NVIDIA Appiled Research Intern面经

干货如下：
1.讨论简历项目

2. Case Study:
在自动驾驶中，车载camera如何实时探测路上行人的位置和移动方向？
不同角度拍摄一张桌子，如何确定桌上物体的三维坐标？

3. ML；
Bias vs Variance
DNN减少overfitting的方法：我答了regularization，Dropout， transfer learning
Follow-up：L1和L2 regularization的区别？

4. Stat：
Bayesian vs MLE？
为什么一般求最大似然函数时，前面要加log？（我答：因为derivative好算，面试官说还有更重要的原因，我不知道。。。）
一些Conditional Prob的计算
如果M是3*3的matrix， rank=2， {X}是一簇3*1的vectors， M*X将如何redistribute X？

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请问这是店面吗？

nctiazhang 发表于 2019-10-30 03:55
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