UU阅书 通过搜索各大小说站为您自动抓取各类小说的最快更新供您阅读!

“请两位选手思考3分钟的时间。”

很快,3分钟后,主持人将话筒递到了蔡昆手中。

“下面有请请蔡同学回答。”

他红着脸,磕磕绊绊了好久“很抱歉,这个领域,我并没有深入研究……递归神经网络是具有树状阶层结构且网络节点按其连接顺序对输入信息进行递归的人工神经网络,是深度学习算法之一。”

勉强背诵了一些定义,实在有些糊弄不过去,蔡同学道“很抱歉,我暂时没有特别好的想法。”

底下传来了一阵嘘声,蔡同学虽然脸红,但还是硬着头皮站在台上。

他抬头看向张远。

就看你能够回答出什么吧。如果什么都回答不出来,你凭什么面试成绩比我高怎么多?

“下边有请张同学回答。”

“我有个问题。”张远举了举手,“hopfield网络我听说过,但什么叫网络稳定『性』?”

这位提问者笑了笑“如果网络的某些权值可以收敛至平衡点,即称权值收敛,那么输出也就可以拟合期望的输出,即称系统稳定,因此收敛『性』是针对变量而言,稳定『性』是针对系统而言。”

“系统的稳定『性』得到不到保证,控制系统不稳定,网络的收敛『性』失去了基础。”

张远琢磨了一下一下,说道“你的那个研究领域,我也没有深入研究过,只是看过某些论文。不过我有一些简单的想法,你可以听听。”

“……首先是单调『性』问题,离散时间连续状态的hopfield网络模型中当神经元的激活函数是否为单调函数,或者说是否局部单调。”

“第二是,通过研究能量函数成为凸函数的条件,将hopfield网络的运行看作约束凸优化问题求解,从而尝试着去论证是否有全局惟一极小点的充分条件……”

“凸优化,您说的很正确!凸优化正是我在做的方向,我还有一个问题……”

这一次倒是说到了这位提问者的心坎里,他又提了几个凸优化方面的问题,当场交流起数学来。

最后在主持人的示意下,张远只好说道“关于凸优化方面的知识,如果有需要的话,可以台后找我探讨,这里就不详细说明了……”

很多东西他只是根据平时的积累,随口胡扯,如果真的能随机应变写出一篇论文,那他也不用上台,直接当“论文上帝”好了。

底下已经传来了一片鼓掌声。

这么短短的一段时间,高下立判。

蔡昆恨不得在地上找条缝钻进去。

他只能红着脸,暗地里给自己打气,或许是因为样本过少导致的差异,刚好遇到了自己不会,对方会的题目。

主持人又问道“666号,请说出你的问题。”

提问者是一个女孩,她的问题相对而言比较务实,没有那么偏门“我想要问一个,关于服务器中,缓存方面的问题。”

“缓存分为两个阶段一是数据的放置阶段,在数据需求量较小的空闲时段,利用有余力的通信资源,向每个用户的缓存设备中放置数据。二是数据的分发阶段,假定在数据需求高峰期,每个用户随机向服务器请求一个完整的文件,服务器综合考虑这些需求,分发完整的数据,以满足所有用户的需要。”

“我的问题是,如何最科学地设计缓存方案?”

提问者甚至将一个ppt发到了屏幕上。

这个问题很具有专业『性』,但大家都能听懂在问什么。

主持人说道“好了,各位请思考3分钟的时间。”

话筒交到了张远手上。

他笑着说道“我觉得……还是把机会先让给蔡昆同学吧。我怕我说了之后,他就没的说了。”

底下的人又发出了一片哄笑,还爆发出一片口哨声。

有人相信了,也有人不相信。

蔡昆心中一愣,这一次,他还是有一点想法的,而对面的张远却好像说不出什么东西,需要更多的思考时间。

“……我有这样一个想法,各用户分别缓存每个文件的/n比例的数据,在数据分发阶段服务器再将各用户所缺失的各自(1-/n)部分的数据逐个发放,此时传输数据的值r=k(1-/n)……”

“不知道大家有没有听说过,一种名叫‘编码缓存’的方案,具体的算法是这样的……”

“您说的有道理。”

虽然嘴上这么说着,提问者微微失望,编码缓存可以说是最平凡的一种想法,早就已经有成熟的算法了,没有任何研究意义。如果拿这个烂点子去开课题,估计会被导师一巴掌打回来。

接下来轮到张远,他清了清嗓子。

“蔡昆同学的想法很好,在分发阶段,利用已有的缓存信息之间的关系,设计所需广播内容的一定的编码组合,使得多个用户可以同时从单次的信息中译码得到所需的部分信息,从而得到全局缓存增益。”

“但是其局限在于,要将每个文件等分为一个随着用户数量k而呈指数增长的参数,众所周知,指数级别的分划,在算法上的难以实现……”

“我可以借用一下你的数字笔以及大屏幕吗?”

主持人愣了一下,“可以。”

张远在屏幕上画了几张图。

“……本质上,它是一个组合图论的问题,我们希望得到的是f为k的多项式级别,且r为常数级别时的缓存方案。或者证明这种方案的存在『性』与否。”

“显然,关于文件划分数能否转化成多项式级别,即达到工业可用的级别,完全取决于数学上能否构造出满足某些特『性』的超图问题,这些特『性』是这样的……”

“我觉得转换成数学问题后,已经可以写一篇不错的论文。至于答案究竟是什么,我现在肯定回答不出来,只是一个想法而已。具体应该怎么解决这个图论问题,还得这位同学自己去思考。”

底下响起了一片窃窃私语。

在座的吃瓜群众,还是有许多专业人士的,是不是胡说八道,自然有自己的分辨。

啪啪啪!

