
大厂AI算法面试题
文章平均质量分 92
大部分大厂的岗位竞争比例高达100:1,部分热门职位的竞争甚至达到了300:1。 在这样的环境下,求职者必须具备超过普通水平的专业技能与面试能力。本专栏主要讲解AI算法中涉及到的知识点,祝大家面试顺利!
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【北上广深杭等大厂面试|高频AI算法题】机器学习篇...本篇介绍为什么L2正则化可以有效防止过拟合?附代码
【北上广深杭等大厂面试|高频AI算法题】机器学习篇...本篇介绍为什么L2正则化可以有效防止过拟合?附代码原创 2025-03-18 07:15:00 · 912 阅读 · 0 评论 -
【北上广深杭等大厂面试|高频AI算法题】机器学习篇...本篇介绍 特征值(Eigenvalues)和奇异值分解(SVD)的区别?
【北上广深杭等大厂面试|高频AI算法题】机器学习篇...本篇介绍 特征值(Eigenvalues)和奇异值分解(SVD)的区别?原创 2025-03-15 14:57:01 · 938 阅读 · 0 评论 -
【北上广深杭等大厂面试|高频AI算法题】机器学习篇...本篇介绍机器学习中分类、回归和聚类模型都有哪些?
【北上广深杭等大厂面试|高频AI算法题】机器学习篇...本篇介绍机器学习中分类、回归和聚类模型都有哪些?原创 2025-02-18 07:45:00 · 551 阅读 · 0 评论 -
【北上广深杭等大厂面试|高频AI算法题】机器学习篇...本篇介绍随机森林算法是如何处理缺失值的?附代码(二)
【北上广深杭等大厂面试|高频AI算法题】机器学习篇...本篇介绍随机森林算法是如何处理缺失值的?附代码(二)原创 2025-02-16 07:30:00 · 614 阅读 · 0 评论 -
【北上广深杭等大厂面试|高频AI算法题】机器学习篇...本篇介绍随机森林算法是如何处理缺失值的?附代码(一)
【北上广深杭等大厂面试|高频AI算法题】机器学习篇...本篇介绍随机森林算法是如何处理缺失值的?附代码(一)原创 2025-02-15 07:45:00 · 676 阅读 · 0 评论 -
【北上广深杭等大厂面试|高频AI算法题】机器学习篇...本篇介绍介绍决策树算法的ID3和C4.5???附代码(二)
【北上广深杭等大厂面试|高频AI算法题】机器学习篇...本篇介绍介绍决策树算法的ID3和C4.5???附代码(二)原创 2025-02-14 07:45:00 · 815 阅读 · 0 评论 -
【北上广深杭等大厂面试|高频AI算法题】机器学习篇...本篇介绍介绍决策树算法的ID3和C4.5???附代码(一)
【北上广深杭等大厂面试|高频AI算法题】机器学习篇...本篇介绍介绍决策树算法的ID3和C4.5???附代码(一)原创 2025-02-13 08:15:00 · 662 阅读 · 0 评论 -
【北上广深杭等大厂面试|高频AI算法题】机器学习篇...本篇介绍集成算法Bagging和Boosting的区别???附代码
【北上广深杭等大厂面试|高频AI算法题】机器学习篇...本篇介绍集成算法Bagging和Boosting的区别???附代码原创 2025-02-12 07:15:00 · 994 阅读 · 0 评论 -
【北上广深杭等大厂面试|高频AI算法题】机器学习篇...本篇介绍集成算法XGBoost和GBDT的区别是什么??附代码
【北上广深杭等大厂面试|高频AI算法题】机器学习篇...本篇介绍集成算法XGBoost和GBDT的区别是什么??附代码原创 2025-02-11 08:15:00 · 755 阅读 · 0 评论 -
【北上广深杭等大厂面试|高频AI算法题】机器学习篇...本篇介绍为什么逻辑回归算法要使用交叉熵损失而不是平方损失?
【北上广深杭等大厂面试|高频AI算法题】机器学习篇...本篇介绍为什么逻辑回归算法要使用交叉熵损失而不是平方损失?原创 2025-02-09 07:15:00 · 775 阅读 · 0 评论 -
【深度学习硬件发展之英伟达】从显卡巨头到AI先锋的传奇之路
【深度学习硬件发展之英伟达】从显卡巨头到AI先锋的传奇之路原创 2025-02-08 13:44:14 · 1382 阅读 · 0 评论 -
【大厂面试AI算法题中的知识点】方向涉及:ML/DL/CV/NLP/大数据...本篇介绍图像边缘检测算子有哪些?
【大厂面试AI算法题中的知识点】方向涉及:ML/DL/CV/NLP/大数据...本篇介绍图像边缘检测算子有哪些?原创 2025-01-21 07:30:00 · 361 阅读 · 0 评论 -
【大厂面试AI算法题中的知识点】方向涉及:ML/DL/CV/NLP/大数据...本篇介绍支持向量机SVM和逻辑回归算法?
