若干面试题目

1、字符串A@B@C@D”,以@字符拆分 返回数组

2、字符串String s=SDsBEaA,要求最后生成s=AaBDESs

 

 

 

3、用HTML做出如下效果:

 

 

 

4、给你一个字符串,包含了空格等标点符号,要你计算出出现次数最多的字母和该字母出现的次数。

 

### AI 方向常见面试题汇总 以下是关于人工智能 (AI) 领域常见的面试题目,涵盖了 Transformer、自然语言处理以及其他相关内容。 #### 一、基础知识 1. **什么是神经网络?其基本组成单元是什么?** 神经网络是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型。它由多个层构成,每一层包含若干个神经元节点。这些节点通过加权连接传递信号并执行非线性变换[^3]。 2. **解释梯度下降法及其变体的作用机制。** 梯度下降法是一种优化算法,用于最小化损失函数。它的核心思想是沿着负梯度方向更新参数以逐步逼近最优解。常用变体包括随机梯度下降(SGD),批量梯度下降(Batch Gradient Descent)以及Adam等自适应学习率方法。 #### 二、Transformer 及相关技术 1. **描述一下 Transformer 的工作原理。** Transformer 是一种基于注意力机制(Attention Mechanism)构建的序列到序列(Seq2Seq)模型架构。相比传统的RNN/LSTM, 它完全摒弃了循环操作而采用全并行化的编码器-解码器框架来提升训练效率与性能表现[^1]。 2. **为什么 Self-Attention 能够提高 NLP 表现?** 自注意(Self-Attention 或者称为内部注意力)允许模型在同一时间步上关注输入的不同部分之间的关系,从而捕捉更丰富的上下文信息而不受距离限制的影响。这种特性对于理解长依赖(Long Dependency)尤为重要。 #### 三、应用层面的问题 1. **如何评估一个机器翻译系统的质量?有哪些指标可以用来衡量?** 常见评价标准包括BLEU分数(Bilingual Evaluation Understudy),METEOR得分(Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering),ROUGE-L比率(Rank-Oriented Unigram Goodness Estimate based on Longest Common Subsequence)。 2. **针对某个具体应用场景设计解决方案时需要注意哪些方面?举例说明。** 设计方案需考虑数据预处理方式、特征提取手段、选用合适的算法模型以及后期效果验证流程等多个环节。比如,在医疗影像分析领域可能要特别重视图像增强技术和标注准确性等问题;而在推荐系统里则更加侧重于冷启动问题解决策略等方面的研究探讨。 ```python import torch.nn as nn class SimpleMLP(nn.Module): def __init__(self, input_dim=784, hidden_dim=128, output_dim=10): super().__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim) self.relu = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim) def forward(self, x): out = self.fc1(x) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) return out ``` 上述代码展示了一个简单的多层感知机实现过程作为例子之一。 ---
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