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机器学习工程师面试需要哪些积累,达到什么要求?是算法理解,还是每个算法代码都记住?
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会看你对一个算法的理解程度,理解深度,拿图像处理来说,你有可能被问到从Alexnet 到DenseNet,甚至NasNet,RCNN,SSD和YOLO系列有可能都会被问到 一般面试官会循序渐进的问你,这个算法相较之前的有什么突破,有什么不足,用了哪... 全文
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算法理解深度,两个基础:数学基础,编程基础
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感觉能把数据结构代码撸到红黑树,leetcode 半个月,这就算在写代码时能想起来各种数据结构如何用了,至于怎么用的好,那就是公司给不给机会锻炼的事了,逻辑能力嘛,感觉一般的理工科都没问题,但是最忌讳把那些套路题也当做逻辑推理来整。逻辑不逻辑的占4分... 全文
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简单点说,就是该领域问题,一看就知道大概用什么方法,以及该方法怎么实现,要深层次一点的话,还要知道该方法有什么优缺点,以及怎么改进等等
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真正的人工智能是包含所有领域的,要求最少学霸级人物,在很多方面有独到的见解,有兴趣的可以联系我
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我面试各种推公式做算法题……基础是王道。
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