【大厂面试AI算法题中的知识点】方向涉及:ML/DL/CV/NLP/大数据...本篇介绍支持向量机SVM和逻辑回归算法?原创 2025-01-20 07:30:00 · 581 阅读 · 0 评论 -
【大厂面试AI算法题中的知识点】方向涉及:ML/DL/CV/NLP/大数据...本篇介绍如何检测未知目标(Unknown Object Detection)??
【大厂面试AI算法题中的知识点】方向涉及:ML/DL/CV/NLP/大数据...本篇介绍如何检测未知目标(Unknown Object Detection)??原创 2025-01-19 13:30:00 · 572 阅读 · 0 评论 -
【大厂面试AI算法题中的知识点】方向涉及:ML/DL/CV/NLP/大数据...本篇介绍Canny算子的流程?
【大厂面试AI算法题中的知识点】方向涉及:ML/DL/CV/NLP/大数据...本篇介绍Canny算子的流程?原创 2025-01-18 13:30:00 · 796 阅读 · 0 评论 -
【AI算法题中的知识点】方向涉及:ML/DL/CV/NLP/大数据...本篇介绍Segmentation和Matting的区别?
【大厂面试AI算法题中的知识点】方向涉及:ML/DL/CV/NLP/大数据...本篇介绍Segmentation和Matting的区别?原创 2025-01-18 07:30:00 · 923 阅读 · 0 评论 -
【大厂面试AI算法题中的知识点】方向涉及:ML/DL/CV/NLP/大数据...本篇介绍DERT中匈牙利匹配算法的具体流程?
【大厂面试AI算法题中的知识点】方向涉及:ML/DL/CV/NLP/大数据...本篇介绍DERT中匈牙利匹配算法的具体流程?原创 2025-01-17 13:15:00 · 924 阅读 · 0 评论 -
【大厂面试AI算法题中的知识点】方向涉及:ML/DL/CV/NLP/大数据...本篇介绍神经网络种常见的损失函数有哪些?各有什么特点?
【大厂面试AI算法题中的知识点】方向涉及:ML/DL/CV/NLP/大数据...本篇介绍神经网络种常见的损失函数有哪些?各有什么特点?原创 2025-01-17 07:15:00 · 977 阅读 · 0 评论 -
【大厂面试AI算法题中的知识点】方向涉及:ML/DL/CV/NLP/大数据...本篇介绍集成学习算法LightGBM和XGBoost的区别?
【大厂面试AI算法题中的知识点】方向涉及:ML/DL/CV/NLP/大数据...本篇介绍集成学习算法LightGBM和XGBoost的区别?原创 2025-01-16 13:30:00 · 935 阅读 · 0 评论 -
【大厂面试AI算法题中的知识点】方向涉及:ML/DL/CV/NLP/大数据...本篇介绍目标检测中的NMS (Non-Maximum Suppression) 及其变体?(一)
【大厂面试AI算法题中的知识点】方向涉及:ML/DL/CV/NLP/大数据...本篇介绍目标检测中的NMS (Non-Maximum Suppression) 及其变体?(一)原创 2025-01-15 07:30:00 · 656 阅读 · 0 评论 -
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【大厂面试AI算法题中的知识点】方向涉及:ML/DL/CV/NLP/大数据...本篇介绍为什么Transformer要用LayerNorm?原创 2025-01-14 13:30:00 · 768 阅读 · 0 评论 -
【大厂面试AI算法题中的知识点】方向涉及:ML/DL/CV/NLP/大数据...本篇介绍神经网络的权重初始化方法有哪些?
【大厂面试AI算法题中的知识点】方向涉及:ML/DL/CV/NLP/大数据...本篇介绍神经网络的权重初始化方法有哪些?原创 2025-01-14 07:30:00 · 745 阅读 · 0 评论 -
【大厂面试AI算法题中的知识点】方向涉及:ML/DL/CV/NLP/大数据...本篇介绍为什么UNet在医学影像上表现那么好呢?
【大厂面试AI算法题中的知识点】方向涉及:ML/DL/CV/NLP/大数据...本篇介绍为什么UNet在医学影像上表现那么好呢?原创 2025-01-11 07:15:00 · 885 阅读 · 0 评论 -
【大厂面试AI算法题中的知识点】方向涉及:ML/DL/CV/NLP/大数据...本篇介绍 密集行人检测的遮挡问题怎么解决?
【大厂面试AI算法题中的知识点】方向涉及:ML/DL/CV/NLP/大数据...本篇介绍 密集行人检测的遮挡问题怎么解决?原创 2025-01-10 13:30:00 · 675 阅读 · 0 评论 -
【面试AI算法题中的知识点】方向涉及:ML/DL/CV/NLP/大数据...本篇介绍Tensor RT 的优化流程。
【面试AI算法题中的知识点】方向涉及:ML/DL/CV/NLP/大数据...本篇介绍Tensor RT 的优化流程。原创 2024-12-31 16:15:57 · 959 阅读 · 0 评论