原创 校招算法崗面試-1

文章目錄機器學習CV算法崗面試-基礎知識部分:機器學習CV算法崗面試-代碼部分 機器學習CV算法崗面試-基礎知識部分: MobileNet的特點,以及v1-v3的提升點 Yolo系列特點及每次的改進,多尺度體現在哪裏,損失函數的

原创 深度學習基礎之-4.1非線性迴歸-激活函數

非線性迴歸 當神經網絡不是一層的時候,就需要對每一層的輸出加一個激活函數,將輸出進行非線性的映射,否則不論網絡有多少層,線性的變換永遠可以視爲一次線性的變換,不能解決複雜問題 激活函數 看神經網絡中的一個神經元,爲了簡化,假設該神

原创 深度學習基礎之-2.3簡單的神經網絡(單個輸入/多個輸入)做線性迴歸+特徵值歸一化

單個輸入Demo 輸入層 它在輸入層只接受一個輸入,經過參數w,b的計算後,直接輸出結果。這樣一個簡單的“網絡”,只能解決簡單的一元線性迴歸問題,而且由於是線性的,我們不需要定義激活函數,這就大大簡化了程序,而且便於大家循序漸進

原创 面試之-2.0集成學習Boosting和Bagging

集成學習(Ensemble Learning)/多分類系統(Multi-Classifier System)/基於委員會的學習(Community-based Learning) 1. 概念 通過合併多個學習器來完成學習任務 同質

原创 深度學習基礎之-2.4梯度下降的三種形式(單變量,全批量,小批量)

單變量隨機梯度下降(SDG(Stochastic Grident Descent)) 正向計算過程: Zn×1=Wn×f⋅Xf×1+Bn×1Z^{n \times 1}=W^{n \times f} \cdot X^{f \tim

原创 深度學習基礎之-3.3線性二分類的神經網絡實現

線性二分類的神經網絡實現 提出問題 回憶歷史,公元前206年,楚漢相爭,當時劉邦項羽麾下的城池地理位置如下: 0.紅色圓點,項羽的城池 1.綠色叉子,劉邦的城池 其中,在邊界處有一些紅色和綠色重合的城池,表示雙方激烈爭奪的拉鋸戰

原创 深度學習基礎之-5.2非線性分類-多分類

提出問題 有如下1000個樣本和標籤: 樣本序號 1 2 3 … 1000 x1 0.0091867 0.10245588 -0.41033773 … -0.20625644 x2 0.00666677 0.20

原创 實習中的小技能-CV算法篇-3

文章目錄numpy中reshape和transpose的區別python魔術方法 numpy中reshape和transpose的區別 reshape是平鋪之後重新reshape,transpose直接換位置,不進行平鋪 impo

原创 latex數學符號

文章目錄1、指數和下標2、平方根(square root)3、水平線4、水平大括號5、向量(Vectors)6、分數(fraction)7、積分運算符(integral operator)8、大小寫希臘字母,數學模式重音符:9、二

原创 實習中的小技能-CV算法篇-1

文章目錄服務器掛載與卸載優盤1. 步驟2. 命令FFmpeg截取視頻1. 單個視頻處理方法win10版本2. 批處理python版分卷壓縮與解壓1. 壓縮2. 解壓服務器後臺運行1. 後臺運行,保存爲nohup.out日誌2. 重

原创 實習中的小技能-CV算法篇-2

目錄 1. Pytorch2Caffe2. 數據增強-imgaug3. 圖片歸一化3.1 Pytorch3.2 PIL3.3 OpenCV 1. Pytorch2Caffe Pytorch2caffe example路徑下可直接轉

原创 深度學習-卷積神經網絡發展

文章目錄1. LeNet(1998)2. AlexNet(2012)3. VGG(2014)3.1 網絡結構3.2 其他細節4. Inception Net(2014)4.1 Inception V1(GoogLeNet)4.2

原创 校招算法崗面試-4

文章目錄小米二面基礎知識算法問題 小米二面 基礎知識 模型過擬合 特徵工程 防止梯度消失和爆炸(RNN LSTM) 傳統機器學習的評估標準 FM(因子分解機) caffe框架的原理 算法問題 二維整數數組topK 整數數組最

原创 校招算法崗面試-3

基礎知識 SVM 決策樹,迴歸,分類 GBDT和Adaboost區別 特徵選擇 軟間隔、硬間隔 python的多線程 spark算子

原创 校招算法崗面試-2

百度一面(視頻) 基礎知識 神經網絡中,一些基礎網絡的進化 設置不同卷積和大小的原因 inceptionnet的1*1卷積目的,爲了提高訓練準確度做的改進 神經網絡的評價標準,auc的目的,roc 精確率,準確率,召回率 C++