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算法工程师岗位面试必备，讲透深度学习面试题，详解人工智能生成式任务与AI大模型面试题

news 2026/2/9 20:31:31

DeepLearning-Interview-Awesome-2024

  • 算法工程师岗位面试必备，讲透深度学习面试题，详解人工智能生成式任务与AI大模型面试题

实时更新题解链接：https://github.com/315386775/DeepLearing-Interview-Awesome-2024

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⏰深度学习面试题

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02.多卡BN如何处理
03.TensorRT为什么能让模型跑更快
04.损失函数的应用-合页损失
05.Pytorch DataLoader的主要参数有哪些
06.神经网络引入注意力机制后效果降低的原因
07. 为什么交叉熵可以作为损失函数
08. 优化算法之异同 SGD/AdaGrad/Adam

🍳视觉感知算法

01.人脸识别任务中，ArcFace为什么比CosFace效果好
02. FCOS如何解决重叠样本，以及centerness的作用
03. Centernet为什么可以去除NMS，以及正负样本的定义
04. 介绍CBAM注意力
05. 介绍mixup及其变体
06. Yolov5的正负样本定义
07. Yolov5的一些相关细节
08. Yolov7的正负样本定义
09. Yolov8的正负样本定义
10. Yolov5的Foucs层和Passthrough层有什么区别
11. DETR的检测算法的创新点
12. CLIP的核心创新点

🏆AIGC与大模型

01. LLMM
02. CLIP

🚩Leetcode高频100题

01. 二分查找
02. 快速排序

🏳‍🌈编程语言

01. C++中与类型转换相关的4个关键字特点及应用场合
02. Python装饰器及其作用
03. map,lambda,filter,reduce的用法

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