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深度学习相关的职位面试时一般会问什么？丨数据工匠简报（Feb. 06）

深度学习相关的职位面试时一般会问什么？

如果简历上有相关的深度学习 project 的话, 一定会被深入问吧…剩下的东西很多情况下取决与面试的公司平时一般做啥.之前有朋友面过一个传统 ML + NLP + 一点点 DL 的 position (Entry Level), 面试题目涵盖如下, 可以感受一下:

用 Map Reduce implement 矩阵乘法
NLP 相关的 encoding 问题 (CBOW vs Skipgram)
不同的 activation function 的 pros/consGradient Boosting 相关问题
Random Forest 相关问题
SVM 的 Gaussian Kernel 的 dimension
用 Regex 分析文本如何用 python/R 读取 JSON, 并且洗数据
用 C++ implement Monte Carlo
coding: 用 DFS 走迷宫如

果我是面试官,可能还会问:

用过哪些 DL 的 library 呀?
现在的 DL 的 state of art model 有哪些呀?
如果如理 diminishing gradient 的问题呀?
如果同时处理文本文档+图片呀?如果防止 overfitting 呀?
如何 pre-train model 呀?
能否自己在服务器上用 distributed computing 部署一个现有的 model 呀?

深度学习相关的职位面试时一般会问什么？丨数据工匠简报（Feb. 06）

当我们还在讨论 AR，国外已经用它看展览了

深度学习相关的职位面试时一般会问什么？丨数据工匠简报（Feb. 06）

在大部分的案例中，博物馆都想通过 AR 技术来增强参观的体验感。一次成功的博物馆体验需要把信息自然不违和地传达给受众。在传统情境中，这意味着参与者在接受展品信息时需要承受大量的认知负荷。新技术的产品当然要缓解这一现状。

我们的关注点也就不仅仅聚焦于可用性上，还有参与者的情绪变化。一组在博物馆参观中比较明显的情绪状态是：

好奇 vs 无聊
兴奋 vs 疲惫
沉浸 vs 疏离

所有的情绪都体现了学习过程中不同阶段的特点。发展与建设理论（Broaden-and-Build Theory）提到，任何积极的情绪，如高兴、好奇、愉悦，都可以拓展人们的认知，并引发高度的创造性（Compton, 2005; Hutton & Sundar, 2010）。

考虑到博物馆里经常会陈列一些精致的文化遗产诸如古董、历史事件等，第三组情绪在混合现实科技里被尤为强调。如何建立起恰当的联系也因此成了一个挑战。

深度学习相关的职位面试时一般会问什么？丨数据工匠简报（Feb. 06）

数学里也能耍流氓

深度学习相关的职位面试时一般会问什么？丨数据工匠简报（Feb. 06）

数学一向以严谨的思维著称，每一步推理都需要严格的理由。但在数学历史中，漏洞百出的数学推理也频频出现。有趣的是，即使是这些不严格的思路也充满着智慧，在数学中的地位不亚于那些伟大的证明。今天，果壳死理性派会用几个经典例子告诉你，在数学里也是可以耍流氓的。

逻辑中的那些流氓

耍流氓是各种数学悖论的来源。你能想一个命题，使得它和它的否定形式同时成立吗？令人难以置信的是，这样的命题真的存在。“这句话是七字句”就是这样一种奇怪的命题。它的否定形式是“这句话不是七字句”，同样是成立的。

你肯定会大叫“赖皮”，命题的真假与这个命题本身的形式有关，这样的命题算数学命题吗？没错，这些涉及到自己的命题都叫做“自我指涉命题”，它们的出现会引发很多令人头疼的问题。从说谎者悖论（Liar paradox）到罗素悖论（Russell’s paradox），各种逻辑悖论的产生根源几乎都是自我指涉。数理逻辑中的流氓遍地都是，它们直接引发了数学史上的第三次数学危机。

深度学习相关的职位面试时一般会问什么？丨数据工匠简报（Feb. 06）