python深度學習答辯

⑴ python面試數據分析，爬蟲和深度學習一般都問什麼問題，筆試題目有哪些

簡單羅列些:
1.數據清洗與處理:數據讀取read_csv等，數據表構建dataframe等，數據整合concat/join/merge等，表結構處理以及切片iloc/loc等，數據統計describe/isnull/sum/apply等，圖表展示plot，數據透視表pivot_table等，異常值與缺失數據統計與處理，相關性檢驗
2.機器學習模型構建:svm,logistic,knn等
3.爬蟲:request包
4.深度學習:CNN,RNN，圖像處理，音頻處理，語義理解。

⑵ 如何利用 PYTHON 進行深度學習液冷 GPU 加速計算

藍海大腦圖數據一體機研究人員表示：

在架構方面，CPU 僅由幾個具有大緩存內存的核心組成，一次只可以處理幾個軟體線程。相比之下，GPU 由數百個核心組成，可以同時處理數千個線程。

NumPy 已成為在 Python 中實現多維數據通信的實際方法。然而，對於多核 GPU，這種實施並非最佳。因此，對於較新的針對 GPU 優化的庫實施 Numpy 數組或與 Numpy 數組進行互操作。

NVIDIA® CUDA® 是 NVIDIA 專為 GPU 通用計算開發的並行計算平台和編程模型。CUDA 數組介面是描述 GPU 數組（張量）的標准格式，允許在不同的庫之間共享 GPU 數組陪碧皮，而無需復制或轉換數據。CUDA 數組由 Numba、CuPy、MXNet 和 PyTorch 提供支持。

CuPy 是一個利用 GPU 庫在 NVIDIA GPU 上實施 NumPy CUDA 數組的庫。

Numba 是一個 Python 編譯器，可以編譯 Python 代碼，以在支持 CUDA 的 GPU 上執行。Numba 直接支持 NumPy 數組。

Apache MXNet 是一個靈活高效的深度學習庫。可以使用它的 NDArray 將模型蘆差的輸入和輸出表示和操作為多維數組。NDArray 類似於 NumPy 的 ndarray，但它們可以在 GPU 上運行，以加速計算。

PyTorch 是慧襲一種開源深度學習框架，以出色的靈活性和易用性著稱。Pytorch Tensors 與 NumPy 的 ndarray 類似，但它們可以在 GPU 上運行，加速計算。

⑶ 如何評價Python的深度學習框架DeepPy

timeline 上出現這個問題，以為是新框架，結果一個沒什麼鋒圓答案的問題竟然有200+關注殲扮。。。DL是多火 & 大家是多麼懶。。。

看了一下項目 GitHub - andersbll/deeppy: Deep learning in Python 最近一次更新是一個月前，共有兩個contributors,感覺項目基本上跪了。。。
不過總計800+的stars ，總體代碼低於2W行，應該是氏基灶從基礎學起的好東西

⑷ 為什麼深度學慣用python

用python進行深度學習的原因是：1、python是解釋語言，寫程序很方便；2、python是膠水語言可以結合C++，使得寫出來的代碼可以達到C++的效率。
首先python是解釋語言，寫程序很方便，所以做研究的人喜歡用它。正如為什麼很多做研究的人用
Matlab那樣。出成果才是研究者關心的事情，實現只要方便就行。
然而在性能方面，我拿python和C++做個比較。
C++的cpu效率是遠遠高於python的,這點大家都承認吧。不過python是一-門膠水語言,它可以
和任何語言結合，基於這個優點，很多數據處理的python庫底層都是C++實現的，意思就是說:
你用python寫code,但效率是C+ +的。只有那些for 循環，還是用python的效率。
近年來機器學習最要是深度學習，而深度學習使用cuda gpu加速遠比cpu要快，而cuda 是C+ +寫
的。所以現在TensorLayer、theano 等深度學習庫都是python編程、底層c++.
而那些for循環的效率，在整體耗時裡面完全可以忽略!
有的人就會說，那為什麼不直接用c++寫cuda?不是更快嗎?我想告訴大家，如果沒有多年的cuda
經驗，寫出來的代碼效率絕對是個問題。
推薦課程：Python機器學習(Mooc禮欣、嵩天教授)

⑸ 想請教python編程深度學習方面的大神SSD目標檢測方面問題

請問解決這個問題了嗎？我現在也遇到這個問題了。。如果解決，有償求救

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《Python深度學習》（[美] 弗朗索瓦•肖萊）電子書網盤下載免費在線閱讀

