5.16 三面结束 我看粉丝投稿的4.21 一面的 二面过完5.11. 自我介绍2. 怎么理解深度学习损失函数中的最大似然估计 MLE？答案：最大似然估计的目标是找到一组模型参数，让观测到的数据在当前模型下出现的概率最大。深度学习里的分类任务通常把模型输出看成条件概率分布 p(y|x; θ)，训练时希望真实类别的概率越大越好。实际优化时通常不会直接最大化似然，而是最大化对数似然，或者等价地最小化负对数似然。交叉熵损失本质上就是负对数似然。比如多分类中，真实标签是第 y 类，模型对这一类预测概率是 p_y，loss 就是 -log(p_y)。预测越自信且正确，loss 越小；预测越错，loss ...

但是事业顺利了😎

就他回复我了😭✋，是干苦力的吗？能学到东西吗

时间：2025.6.30一面（10min）： 误入该场面试，以为是和软件搭边的，貌似是和硬件自动化有关的，不知道是做什么的。 去年毕业最逆天的面试，约的下午两点半，进去就填表，一大堆信息和神人问题，面试官迟到两小时，本来是两个面试官对一应聘者，后面赶时间直接群面，当时应该直接走人的，真的神经。 随便看一眼，啥也没问，只记得这句话“你们简历上基本都是软件技能，我们这边偏硬件，你们对这些有没有兴趣呢，未来确定想干这方面吗，我们不希望你干几个月就走人”，很没有营养的面经，像是进厂一样，随便抓一个人进去就干活了。 当时最后只剩下三个人面，包括我，群面的时候，另一个人说自己家里也是开厂的，对这方面会熟悉...