几分钟后,提问者带头鼓起了掌。

底下掌声雷动。

蔡昆已经没有脸面继续待下去了,他满脸通红,急匆匆地点头认输。

他终于知道,同样是一百分的试卷,他考100分,是因为实力,而别人同样考100分,是因为卷面上只有一百分。

“老蔡,你遇到了真正的变态!”

“是啊……”

“好像输的不冤枉。”

UU阅书推荐阅读:我成帝了金手指才来黑夜进化诸天轮回转生快穿之戏精女配醒悟了异度我真没想当救世主啊真实末日游戏刚到末世,被误认为黄金超人奖励重生末世之双宠末世特种兵之女主又美又飒大佬的小人鱼揣崽跑路了用RD卡玩游戏王忏悔之都血月下,废土生机星际之有间杂货铺机战无限内诸天之盖世人皇我的天灾小屋港岛BOSS之路奶龙与贝利亚:宇宙之中的欢笑私人定制大魔王量子缠结 末世狂飙旅行青蛙:在漫威世界混日子末世降临:黎明网游末日我,末世中唯一大主宰末世:恶女囤了百万物资另类无限无限流:病娇男主总粘人四合院我有一个未婚妻末日:我觉醒空间系和精神念力微型世界:开局灭了一国宠物小精灵之冠军落叶战记全民求生:活人禁区我在末世养娃娃星际人给我当外挂江山皇图我被涂山璟追着谈恋爱城战系统全球冰封:我打造了末世无上家族维度时代红警之末日逆袭欧皇哥斯拉之强者之路逃荒后三岁福宝被团宠了穹河幻游猎人这个地球全是BUG平行时光开局末世囤物资,我有系统我怕啥
UU阅书搜藏榜:微型世界:开局灭了一国糟了!1999年的事情瞒不住了快穿之拯救小娇妻穿越原神后魈自愿和我回家我又又恋爱了末日重生:我选择拯救世界全球求生:开局一座避难所全球降临之雪国求生天瞳术美漫也有妖气我编的百科词条成真了源力大时代最终之自我救赎末世:想要变强?唯有囤积女神!当学霸开了科技移动城佣兵协议末日:从学生到黑夜主宰诸天:开局一座明朝时空门万界第一纨绔星痕末世重生后要种田修仙登顶银河人生赢家金古武侠赋废土世界:从拾荒机器人开始单独降临:七十亿副本求生九叔之我竟然是秋生修神之至尊之道快穿:宿主她危险又撩人末世丧尸女王:男神,来撩!咒术法师逆转快穿:男主求攻略韩娱之大梦想末日求生:苟住别浪狗腿子切开是黑的捡个星际元帅当老公穿越诸天西幻网游之贼倾天下哇酷阿玛的搞笑小故事独独不说喜欢你某超赛亚人的世界之旅启灾厄末世重生:我成为了末世最强领主热血格斗家诡眼迷踪平凡末世路灵魂快穿:病娇男主你有毒我的命运改变器末世究极基地
UU阅书最新小说:拥有百万物资,末日我组建女团末世之龙帝纵横虚界觉醒穿越诸天从同福客栈开始末世列车:让你当列车长,你招募女神末世婚配:开局捡漏灭世女帝!绝美恶雌,开局攻略八位兽夫空间囤货,重生后我有一座安全岛稀有娇美雌性有孕,众兽夫争当爹永夜残火地球不屈:混沌秩序世间诡异时代:从丧尸末日开始末世摆烂她是认真的重生末世:我金手指巨粗!黑塔档案末世?她什么都有,还能打末日归途:带着家人杀出鹰国我在末世开超市全民地窟求生:只有我掌握地窟地图穿成顶级疗愈向导,全员为她痴狂修仙大佬穿兽世,众兽夫疯狂倒贴我在水灾游戏里搞经营基建天灾倒计时,我嘎嘎囤了百亿物资【人类补完计划:丧尸基因库】探索塔罗牌的神秘世界我的逆天大哥末日曙光:异界征途百日登神:从炼假成真开始快穿,好孕系统拯救绝嗣大佬末世:怪物入侵,我靠打丧尸崛起惊!末世来了,我靠快递车苟活末世之异能纪元公路求生:开局征服女明星娇雌万人迷,顶级雄性夜夜争欢末日:一秒一盒自嗨锅,校花跪求我收留末日积分:系统逼我单挑全球丧尸黑雾末世:无限物资从囤积女神开始末世:丧尸爆物资,我的爆率有亿点强!第41周生存报告恶毒雌性被流放,养了一群恶兽公路求生:每天五次绝对提升!我与AI的宇宙大冒险香软好孕小雌性!六个兽夫争铺床末日:一秒一盲盒,极品女神求收留钢丝管家:冰封归途末日游戏:负状态缠身,我被萌系少女救赎灵笼:奸诈者末日捡到傻白甜后,我靠系统横扫废土三国!大汉40K跨过8900亿光年