语言特性不会太关注吧？算法题倒是肯定有，我找实习都有好几个算法题

在 flash 里，大多需要用 wireshark 抓包

求一本

re.sub([a-zA-Z0-9]{4,}, '******', text)

q1:自己翘一个月或者就骗骗人家啊

哎，今天今日头条实习生二面，算法题没答好，然我回去等消息，在 2-3 个工作日回我，估计是挂了。

那两个比赛楼主贴上去是啥意思呢。。。是指的参加过？

资兹建一个 qq 群

@Xs0ul 我认为训练样本的上升也可以导致 bias 的下降吧，训练样本较少，模型模型对训练数据集拟合的都很差，bias 和 variance 都会很高

开两个文件指针，一边读一边写啊

不是打击楼主。。。你看看实习的技能需求你能达到吗，比如前端后端。你列举的东西都是基础中的基础啊

微积分，线代，概率论可以各找一本入门的先看看吧。深度学习用前两本，机器学习三个都需要。有一定基础后可以看机器学习公开课 cs229，深度学习公开课 cs231n。深度学习需要的数学基础要简单一些

嵌入，运维吧。 linux 对于机器学习深度学习等来说只是一个工具而已

1. 可以这么理解 epoch 数是指把整个训练样本训练几遍，由于目前基本都使用 sgd 算法，每次训练只会从样本中取一个小部分作为一个 batch 进行训练。 epoch 数越高一般模型表现会越好，但过多也没有什么意义。

建议楼主可以学习 cs229 和 cs231n 普及一下基本概念。

@pathbox 您列举出的学校读研的话是还有一点价值的是吗？我是成电学生，想在国内读研，纠结 ing 。。。

装虚拟机用不了显卡，用不了显卡我感觉 win 和 linux 差不多， linux 有的 win 上基本也能做。