个我熟啊，直接开始吟唱反问矿山自动驾驶和城市自动驾驶的区别？怎么看待端到端自动驾驶和分模块的自动驾驶？

视觉算法岗面经 面试的岗位大部分是计算机视觉算法工程师，少部分算法优化、部署岗。总的来说，大部分公司的技术面试都分为这几个部分：项目描述和细节提问、深度学习+目标检测算法、数据结构和算法代码及编程语言相关。下面是我面试当中问到的一些问题。 一，项目 主要是描述项目背景、项目实现的功能及使用的方法和流程，面试官会针对他感兴趣的点问一些技术细节，基本上只要能把项目流利的描述出来就问题不大。 二，深度学习、模型部署 2.1，目标检测相关 1，两阶段检测网络（Faster RCNN 系列）和一阶段检测网络（YOLO 系列）有什么区别？以及为什么两阶段比一阶段精度高？  双阶段网络算法更精细，把任务分成...

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