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腾讯Offer已拿 这99道算法高频面试题别漏了 80%都败在算法上:yb体育网页版

文章来源: yb体育网页版发布时间:2021-10-31 00:05
本文摘要:我自从2015年担任算法组leader,作为面试官面试了不少同学。前前后后面试了凌驾200名同学,其中有不少入职的同学厥后生长都不错,也坚定了自己对于选人尺度的自信心。 今年2020年找事情尤其艰难,我把这些年作为面试官一些重要的面试题整理出来,一共80道,希望能够资助到大家。为了利便大家,我做了一个归类,一共分成了6大类,划分是:机械学习,特征工程,深度学习,NLP,CV,推荐系统。这些知识既是面试中的常见问题,也可以作为大家整理自己思路的参考资料。

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(需要的同学文末免费领取)机械学习理论类:1. 写出全概率公式&贝叶斯公式2. 模型训练为什么要引入偏差(bias)和方差(variance)? 证3. CRF/朴素贝叶斯/EM/最大熵模型/马尔科夫随机场/混淆高斯模型4. 如何解决过拟合问题?5. One-hot的作用是什么?为什么不直接使用数字作为表现6. 决议树和随机森林的区别是什么?7. 朴素贝叶斯为什么“朴素naive”?8. kmeans初始点除了随机选取之外的方法9. LR明显是分类模型为什么叫回归10. 梯度下降如何并行化11. LR中的L1/L2正则项是啥12. 简述决议树构建历程13. 解释Gini系数14. 决议树的优缺点15. 泛起预计概率值为 0 怎么处置惩罚16. 随机森林的生成历程17. 先容一下Boosting的思想18. gbdt的中的tree是什么tree?有什么特征19. xgboost对比gbdt/boosting Tree有了哪些偏向上的优化20. 什么叫最优超平面21. 什么是支持向量22. SVM如何解决多分类问题23. 核函数的作用是啥特征工程类:1. 怎么去除DataFrame里的缺失值?2. 特征无量纲化的常见操作方法3. 如何对种别变量举行独热编码?4. 如何把“年事”字段根据我们的阈值分段?5. 如何凭据变量相关性画出热力争?6. 如何把漫衍修正为类正态漫衍?7. 怎么简朴使用PCA来划分数据且可视化呢?8. 怎么简朴使用LDA来划分数据且可视化呢?深度学习类:1. 你以为batch-normalization历程是什么样的2. 激活函数有什么用?常见的激活函数的区别是什么?3. Softmax的原理是什么?有什么作用?CNN的平移稳定性是什么?如何实现的?4. VGG,GoogleNet,ResNet等网络之间的区别是什么?5. 残差网络为什么能解决梯度消失的问题6. LSTM为什么能解决梯度消失/爆炸的问题7. Attention对比RNN和CNN,划分有哪点你以为的优势8. 写出Attention的公式9. Attention机制,内里的q,k,v划分代表什么10. 为什么self-attention可以替代seq2seq自然语言处置惩罚(NLP)类:1. GolVe的损失函数2. 为什么GolVe会用的相对比W2V少3. 条理softmax流程4. 负采样流程5. 怎么权衡学到的embedding的优劣6. 论述CRF原理7. 详述LDA原理8. LDA中的主题矩阵如何盘算9. LDA和Word2Vec区别?LDA和Doc2Vec区别10. Bert的双向体现在什么地方11. Bert的是怎样预训练的12. 在数据中随机选择 15% 的标志,其中80%被换位[mask],10%稳定、10%随机替换其他单词,原因是什么13. 为什么BERT有3个嵌入层,它们都是如何实现的14. 手写一个multi-head attention推荐系统类:1. DNN与DeepFM之间的区别2. 你在使用deepFM的时候是如那边理欠拟合和过拟合问题的3. deepfm的embedding初始化有什么值得注意的地方吗4. YoutubeNet 变长数据如那边理的5. YouTubeNet如何制止百万量级的softmax问题的6. 推荐系统有哪些常见的评测指标?7. MLR的原理是什么?做了哪些优化?盘算机视觉(CV)类:1. 常见的模型加速方法2. 目的检测里如何有效解决常见的前景少配景多的问题3. 目的检测里有什么情况是SSD、YOLOv3、Faster R-CNN等所不能解决的,假设网络拟合能力无限强4. ROIPool和ROIAlign的区别5. 先容常见的梯度下降优化方法6. Detection你以为另有哪些可做的点7. mini-Batch SGD相对于GD有什么优点8. 人体姿态预计主流的两个做法是啥?简朴先容下9. 卷积的实现原理以及如何快速高效实现局部weight sharing的卷积操作方式10. CycleGAN的生成效果为啥一般都是位置稳定纹理变化,为啥不能发生差别位置的生成效果由此看来算法真的很重要,所以小编在这里给大家分享一份算法大牛的书籍法工程师的详细分支:​其次,算法工程师的必备技术:▲ 至少熟悉一门编程语言 C/C++/java/python/R;▲ 功底;熟练运用种种常用算法和数据结构,有独立的实现能力;▲ 熟悉数据挖掘算法;▲ 熟悉机械学习相关知识理论。▲ 加分项:具有较为富厚的项目实践履历。好奇的你看到这里,肯定带着大大的疑问:是不是要直接学习这些算法呢?万丈高楼平地起,任何高深的算法都要从基础算法学起,不行能一口吃个胖子。

所以,初入门的你学习算法还是要从基础开始:▲ 首先学习一门语言。例如 C/C++/Java/python,初学者学 C。


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