資源鏈接：

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書名：Python深度學習

作者：[美] 弗朗索瓦•肖萊

譯者：張亮

豆瓣評分：9.6

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2018-8

頁數：292

內容簡介：

本書由Keras之父、現任Google人工智慧研究員的弗朗索瓦肖萊（Franois Chollet）執筆，詳盡介紹了用Python和Keras進行深度學習的探索實踐，涉及計算機視覺、自然語言處理、生成式模型等應用。書中包含30多個代碼示例，步驟講解詳細透徹。由於本書立足於人工智慧的可達性和大眾化，讀者無須具備機器學習相關背景知識即可展開閱讀。在學習完本書後，讀者將具備搭建自己的深度學習環境、建立圖像識別模型、生成圖像和文字等能力。

作者簡介：

【作者簡介】

弗朗索瓦•肖萊（François Chollet）

Keras之父，TensorFlow機器學習框架貢獻者，Kaggle競賽教練，個人Kaggle競賽全球排名曾獲得第17名。目前任職於Google，從事人工智慧研究，尤其關注計算機視覺與機器學習在形式推理方面的應用。

【譯者簡介】

張亮（hysic）

畢業於北京大學物理學院，愛好機器學習和數據分析的核安全工程師，譯有《Python數據處理》《Python機器學習基礎教程》等。

⑺ 如何通過Python進行深度學習

作者 | Vihar Kurama

編譯 | 荷葉

來源 | 雲棲社區

摘要：深度學習背後的主要原因是人工智慧應該從人腦中汲取靈感。本文就用一個小例子無死角的介紹一下深度學習！

人腦模擬

深度學習背後的主要原因是人工智慧應該從人腦中汲取靈感。此觀點引出了「神經網路」這一術語。人腦中包含數十億個神經元，它們之間有數萬個連接。很多情況下，深度學習演算法和人腦相似，因為人腦和深度學習模型都擁有大量的編譯單元（神經元），這些編譯單元（神經元）在獨立的情況下都不太智能，但是當他們相互作用時就會變得智能。

我認為人們需要了解到深度學習正在使得很多幕後的事物變得更好。深度學習已經應用於谷歌搜索和圖像搜索，你可以通過它搜索像「擁抱」這樣的詞語以獲得相應的圖像。－傑弗里·辛頓

神經元

神經網路的基本構建模塊是人工神經元，它模仿了人類大腦的神經元。這些神經元是簡單、強大的計算單元，擁有加權輸入信號並且使用激活函數產生輸出信號。這些神經元分布在神經網路的幾個層中。

inputs 輸入 outputs 輸出 weights 權值 activation 激活

人工神經網路的工作原理是什麼？

深度學習由人工神經網路構成，該網路模擬了人腦中類似的網路。當數據穿過這個人工網路時，每一層都會處理這個數據的一方面，過濾掉異常值，辨認出熟悉的實體，並產生最終輸出。

輸入層：該層由神經元組成，這些神經元只接收輸入信息並將它傳遞到其他層。輸入層的圖層數應等於數據集里的屬性或要素的數量。輸出層：輸出層具有預測性，其主要取決於你所構建的模型類型。隱含層：隱含層處於輸入層和輸出層之間，以模型類型為基礎。隱含層包含大量的神經元。處於隱含層的神經元會先轉化輸入信息，再將它們傳遞出去。隨著網路受訓練，權重得到更新，從而使其更具前瞻性。

神經元的權重

權重是指兩個神經元之間的連接的強度或幅度。你如果熟悉線性回歸的話，可以將輸入的權重類比為我們在回歸方程中用的系數。權重通常被初始化為小的隨機數值，比如數值0-1。

前饋深度網路

前饋監督神經網路曾是第一個也是最成功的學習演算法。該網路也可被稱為深度網路、多層感知機（MLP）或簡單神經網路，並且闡明了具有單一隱含層的原始架構。每個神經元通過某個權重和另一個神經元相關聯。

