问题1：Pytorch和Tensorflow的区别？

图创建

创建和运行计算图可能是两个框架最不同的地方。

在pyTorch中，图结构是动态的，这意味着图在运行时构建。

而在TensorFlow中，图结构是静态的，这意味着图先被“编译”然后再运行。

pyTorch中简单的图结构更容易理解，更重要的是，还更容易调试。调试pyTorch代码就像调试Python代码一样。你可以使用pdb并在任何地方设置断点。调试tensorFlow代码可不容易。要么得从会话请求要检查的变量，要么学会使用tensorFlow的调试器。

灵活性

pytorch：动态计算图，数据参数在CPU与GPU之间迁移十分灵活，调试简便；

tensorflow：静态计算图，数据参数在CPU与GPU之间迁移麻烦，调试麻烦。

设备管理

pytorch：需要明确启用的设备

tensorflow：不需要手动调整，简单

课程将直接从深度学习入手，从基础的目标识别与检测，过渡到关键点检测之人体骨骼检测，再一步步过渡到人脸特征点检测、手部关键点检测、3D物体关键点检测和图卷积网络。沿着深度学习的脚步，一步一步向下过渡，探索其关联，由浅入深、快速掌握。

问题2：leetcode爬楼梯（dp,递归等方法）

递归解法：

动态规划解法：

问题3：torch.eval()的作用

对BN的影响：

对于BN，训练时通常采用mini-batch，所以每一批中的mean和std大致是相同的；而测试阶段往往是单个图像的输入，不存在mini-batch的概念。所以将model改为eval模式后，BN的参数固定，并采用之前训练好的全局的mean和std；总结就是使用全局固定的BN。

对dropout的影响：

训练阶段，隐含层神经元先乘概率P，再进行激活；而测试阶段，神经元先激活，每个隐含层神经元的输出再乘概率P，总结来说就是顺序不同！

问题4：PCA是什么？实现过程是什么，意义是什么？

主成分分析 (PCA, principal component analysis)是一种数学降维方法, 利用正交变换 (orthogonal transformation)把一系列可能线性相关的变量转换为一组线性不相关的新变量，也称为主成分，从而利用新变量在更小的维度下展示数据的特征。

实现过程：一种是基于特征值分解协方差矩阵实现PCA算法，一种是基于SVD分解协方差矩阵实现PCA算法。

意义：使得数据集更易使用；降低算法的计算开销；去除噪声；使得结果容易理解。

问题5：简述K-means.

K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。

假设要把样本集分为k个类别，算法描述如下：

（1）适当选择k个类的初始中心，最初一般为随机选取；

（2）在每次迭代中，对任意一个样本，分别求其到k个中心的欧式距离，将该样本归到距离最短的中心所在的类；

（3）利用均值方法更新该k个类的中心的值；

（4）对于所有的k个聚类中心，重复（2）（3），类的中心值的移动距离满足一定条件时，则迭代结束，完成分类。

Kmeans聚类算法原理简单，效果也依赖于k值和类中初始点的选择。

课程将直接从深度学习入手，从基础的目标识别与检测，过渡到关键点检测之人体骨骼检测，再一步步过渡到人脸特征点检测、手部关键点检测、3D物体关键点检测和图卷积网络。沿着深度学习的脚步，一步一步向下过渡，探索其关联，由浅入深、快速掌握。