Regulyatsiyaning geometrik ma'nosi haqida gapirib bering.
Machine Learning / AI
Sizning modellaringiz, qayerda joylashgan edi (joylashtirish infratuzilmasi)?
Embeddingni fine-tuning qilishda qaysi yo'qotish funktsiyasi ishlatildi?
Gradient Clipping va Warmup qanday qilib o'qitish boshida gradientlarning portlashi va yo'qotishning tarqalishini oldini olishga yordam beradi?
Nima uchun ReLU juda mashhur?
Skutlar orasidagi o'zgarishni aniqlash nima?
## Berilgan s satri; s ichida eng uzun palindromik kichik satrni qaytaradi. # Kirish: s = "babad" # Natija: "bab" # Izoh: "aba" ham to'g'ri javob bo'lishi mumkin. # 2-misol: # Kirish: s = "cbbd" # Natija: "bb" # faqat ingliz harflari va raqamlar
Agar siz turli jamoalarda o'xshash botlar ishlab chiqilayotgan jarayonlarni qanday amalga oshirilishini hal qiluvchi jamoa rahbari bo'lsangiz, har biri o'z kutubxonalarida o'z xizmatini yozarmidingiz yoki hammasini yagona yechimga aylantirarmidingiz?
Bizda pul va katta rejalarga ega HR bo'limi bor, ariza yozadigan va bilimlar bazasida javob beradigan agentni qidirmoqda. Bu muammoni qanday hal qilarding?
Math kutubxonasi bilan 10 000 ta matematik operatsiya mavjud. Tezlashtirish uchun nima yaxshiroq: multitreading yoki multiprocesing?
Mashin o'qitishda ansambllar haqida gapir.
def hello(func): def decorator(func): def wrapper(a,b): result = None for _ in range(max_tries): print('Salom') result = func(a,b) print("Xayr") return result return wrapper return decorator @hello(max_tries=5) def add_numbers(a,b): return a+b print(add_numbers(2,3))
Qancha embedderlar (embeddings) bilan ishlagan, boshqa embedderlar haqida eshitganmisiz?
Hamma uchun kirishni ochib berishingiz mumkinmi (hujjat/dasbor)?
Layer Norm haqida gapir
Botning javob berishda haqorat qilish yoki provokatsion savollarga qarshi qanday himoya qilishni amalga oshirasiz?
Ko'p vazifali ishlash, ko'p protsessli va asinxronlik o'rtasidagi farq haqida gapir
Qolgan bog'lanishlar (qolgan bog'lanishlar) nima?