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前言

今年各家大廠的招聘時(shí)間都相對(duì)提前了一點(diǎn)，所以大家準(zhǔn)備的節(jié)奏應(yīng)該要加快！現(xiàn)在9月也正是2021屆提前批落幕，正式秋招開啟的時(shí)候。

相信有不少同學(xué)已經(jīng)陸續(xù)面試了，但個(gè)人能親自經(jīng)歷的面試題/面試經(jīng)驗(yàn)相對(duì)還是很少的，所以很有必要看看其它同學(xué)的面試題/經(jīng)驗(yàn)，可以很好的作為查漏補(bǔ)缺的工具，以便更好地應(yīng)對(duì)面試。

之前Gao整理了系列篇：北京、上海、深圳、杭州等城市提高計(jì)算機(jī)視覺（CV）算法崗的公司名單，在高校公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)：公司名單，即可下載訪問

下面 Gao將整理系列篇：深度學(xué)習(xí)面試題/面試經(jīng)驗(yàn)，內(nèi)容會(huì)涵蓋：數(shù)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、傳統(tǒng)圖像處理、自然語言處理、SLAM、推薦算法、編程知識(shí)（C/C++、Python）、深度學(xué)習(xí)框架（PyTorch、TensorFlow）等內(nèi)容。

本文先分享60道各個(gè)方向的AI算法高頻面試題，希望對(duì)你的求職有所幫助。如果點(diǎn)贊和點(diǎn)在看的人數(shù)較多，我會(huì)后續(xù)整理資料并分享答案給大家。

60道AI算法高頻面試題

機(jī)器學(xué)習(xí)（15題）

1. 為什么 LR 用交叉熵?fù)p失而不是平方損失？

2. 為什么SVM要引入核函數(shù)？

3. SVM核函數(shù)有哪些？

4. GBDT 和 AdaBoost 區(qū)別

5. XGBoost 和 GBDT 的區(qū)別

6. K-Means 的迭代循環(huán)停止條件

7. Bagging 和 Boosting 的區(qū)別

8. 為什么樸素貝葉斯被稱為“樸素”？

9. 決策樹的ID3和C4.5介紹一下

10. 隨機(jī)森林處理缺失值的方法

11. 機(jī)器學(xué)習(xí)中的分類、回歸和聚類模型有哪些？

12. CRF 的損失函數(shù)是什么？

13. 特征值和SVD的區(qū)別

14. L1和L2正則化的區(qū)別

15. 為什么 L2 正則化可以防止過擬合？

深度學(xué)習(xí)（15題）

1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)怎樣進(jìn)行參數(shù)初始化？

2. 介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播
3. CNN 模型所需的計(jì)算力（flops）和參數(shù)（parameters）數(shù)量是怎么計(jì)算的？

4. 感受野怎么計(jì)算？

5. 介紹常見的正則化方法

6. BN 可以防止過擬合么？為什么

7. BN 在訓(xùn)練和測(cè)試的區(qū)別？

8. Dropout 在訓(xùn)練和測(cè)試的區(qū)別

9. 1*1 卷積有什么作用？

10. ResNet為什么不用Dropout?

11. 什么是Bottlenet layer？

12. 介紹一下Inception系列（V1-V4）

13. Squeeze-Excitation結(jié)構(gòu)是怎么實(shí)現(xiàn)的？

14. 介紹一下組卷積

15. MobileNet系列為什么快？

計(jì)算機(jī)視覺（15題）

1. 如何計(jì)算 mIoU？

2. 如何計(jì)算 mAP？
3. 介紹一下非極大值抑制NMS及其變體

4. 介紹一下Anchor的概念

5. 有哪些可以解決目標(biāo)檢測(cè)中正負(fù)樣本不平衡問題的方法

6. 介紹一下RoI Pooling 和RoI Align

7. YOLOv4相較于YOLOv3有哪些改進(jìn)？速度更快還是更慢，為什么？

8. U-Net神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么會(huì)在醫(yī)學(xué)圖像分割表現(xiàn)好？

9. 為什么圖像分割要先encode，再decode？

10. 介紹一下目標(biāo)檢測(cè)中的多尺度訓(xùn)練/測(cè)試

11. 如何提高小目標(biāo)檢測(cè)？

12. 什么是Anchor-free？

13. 介紹你了解的Anchor-free檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，并說明優(yōu)缺點(diǎn)

14. 如何解決多尺度問題？

15. 介紹一下Focal Loss

C++（15題）

1. C++虛函數(shù)的實(shí)現(xiàn)機(jī)制

2. 虛函數(shù)有哪些作用？

3. STL中的 vector 和 list 的區(qū)別

4. 怎么理解C++面向?qū)ο?？跟Python面向?qū)ο笥惺裁磪^(qū)別？

5. 堆區(qū)和棧區(qū)什么區(qū)別？

6. 什么是內(nèi)存泄漏？怎么產(chǎn)生的？如何檢測(cè)？

7. 全局static變量和非static的有什么區(qū)別？

8. 為什么.h里面一般只放函數(shù)聲明？

9. vector.size() 和 vector.capicity() 區(qū)別

10. map實(shí)現(xiàn)原理

11. set實(shí)現(xiàn)原理

12. C++四種強(qiáng)制類型轉(zhuǎn)換有哪些？

13. 介紹一下智能指針

14. C++是如何實(shí)現(xiàn)多態(tài)的？

15. new、delete、malloc、free關(guān)系?

上面60道面試題你都能回答出來嗎？如果點(diǎn)贊和點(diǎn)在看的人數(shù)較多，我會(huì)后續(xù)整理資料并分享答案給大家。秋招加油！

糟了，偶看看某些網(wǎng)站記錄被老婆用Python 扒下來了！

我給曾經(jīng)暗戀的初中女同學(xué)，用Python實(shí)現(xiàn)了她飛機(jī)上刷抖音

被女朋友三番五次拉黑后，我用 Python 寫了個(gè)“舔狗”必備神器

最全 14 張思維導(dǎo)圖：教你構(gòu)建 Python 編程的核心知識(shí)體系！

為了給女友挑合適的內(nèi)衣，我用 Python 爬了天貓內(nèi)衣店的數(shù)據(jù)

Python爬完數(shù)據(jù)后，我終于買車不用坐引擎蓋哭啦

用 Python 來找合適的妹子

使用 Python 進(jìn)行微信好友分析

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