該網路處理向前處理輸入信息，激活神經元，最終產生輸出值。在此網路中，這稱為前向傳遞。

inputlayer 輸入層 hidden layer 輸出層 output layer 輸出層

激活函數

激活函數就是求和加權的輸入到神經元的輸出的映射。之所以稱之為激活函數或傳遞函數是因為它控制著激活神經元的初始值和輸出信號的強度。

用數學表示為：

我們有許多激活函數，其中使用最多的是整流線性單元函數、雙曲正切函數和solfPlus函數。

激活函數的速查表如下：

反向傳播

在網路中，我們將預測值與預期輸出值相比較，並使用函數計算其誤差。然後，這個誤差會傳回這個網路，每次傳回一個層，權重也會根絕其導致的誤差值進行更新。這個聰明的數學法是反向傳播演算法。這個步驟會在訓練數據的所有樣本中反復進行，整個訓練數據集的網路更新一輪稱為一個時期。一個網路可受訓練數十、數百或數千個時期。

prediction error 預測誤差

代價函數和梯度下降

代價函數度量了神經網路對給定的訓練輸入和預期輸出「有多好」。該函數可能取決於權重、偏差等屬性。

代價函數是單值的，並不是一個向量，因為它從整體上評估神經網路的性能。在運用梯度下降最優演算法時，權重在每個時期後都會得到增量式地更新。

兼容代價函數

用數學表述為差值平方和：

target 目標值 output 輸出值

權重更新的大小和方向是由在代價梯度的反向上採取步驟計算出的。

其中η 是學習率

其中Δw是包含每個權重系數w的權重更新的向量，其計算方式如下：

target 目標值 output 輸出值

圖表中會考慮到單系數的代價函數

initial weight 初始權重 gradient 梯度 global cost minimum 代價極小值

在導數達到最小誤差值之前，我們會一直計算梯度下降，並且每個步驟都會取決於斜率（梯度）的陡度。

多層感知器（前向傳播）

這類網路由多層神經元組成，通常這些神經元以前饋方式（向前傳播）相互連接。一層中的每個神經元可以直接連接後續層的神經元。在許多應用中，這些網路的單元會採用S型函數或整流線性單元（整流線性激活）函數作為激活函數。

現在想想看要找出處理次數這個問題，給定的賬戶和家庭成員作為輸入

要解決這個問題，首先，我們需要先創建一個前向傳播神經網路。我們的輸入層將是家庭成員和賬戶的數量，隱含層數為1， 輸出層將是處理次數。

將圖中輸入層到輸出層的給定權重作為輸入：家庭成員數為2、賬戶數為3。

現在將通過以下步驟使用前向傳播來計算隱含層（i，j）和輸出層（k）的值。

步驟：

1， 乘法－添加方法。

2， 點積（輸入＊權重）。

3，一次一個數據點的前向傳播。

4， 輸出是該數據點的預測。

i的值將從相連接的神經元所對應的輸入值和權重中計算出來。

i = (2 * 1) + (3* 1) → i = 5

同樣地，j = (2 * -1) + (3 * 1) → j =1

K = (5 * 2) + (1* -1) → k = 9

Python中的多層感知器問題的解決

激活函數的使用

為了使神經網路達到其最大預測能力，我們需要在隱含層應用一個激活函數，以捕捉非線性。我們通過將值代入方程式的方式來在輸入層和輸出層應用激活函數。

這里我們使用整流線性激活（ReLU）:

用Keras開發第一個神經網路

關於Keras：

Keras是一個高級神經網路的應用程序編程介面，由Python編寫，能夠搭建在TensorFlow,CNTK,或Theano上。

使用PIP在設備上安裝Keras,並且運行下列指令。

在keras執行深度學習程序的步驟

1，載入數據；

2，創建模型；

3，編譯模型；

4，擬合模型；

5，評估模型。

開發Keras模型

全連接層用Dense表示。我們可以指定層中神經元的數量作為第一參數，指定初始化方法為第二參數，即初始化參數，並且用激活參數確定激活函數。既然模型已經創建，我們就可以編譯它。我們在底層庫（也稱為後端）用高效數字型檔編譯模型，底層庫可以用Theano或TensorFlow。目前為止，我們已經完成了創建模型和編譯模型，為進行有效計算做好了准備。現在可以在PIMA數據上運行模型了。我們可以在模型上調用擬合函數f（），以在數據上訓練或擬合模型。

