许多同学一提到面试就头大，其实，虽然不同岗位具体的要求和职责有很大差异，但整体上面试官的考察都可以集中在三个共性方面： 1、 专业知识●知识方面的考察基本上会围绕你的专业和你面试的岗位展开，也会包括一些领域的常识、近期的热点事件。●这里面技术类和非技术类的会略有不同。技术类偏专业知识类的分享牛客上面很多。2、专业应用●在技术类特别明显，这里你遇到的可能是一个具体的问题和需求，你需要运用多个技术知识，来提供一套解决方案。●而非技术类的如果是市场方向，可能是关于某个产品某一模块给到一个市场解决方案，一般来说面试官选择的问题不会太宏观。●这个过程中你需要判断题目背后涉及的知识点，评估你解决方案的可能...

笑死人，逆天HR后面破防拉黑我了，不知道我这攻击力够不够😌

1.你最喜欢的数据结构上的或者从其它地方学到的算法是什么，你为什么喜欢它梯度下降算法梯度下降算法是机器学习和深度学习中的训练算法的具体实现，换句话说没有它也就没有今天的机器学习和深度学习，它的作用在于使得我们的机器学习算法能够尽可能接近训练的目标（正常情况下不会完全接近目标），进而结束漫长的训练过程。我们都知道 1m=100cm，但是他们之间的关系，我们可以通过一次次不断的训练或者说猜测来得到。假设我们的输入为：x, 权重为: w , 输出为: y, 可以得到：y = xw x可以理解为我们输入的1（m）, 权重不知道，初始化为：0.1，因此，我们可以得到：yi = 10.1=0.1,然而我们...