@yvettemuki 不难啊 mxnet 主要代码在 src 目录 python perl 都是接口

src/operator 里实现 nn 的核心代码
nn 都是由最简单的运算符(operator)构成的, 比如 linear, conv;
src/operator/nn 里是由运算符构成的网络层，比如 fc, softmax 层;
src/operator/optimizer_* 是优化器，比如 SGD, Adam
其他都是更细节的东西了 nnpack 是用来优化加速计算的 还有分布式计算, 存储部分的实现

粗看 mxnet 的 operator 设计和 caffe 类似，不是 pytorch 那样自动求导的，而是自己写 Backward 部分

总之深度学习框架都很类似, mxnet 考虑到工业级部署所以代码量大点, 如果楼主已经熟悉了深度学习, 至少 operator 文件夹里能看明白的

年初投过 你们好像要求很高┑(￣Д ￣)┍

楼上 @Harv 说的对 另外 NLP 实现更难, 感觉有点鸡肋, 通完应用的路比较漫长. 关于优化有跨平台自动化的 TVM, 底层线代库 OpenBlas, 作者都有 PPT 介绍底层实现, 看下就知道难度了.

@nagatoism 我之前的就是做算法的, 刷 Leetcode 还是需要的, 刷好就投简历吗, 多面面就知道现在的要求了

@sihekeji 你们的官网访问不了。。