我們先從KERAS中的程序開始，

神經網路一直訓練到150個時期，並返回精確值。

⑻ Python深度學習該怎麼學

按照下面的課程安排學習：

階段一：Python開發基礎
Python全棧開發與人工智慧之Python開發基礎知識學習內容包括：Python基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。
階段二：Python高級編程和資料庫開發
Python全棧開發與人工智慧之Python高級編程和資料庫開發知識學習內容包括：面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。
階段三：前端開發
Python全棧開發與人工智慧之前端開發知識學習內容包括：Html、CSS、JavaScript開發、Jquery&bootstrap開發、前端框架VUE開發等。
階段四：WEB框架開發
Python全棧開發與人工智慧之WEB框架開發學習內容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。
階段五：爬蟲開發
Python全棧開發與人工智慧之爬蟲開發學習內容包括：爬蟲開發實戰。
階段六：全棧項目實戰
Python全棧開發與人工智慧之全棧項目實戰學習內容包括：企業應用工具學習、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。
階段七：演算法&設計模式
階段八：數據分析
Python全棧開發與人工智慧之數據分析學習內容包括：金融量化分析。
階段九：機器學習、圖像識別、NLP自然語言處理
Python全棧開發與人工智慧之人工智慧學習內容包括：機器學習、圖形識別、人工智慧玩具開發等。
階段十：Linux系統&百萬級並發架構解決方案
階段十一：高並發語言GO開發
Python全棧開發與人工智慧之高並發語言GO開發學習內容包括：GO語言基礎、數據類型與文件IO操作、函數和面向對象、並發編程等。

⑼ 怎樣用python實現深度學習

基於Python的深度學習庫、深度學習方向、機器學習方向、自然語言處理方向的一些網站基本都是通過Python來實現的。
機器學習，尤其是現在火爆的深度學習，其工具框架大都提供了Python介面。Python在科學計算領域一直有著較好的聲譽，其簡潔清晰的語法以及豐富的計算工具，深受此領域開發者喜愛。
早在深度學習以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能夠很方便地完成幾乎所有機器學習模型，從經典數據集下載到構建模型只需要簡單的幾行代碼。配合Pandas、matplotlib等工具，能很簡單地進行調整。
而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度學習框架更是極大地拓展了機器學習的可能。使用Keras編寫一個手寫數字識別的深度學習網路僅僅需要寥寥數十行代碼，即可藉助底層實現，方便地調用包括GPU在內的大量資源完成工作。
值得一提的是，無論什麼框架，Python只是作為前端描述用的語言，實際計算則是通過底層的C/C++實現。由於Python能很方便地引入和使用C/C++項目和庫，從而實現功能和性能上的擴展，這樣的大規模計算中，讓開發者更關注邏輯於數據本身，而從內存分配等繁雜工作中解放出來，是Python被廣泛應用到機器學習領域的重要原因。

⑽ Python面試數據分析，爬蟲和深度學習一般都問什麼問題，筆試題目考哪些

一面: 技術面試

面試官是一個比較老練的技術總監，貌似80後：

1. 你先簡單做個自我介紹吧。

答：恩，好的，面試官你好，很高興能來到貴公司面試爬蟲工程師一職。我叫XXX，來自於***，畢業於****大學，**學歷。（如果專業不是計算機專業，就不要介紹自己的專業，如果是大專以下學歷，也不要說自己學歷，揚長避短這個道理大家應該都懂得）有2年多爬蟲工作經驗（如果真實是1年多，就說2年，如果真實是2年多就說3年），工作過2家公司（公司盡量不要說太多，如果2-3年經驗說2家就好，以免說的過多讓人覺得這人太容易干一段不幹，說的太少，可能在一個公司技術積累比較單一），第一家是從實習開始工作的。我就主要介紹下我上家公司的情況吧。我上家公司是****，是一家外包公司（如果是培訓班畢業的盡可能說外包，因為在外包公司，任何項目都可能做，方便後面很多問題的解釋），我在這家公司做了一年多，這家公司在****。我們這家公司是共有50多人。我在裡面負責公司的數據採集爬取，數據處理，繪圖分析等（爬蟲爬下來的數據很多都會進行一些清洗，可以把自己數據處理，繪圖的經驗說出來，增加優勢，如果沒有的話，就業余花時間去學習這方面，常規的方法都不難）。期間主要負責了集團對一些招聘網站、電商網站、金融網站、汽車網站（如果是單一業務的公司，你可能就說不了這么多種類了，一般採集的數據都會比較單一，這就體現了說外包的好處）。我之所以在上家公司離職是因為上家的公司項目基本都已經做完上線了，後面又接的項目感覺挑戰性不大，希望尋找一個平台做更多的項目（這個離職原因因人而異，如果換城市的話也可以簡單粗暴說我家人、朋友在這邊，如果還是同一個城市的話也可以按照我的那樣說，也可以其他方式，但是建議不要說公司經營不好之類的，不喜歡這家公司等等，經營不好可能跟公司員工也有關系，如果回答不喜歡上家公司，面試官會接著問，為什麼不喜歡，如果我們公司也是這種情況，你會不喜歡嗎，面試offer幾率就會大大減少）。因為來之前了解過貴公司，現在主要做金融數據採集的任務，後面也會進行一些大數據分析的工作，覺得項目規劃很有遠見就過來了。（面試前先查下公司底細，知己知彼）因為我在之前公司做過爬蟲、分析方面的工作，貴公司的這個項目也剛好是處於初期階段，我非常喜歡貴公司的這些項目。並且我認為我有能力將貴公司的項目做好，能勝任貴公司爬蟲工程師一職，我的情況大概就是這樣，您看您們這邊還需了解其他什麼嗎？

