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    【揭秘】我几乎面了所有知名公司的算法岗位

    到了6月的时候,找了本科的数学教材开始微积分,线性代数和概率论的复习。主要挑选一些算法学习中常用的知识点进行回顾,如:偏微分、泰勒展开、拉格朗日函数、傅里叶变换,矩阵这块的逆矩阵、特征值与特征向量、二次型、奇异值分解、QR分解,以及概率论这块的各种分布(高斯分布和伯努利分布较重要)、概率密度、贝叶斯定理等等。同时也通过公众号文章关注到了SIGAI,在更新的文章中对很多知识可以有很好的巩固,比如:梯度下降法、SVM综述、神经网络中的各种激活函数、人脸检测算法综述、理解凸优化、牛顿法和拟牛顿法、卷积网络压缩加速、生成对抗网络等等很多和机器学习深度学习相关的知识汇总。然后为了巩固提高自己的机器学习和深度学习知识水平,就报名了SIGAI的课程。同时买了《机器学习》(西瓜书),《统计学习方法》,《深度学习》(花书)进行学习。在SIGAI的课程里,我所重点学习的部分是最优化方法,机器学习方法的原理和推导以及深度学习里的神经网络原理这一块。期间对照着书,自己学习着推导过一遍,然后跟着课程和雷老师又巩固一遍原理推导。因为这些在面试里被问到或者是手推的频率很高。

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    超90%毕业生提前半年落实去向,深圳大学腾班培养的创新应用型人才很抢手

    又到一年毕业季,大学生就业问题成为关注焦点。据教育部统计,今年高校毕业生总规模首次突破千万大关,同比增加167万。 国家统计局近期公布的数据显示,4月全国城镇调查失业率升至6.1%,青年失业率18.2%创新高。“最难”就业季,高校毕业生如何突围? 就业形势不明朗之下,深圳大学腾讯云人工智能特色班(下称“腾班”)首届毕业生,超90%学生在毕业半年前已经确定去向。其中,超50%学生进入腾讯等企业就业,40%选择海内外高校深造,其余学生在等待海外高校心仪offer。 大学四年,腾班学生们取得了亮眼的成绩。在国内

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    跨VPC或者跨云供应商搭建K8S集群正确姿势-番外篇

    上周发了几篇关于Kubernetes集群搭建相关的文章,里面有一个部分谈到了Kubernetes集群CNI插件(也就是容器网络接口)的部署,很多读者看到了这个部分之后有问到“如何跨VPC或者跨云供应商打通集群之间的网络访问”,我当时搭建集群和写文章的时候也没有注意这点,只是根据以往的经验单纯地把几台机器搞在一起再加上部署好CNI就想当然的以为Kubernetes集群算是“全网通”了。经过读者的提醒和自己的实践,发现忽略了一个严重的问题,也是大多数人在个人搭建Kubernetes集群常常会碰到的问题,也是就今天需要谈论的问题---“如何跨VPC或者跨云供应商搭建Kubernetes集群,保证集群网络互通”。

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    跨VPC或者跨云供应商搭建K8S集群正确姿势-番外篇

    上周发了几篇关于Kubernetes集群搭建相关的文章,里面有一个部分谈到了Kubernetes集群CNI插件(也就是容器网络接口)的部署,很多读者看到了这个部分之后有问到“如何跨VPC或者跨云供应商打通集群之间的网络访问”,我当时搭建集群和写文章的时候也没有注意这点,只是根据以往的经验单纯地把几台机器搞在一起再加上部署好CNI就想当然的以为Kubernetes集群算是“全网通”了。经过读者的提醒和自己的实践,发现忽略了一个严重的问题,也是大多数人在个人搭建Kubernetes集群常常会碰到的问题,也是就今天需要谈论的问题---“如何跨VPC或者跨云供应商搭建Kubernetes集群,保证集群网络互通”。

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