AI与算法都要通俗易懂

今年理想汽车也开始了裁员，优化比例超18%，涉及员工5600人左右，智驾团队将减到1000人以内。即使召回开始上班，但经过这么一番折腾，员工与公司之间的信任也肯定不如从前，甚至没有信任可言。降本增效是每个当老板的人都喜欢挂在嘴边的口头禅，尤其是行业不景气，公司发展遇到瓶颈的时候。要么搞设备自动化和流程自动化，比如引入AI提效工具，这是增效，要么裁员，这是降本。现在还记得去年一些公司裁员的场景，当时可谓是哀嚎遍野，很是惨烈。你是去是留，我说了算。只能说，打工人的世界，充满了魔幻，大家好啊，我是董董灿。

大家好啊，我是董董灿。今天分享一个上海蔚来汽车的AI算法岗位面试经验总结帖，面试岗位为算法工程师。这次面试提到的问题，除了与实习相关内容和反问之外，面试官总共问了8个问题，看了这个面经贴，我突然想到帖子中到的很多知识点，我写的文章都提到过。比如梯度消失和梯度爆炸的原因，这一点在介绍激活函数时曾经提到过（），LSTM 的更新门的原理（除了一些较简单的算法理解之外，面试中还。正好最近我在整理和撰写注意力机制相关的文章，比如等。

数据增强是一种通过对原始数据集进行变换，生成新的训练样本的技术。这些变换包括图像翻转、旋转、缩放、裁剪以及其他各种手法，通过引入这些变化，可以有效地扩充数据集的规模，提高模型的泛化能力。是不是很简单？将原始数据集做一些变换然后送给模型做训练，此时裁剪出来的图片，可能就是猫咪尖尖的耳朵和大大的眼睛，训练过程中模型依然会判断这是猫。此时，如果在送给模型一只戴着头盔的猫，即使模型不认识头盔，它也认识猫耳朵，从而识别出来这是一只猫。

你可以这么理解，矩阵乘法的本质，是资源的整合和再创。我非常喜欢用下面的例子来说明这个问题。你是一个鸡尾酒调酒师，家里储存了很多鸡尾酒的原料，有金酒、利口酒、柠檬汁和可乐等等。今天家里来了 3 位客人，他们分别喜欢喝“自由古巴”、“长岛冰茶”以及“龙舌兰日出”这 3 款鸡尾酒，并向你下了单。希望你给他们调配出来各自喜欢的鸡尾酒。巧的是，这 3 款鸡尾酒的原料都是金酒、利口酒、柠檬汁和可乐。你作为一个调酒师，分分钟就把客人的爱好的鸡尾酒给调出来了。怎么做的呢？