错失(四)

错失金三银四,幸得蚂蚁社招,三面拿下offer(蚂蚁对于学历的要求真的不高!!!) 银十期间得蚂蚁面试机会(本人非985/211,蚂蚁真的不是很在乎学历!!!),有了一次社招机会,前后经历三关,受益匪浅,在此与各位朋友分享经历与心得。 蚂蚁金服Java研发一面(电话面,30分钟左右) 自我介绍,讲下最有难度的项目 对线程安全的理解 比如有一个局部变量i=1,两个线程同时执行,是否线程安全 比如再有一个共享变量,如何保证线程安全 说说ThreadLocal,底层如何实现 hashmap实现原理 volatile关键字,解决了什么问题 类加载机制 JVM内存分布/内存结.. 阅读详情

        他们像情侣般相拥着,走进了电梯,上了第七层。
        “你的家真漂亮”,微微欢呼着踢掉了鞋,吃着他特地为她准备的冰激淋,光脚在地板上兴奋地走来走去,像一只可爱的蹦蹦虫。他坐在沙发上侧着身,静静地看着她,他想她真是一个可爱的小女孩。只是不知为什么他有一点点的失落。也许他想像中的微微是应该和他相拥着坐在沙发上,一边听歌一边看太阳慢慢的从海上消失。
        可是这并没有影响他的情绪,微微的出现无疑像一杯新鲜的果汁,让他感到很兴奋。片刻的沉寂后他就加入了她的行列,他们一起光脚坐在地板上,玩拖拉机,玩跳跳棋。为了让她开心,他总是故意让她,因此他的身上贴满了代表输的长纸条,每当一个纸条贴到他身上,她总是踢着脚,笑着抱成一团。他们像两个顽皮的孩子在地板上,打着,闹着。

        他为她做西芹百合,红烧鸡翅,咖喱牛肉时,她在客厅里调皮的关了所有灯,点上了一根火焰如豆苗似的小蜡烛,他走过去用手指点了点 她的额头:傻丫头,你想让我把菜往鼻子里吃呀,他走到桌边欲点起其它的蜡烛,她却一下子从沙发上跳到桌边,一把抓起所有的蜡烛,紧紧地,放到身后。调皮的看着他笑。别闹了,微微,他跑到她身后欲拿蜡烛,她却忽的一转身,跑了,经过垃圾桶的时候,一松手蜡烛哗地一个不剩地抛下去了。他怔怔地站在那里一时没反应过来,她却吃吃地对他笑着,慢慢地像一个犯了错的小学生一样,低着头。可怜巴巴地说,我也不是故意的,只是不想让你看到我喝酒脸红的样子嘛。

        月光如水,水如天的晚上。她光滑的身体像一条鱼一样在他的肌肤上游动着,他开始感到呼吸困难,发出像海水一样咆哮声。他们缠绵着,交织着,从床上滚落到地沙发上,从沙发上到地板上。。。。

        海是澎湃的,海又是寂静的。她说这是她的第一次。他不知道说什么好,蹲下身,伸出舌头轻轻地舔着她脸上清凉的泪水,他是个懂得感激的男人,他在心里暗暗发誓,一定要好好对这个女孩,不管她是调皮的还是寂静的。
        “可以陪我去海边吗,”她穿好衣服,俯在他的耳边轻轻地说道。
        “天这么晚了,明天再去好吗”他嘴唇压住她长长的睫毛
        “不行不行,我就要现在去,好不好嘛” 她像一只可爱的小猫一样钻到他的怀里不停撒娇
        夜色中的海总是让人感到有一股不可捉摸的凄凉,他们并肩住在沙滩上,她的头很自然地搭在他的肩上,海风把她的头发吹得很乱。
        “阿甘在你的生命中有没有最好的朋友”
        她打开带来的啤酒大口大口地喝着
        “有”他抱紧了她
        “如果有一天他欺骗了你,但不是有意的,你会难过吗”她的声音开始沙哑
        他没有回答她,只是把她的脸捧在手心,再贴到自己的脸上,“微微,你喝醉了,我们回家,好吗?”
         “不,我没醉,”她依然大口大口地喝着,“你不会明白的,”由于喝得过猛,她咳起来,直至捂着肚子蹲在了地上。远处渔船上灯火闪闪亮亮,时隐时现。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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