保研 机器学习 面试题

保研机器学习面试题通常涉及对深度学习和动态规划的理解。

深度学习是一种模仿人脑神经网络的机器学习技术，它试图模拟大脑神经元之间的信息传递和处理模式。深度学习与机器学习中的神经网络密切相关，可以将其视为一种改进版的神经网络算法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
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- *1* *2* *3* [计算机保研面试题总汇（网上搜集的题 自己写的答案）](https://blog.csdn.net/weixin_45928096/article/details/125690923)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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北航保研通信原理面试题

北航保研通信原理面试题会涉及以下一些方面的内容：

1. 通信系统基础知识：如模拟通信系统和数字通信系统的基本原理、信号与噪声的概念、信道模型等。
2. 传输技术：包括调制与解调技术、多路复用技术、编码与解码技术等。
3. 信道编码与纠错技术：如卷积码、码间隔调制、纠错编码等。
4. 多天线技术：如天线阵列、空时编码、MIMO系统等。
5. 数据通信协议：如TCP/IP协议、以太网协议、无线通信协议等。
6. 无线通信技术：如调频、调幅、调相等基本调制技术，以及无线信道特性、无线传输技术等。

以上只是一些可能涉及到的面试题内容，具体问题会根据不同学校和面试官的要求有所不同。建议你在准备面试时要全面掌握通信原理的基础知识，并对相关的技术有一定的了解和实践经验。

计算机视觉保研面试题

计算机视觉保研面试题的范围非常广泛，以下是一些可能的问题：

1. 什么是计算机视觉？请简要介绍。
2. 图像分类和目标检测有什么区别？
3. 请简要介绍卷积神经网络（CNN）的原理和应用。
4. 什么是图像分割？常用的图像分割方法有哪些？
5. 请解释一下卷积操作是如何在计算机视觉中使用的。
6. 什么是特征提取？为什么在计算机视觉中特征提取很重要？
7. 请简要介绍一下深度学习在计算机视觉中的应用。
8. 在目标检测中，什么是锚框（anchor box）？
9. 请解释一下非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）在目标检测中的作用。
10. 请简要介绍一下人脸识别技术，并说明其应用领域。

这只是一小部分可能的面试题，实际面试中可能会根据具体的课程设置和导师的研究方向有所不同。建议你在准备面试之前对计算机视觉领域进行系统性的学习和复习，掌握基本概念、原理和常用方法，以便能够更好地回答面试问题。