原创 實習生去公司都幹些啥

太懶了,就隨便說一下       先說下我們計算機相關專業公司招招聘的時的崗位,大方向有兩種:研發崗和算法崗。具體細分就很多了。 一般在一個部門裏兩種崗位都有,人們是相互協作的。有時候是研發的把功能開發完,留下接口給算法的來實現,

原创 快排,歸併排序遞歸和非遞歸寫法

前幾天面試,問道快排非遞歸,我說我不會!!!! 我太菜了,面試題都不會。 比賽一直用sort,屢試不爽,所以排序算法的代碼很生疏! !!快排分區間的時候很容易寫錯,最好能記住它的寫作格式 遞歸版的: void qsort(int

原创 對論文 Deep Learning with Limited Numerical Precision 的理解與結論的驗證

文章思想:在深度學習中使用定點數來代替浮點數。傳統的定點數取捨是最近鄰取捨,本文引出了一種新的取捨方式:隨機取捨 。即在產生下溢的時候是隨機舍入到跟它最接近的兩個數之一,其概率與他們之間的距離成反比。如 x=1.735 要保留一

原创 LeNet-5 卷積神經網絡

這是LeNet-5模型一個簡版 第一層輸入層是28x28x1的圖片 第二層卷積層採用32個5x5的fiter,邊緣用全0填補,得到28x28x32的輸出 第三層是池化層 採用2x2的fiter,步長也是【2,2】,得到輸出14x1

原创 強化學習 baselines項目源碼部分解讀

最近發現強化學習挺有意思,但是發現這樣的博客挺少的,就隨手記錄下學習的過程! baselines github地址 下載慢的同學用百度雲:鏈接:https://pan.baidu.com/s/1shRa5hl6kqffESmnpF

原创 強化學習 ---baselines項目之 Atari遊戲的網絡結構解析

這個baselines項目設計的比較靈活,結構有點複雜。由於項目龐大,各個函數之間又是相互調用,有時候從一個函數追溯下去,可以追溯6,7層,每個函數的超參數又特別多,很容易把人搞暈。       接下來只看DQN部分的源碼,其他無

原创 算法實習生之快手面試

11.20 投了好多簡歷,終於有公司搭理我了。快手公司通知我週一面試,hr非常熱情,快要面試的時候又提醒了我一次。 面試前很緊張,這是我第一次比較正式的面試,趁着還有兩天,把機器學習和深度學習的理論都複習了一遍。沒想到啊,面試官那

原创 邊長爲n的正方形最多可以放下多少個半徑爲r的圓?

今天看見數院羣裏有人在討論一道有意思的題目,於是我好奇也拿來做了一下。題意好像是這樣的:在一個10x10的正方形裏最多可以放多少個半徑爲1圓?有大佬在知乎裏找到了10*10的正方形能放多少個直徑爲1的圓,那麼最優的放置方法如下:

原创 強化學習DQN ---baselines項目之訓練網絡的構建解析

learn()函數中有以下這段構建訓練網絡的代碼 act, train, update_target, debug = deepq.build_train( make_obs_ph=make_obs_ph,

原创 3層全連接神經網絡

輸入層是28x28=784個節點 隱層500個結點 輸出層10個結點 採用了L2正則化,指數衰減學習率,滑動平均優化後的結果正確率 98.3%左右 from tensorflow.examples.tutorials.mnist

原创 強化學習 ---baseline項目之 TensorFlow的訓練參數的存儲和加載

       該項目中把tf的數據存儲和讀取抽取出兩個函數,方便開發,思想和代碼值得借遷 一.存儲 def save_variables(save_path, variables=None, sess=None): i

原创 強化學習 --baseline項目之gym中的Atari遊戲的環境重寫

gym中集成的atari遊戲可用於DQN訓練,但是操作還不夠方便,於是baseline中專門對gym的環境重寫,以更好地適應dqn的訓練      從源碼中可以看出,只需要重寫兩個函數 reset()和step() ,由於rend