tensorflow手写汉字识别 如何看待面试官让手写tensorflow代码？
如何看待面试官让手写tensorflow代码？
高级程序员职位需要手写代码。并不是说作为一个程序编译器，你可以逐字逐句地编写代码并运行它。对于程序员来说，手写代码有以下三个方面的评估。
首先，从宏观层面。手写代码可以看到您是否有一个简单的测试想法，以及这个想法是否可行。，是否可以编写项目的每个基本函数类。例如，人脸识别项目。你应该如何组织整个项目。机器学习部分是什么样的？如何存储人脸图像数据？如何标记数据？最后，如何利用学习结果进行人脸识别？这是整个应用层的结构。它也是一个手写的工程tensorflow代码。
第二个是简单tensorflow语言的基本代码。这主要取决于程序员对tensorflow基本语法的熟练程度。因为tensorflow有python、C和C版本，所以用那种语言编写它是不同的。例如，Python的numpy、Matplotlib和其他库、C的string、math和其他库。以及各种语言的数据存储方法和内存使用情况。例如，int变量占用字节。还有数据域的管辖权，是否会在数据域造成混乱，这是一个考虑它能否胜任今后的工作。
第三：手写代码调查求职者的理论基础。我以前遇到过手写数据结构中的二叉树遍历代码，或者操作系统中的磁盘读写顺序控制代码。这些代码很短，但测试你的基本知识。而对于研究生入学考试的tensorflow代码，则是熟悉机器学习的简单构造方法。以及参数整定的作用，都是针对张量流的基本考虑。
作为一名研究生，除了可以用python写各种算法之外，还应该如何提高自己的python水平？
作为一名研究生，您用Python编写算法。我认为你想发展大数据和人工智能。
近年来，随着大数据和人工智能的爆炸式发展，Python变得越来越流行。如果你想提高你的Python水平，我想你可以从以下几点开始
！Apache spark是一个大数据处理框架，计算速度快，使用方便，支持复杂分析，有可能取代MapReduce。
尽管Python在机器学习和人工智能方面有很好的应用，但Python有一个很大的缺陷。它不支持分布式计算，但这并不重要。Spark提供了一个优秀的Python接口pyspark。有了它，python在分布式计算和流计算方面有了很大的改进。
另外，spark的核心RDD弹性分布式数据集与Python中panda的数据帧非常相似，可以很容易地相互转换。因此spark赋予Python以分布式方式处理大型数据集的能力。
Python有许多强大的web后端框架，如Django、flash等。学习这一点可以巩固Python的基础，并使用Python的高级用法，如装饰器、类、魔术方法、数据库等。
您不能总是在一台机器上使用该型号。您可以在大数据框架和网站中部署模型。这要求您了解后端和分布式计算。学习这两个方面，不仅可以提高python的水平，也可以让你在未来的大数据和人工智能领域发力。
人工智能技术有哪些？
现在人工智能的种类太多了。随着人工智能的普及和应用范围的扩大，它将进入更多的领域。
现在人工智能几乎涉及所有学科，如认知科学、数学、神经生理学、信息论、控制论、不确定性理论、计算机科学、心理学、哲学、语言、自然科学和社会科学。
应用领域包括：翻译、智能控制、专家系统、机器人学、语言、图像理解、遗传编程、自动编程、大信息处理、存储、管理、执行一些活体无法执行的任务，或复杂而大规模的任务等
特定应用有：网络、工业、农业、航天、军事、自然、家庭、个人等等，各行各业都有人工智能。
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