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          面經 | 面試題目記錄(美團)

          來源:德清人才網 時間:2020-10-22 作者:德清人才網 瀏覽量:

          以下內容帶有部分提示性答案

          無論是查找博客還是翻閱論文

          大家還是要參照最全面的講解哦~


          一、開發基礎

          TCP/IP

          C++虛函數

          由兩個部分組成的,虛函數指針與虛函數表

          C++允許用戶使用虛函數(virtual function)來完成“運行時決議”這一操作,這與一般的“編譯時決定”有著本質的區別

          “靜態存儲”和“動態存儲”

          靜態存儲:全局變量

          動態存儲:函數的形式參數

          紅黑樹的原理

          并發和并行的區別

          https://www.jianshu.com/p/cbf9588b2afb

          內存不夠的情況下如何以最快速度進行排序

          (海量數據類問題)



          二、機器學習方向

          講一下LR

          (sigmoid)

          SVM介紹一下?為什么可以使用對偶來求解原始問題?

          核函數了解嗎?核函數解決什么問題?

          為什么高斯核函數可以擬合無限維

          (無窮泰勒展開)

          ID3缺點

          (信息增益對可取值數目較多的屬性有所偏好)

          樸素貝葉斯公式

          抽象一個分類問題[m個樣本,n個特征,k種標簽],問先驗概率后驗概率分別是什么

          使用貝葉斯的前提條件

          (貝葉斯公式沒有前提條件)

          使用樸素貝葉斯的前提條件

          (所有特征相互獨立的)

          GDBT和RF區別



          三、深度學習方向

          介紹熟悉的深度學習模型,并介紹優缺點

          模型中方差,偏差怎么定義的

          偏差,方差和過擬合,欠擬合的關系

          怎么解決模型的方差偏大問題

          降低模型的復雜度

          減少數據維度:降噪

          使用驗證集

          模型正則化

          介紹loss的設計

          樣本嚴重不平衡如何處理

          BN解決了什么問題,為什么

          (梯度消失與梯度爆炸/過擬合)

          BN中怎么處理訓練集和測試集中均值,方差

          訓練時對每一批的訓練數據進行歸一化,也即用每一批數據的均值和方差

          測試時,比如進行一個樣本的預測,沒有batch的概念,因此,這個時候用的均值和方差是全量訓練數據的均值和方差,這個可以通過移動平均法求得

          對于BN,當一個模型訓練完成之后,它的所有參數都確定了,包括均值和方差,gamma和bata

          normalization方法原理綜述,GN,BN,LN,IN,他們的共性和特性

          極大似然與交叉熵有什么區別



          四、編程題 & 概率題

          一個家庭有兩個孩子,已知有一個是女孩子,全是女孩子的概率是多少

          一個商店,1個小時賣出去5個包子,問下一個小時賣出6個的概率

          寫個快排

          用最快的方法計算2的N次冪

          (快速冪,O(logn))

          鏈表:

          找中點

          是否有環,環的入口

          是否有交點,找到交點

          N個鏈表是否有交點,復雜度分析


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