2.你主要採集的產業領域有哪些？接觸過金融行業嗎？

答：我之前主要接觸過汽車行業，招聘行業，電商行業，金融行業，金融行業也接觸過，但是說實話項目並不是很多，但是技術是相通的，可能剛開始不是很熟悉，只要適應一倆個星期都不是問題。

3.介紹爬蟲用到的技術

答：requests、scrapy：爬蟲框架和分布式爬蟲

xpath：網頁數據提取

re：正則匹配

numpy、pandas：處理數據

matplotlib:繪圖

mysql:數據存儲

redis：爬蟲數據去重和url去重

雲打：處理常規驗證碼

復雜驗證碼：用selenium模擬登陸、處理滑塊驗證碼等（滑塊驗證碼有方法，之前破解過滑塊驗證碼，有空我會出個基本使用教程，進行滑塊驗證碼破解，但不一定通用，因為每個網站反爬措施設置都不一樣）

4.處理過的最難的驗證碼？

答：12306點擊圖片驗證碼。原理：圖片發送給打碼平台，平台返回圖片位置數值，通過計算返回數字和圖片坐標的關系，進行模擬登陸

5.當開發遇到甩鍋問題怎麼解決？

答：如果是小問題自己感覺影響不大，背鍋就背了，畢竟如果是剛入公司很多不懂，可能會犯一些錯誤，如果是大問題，就找責任人（虛心點，不卑不亢）

二面：人事面試 主要問題:

1.你為什麼要從上家公司離職？

答：上家公司離職是因為上家的公司項目基本都已經做完上線了，後面又接的項目感覺挑戰性不大，希望尋找一個平台做更多的項目

2.來之前了解過我們公司嗎？

答：來之前了解過貴公司，現在主要做金融數據採集的任務，後面也會進行一些大數據分析的工作

3.簡單介紹一下你最大的缺點跟優點？

答：我的優點是對工作認真負責，團隊協作能力好，缺點是言辭表達需要提高，還有對一些細節的把握（我最大的缺點就是對細節過分追求，有多少人想這樣說的，能把自己的缺點說成這么好聽的優點，也是666了，這樣說面試成績減10分缺點就老老實實說一點模稜兩可的缺點就好了，不要過於滑頭，也不要太實在）

4.你怎麼理解你應聘的職位，針對你應聘的職位你最擅長的是什麼？

答：這份職位不僅僅是爬蟲方面的技術崗位，更是學習新知識，探索新領域的一條路，希望能有機會給公司貢獻一份力量。最擅長數據採集、處理分析

5.你對加班有什麼看法？除了工資，你希望在公司得到什麼？

答：1，適當的加班可以接受，過度的加班不能，因為要考慮個人，家庭等因素，同時我也會盡量在規定的時間內完成分配給我的任務，當然加班也希望獲得相應的加班費。2，希望這份工作能讓我發揮我的技能專長，這會給我帶來一種滿足感，我還希望我所做的工作能夠對我目前的技能水平形成一個挑戰，從而能促使我提升著急。

6.你的期望薪資是多少？

答：我的期望薪資是13K，因為上家公司已經是10k，而且自己也會的東西比較多，前端、後端、爬蟲都會，跳槽希望有一定的增長。

7.你什麼時候能到崗上班？

答：因為我已經從上家公司離職，可以隨時到崗。（想早上班就別托，先答應越早越好）

8.你還有什麼要問我的嗎？

答：問了公司的福利待遇，上班時間，培養計劃。（上班時間是5天制，沒有培養計劃，項目初創時期）最後結束面試，說這2天會電話通知，因為後面還好幾個競爭對手面試。

結論：面試是個概率事件，同時也跟運氣有關，在我的話術之上多進行面試總結，多面一些公司，相信大家都能找到理想工作