宜信 凉了 只怪自己太菜了


一面
Cnn的卷积，优化动量和二阶，损失函数，rnn的lstm的几个公式，梯度消失的解决方法 bn层  池化区别，pca的解释和数学公式，基于内存的文件管理(创建，储存)代码

Bn-池化-卷积-梯度优化-梯度消失-解决方法-rnn怎么解决-lstm-knn-降维-pca

二面
统计 数据分布，贝叶斯推导，优化的推导一阶二阶，卷积的意义  信号与系统  二分查找

#宜信##算法工程师##秋招##内推##面经#
全部评论
老哥，你这是什么岗位啊？
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发布于 2018-09-01 18:27
啥岗位
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发布于 2018-09-01 20:53
信号与系统？是考了什么？
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发布于 2018-09-01 23:08
请问怎么知道凉了？我也是一下午面了2面，然后就没信儿了
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发布于 2018-09-02 16:18
请问是根据简历问的吗
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发布于 2018-09-13 11:00

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