随笔分类 - 多测师_AI人工智能
摘要：吉利诸葛耘商AI的面试题大概4个问题1、说一下最近做的两个项目是什么，做了什么，负责了哪些东西2、最近看了什么书？学到了什么东西？学了多少技能？学了多长时间？3、平时讨厌什么样的人？如何相处？实际生活中举例4、怎么学习的？学习的时候有哪些技巧？学到了什么？最后的结果怎么样？接下来还有90多道测评题！
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摘要：使用人工神经网络完成手写数字识别任务。具体要求如下： （1）batch_size和step_num自定义，把loss值打印出来。 （2）神经网络的层数、节点数目、激活函数自定义。（记录心得） （3）使用tensorboard把计算图显示出来。 一、初始数据如下：batch_size=64lr = 0
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摘要：线性回归的代码。具体要求如下：（1）回归函数为：x^2-0.5 + noisy （2）神经网络的层数、节点数目、激活函数自定义。（记录心得） （3）使用tensorboard把计算图显示出来。 （4）使用matplotlib.pyplot把拟合情况画出来。 一、初始数据如下： 线性回归函数：x^2-
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摘要：服务器的IP地址和用户名密码 服务器IP地址：47.112.147.126 用户名：root 密码：XXXXXXXXX 一） 开通阿里云后首先查看是否有cuda和cudnn环境 1、查看cuda版本? cat /usr/local/cuda/version.txt 2、查看cudnn版本? cat
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摘要：一、非线性回归例子 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #生成随机点 x_data = np.linspace(-0.5,0.5,200)[:,np.newaxis] #返回均匀间隔的数
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摘要：AI概览： 1、人工智能概述思维导图 2、Fizz_Buzz实践练习 3、奇异值分解后，重建；只保留一个奇异值，重建原矩阵 4、最小二乘法曲线拟合：用两种不同的随机噪声，分别绘图，数据点和拟合的模型。 一、Windows环境搭建（创建一个新的环境） conda create --name tenso
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摘要：1. 理解实际问题，抽象为机器学习能处理的数学问题 理解实际业务场景问题是机器学习的第一步，机器学习中特征工程和模型训练都是非常费时的，深入理解要处理的问题，能避免走很多弯路。理解问题，包括明确可以获得的数据，机器学习的目标是分类、回归还是聚类。如果都不是的话，考虑将它们转变为机器学习问题。参考机器
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