簡(jiǎn)介《名企AI面試100題1》是一份面向求職名企AI崗位的計(jì)算機(jī)語(yǔ)言基礎(chǔ)專(zhuān)項(xiàng)題庫(kù)適合準(zhǔn)備技術(shù)筆試與面試的在校生及轉(zhuǎn)行開(kāi)發(fā)者用于快速梳理高頻考點(diǎn)、查漏補(bǔ)缺。資源為1個(gè)PDF文件壓縮包約49.22MB內(nèi)容按章節(jié)組織涵蓋C的extern C、多線(xiàn)程與多任務(wù)、Java類(lèi)初始化順序、死鎖編寫(xiě)、ArrayList遍歷刪除、Linux CPU與進(jìn)程查看、iptables規(guī)則、Python去重等典型題目并配有代碼示例與解析。該題庫(kù)源自七?在線(xiàn)近4000道AI筆試題的精選每道題均經(jīng)過(guò)審校目錄與官網(wǎng)題目順序一致便于對(duì)照討論。目前已有251人學(xué)習(xí)下載讀者可借此系統(tǒng)掌握語(yǔ)言基礎(chǔ)、算法與大數(shù)據(jù)等模塊的常見(jiàn)問(wèn)法提升面試應(yīng)答的準(zhǔn)確性與效率。1. 名企AI面試100題到底是什么一份把“考點(diǎn)”濃縮成100道題的知識(shí)地圖如果你正準(zhǔn)備AI方向的求職大概率會(huì)遇到一個(gè)很現(xiàn)實(shí)的問(wèn)題網(wǎng)上題解鋪天蓋地但真正高頻、?？?、能拉開(kāi)差距的其實(shí)就那么一批。這份《名企AI面試100題》做的事情就是從近4000道題里把最?？嫉?00道挑出來(lái)按計(jì)算機(jī)語(yǔ)言基礎(chǔ)、算法和大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、應(yīng)用方向五個(gè)板塊整理成冊(cè)。打個(gè)比方它像是一張被反復(fù)折疊過(guò)的地圖——把一大片森林壓到一頁(yè)紙上你不需要自己摸索哪條路走得通因?yàn)橐呀?jīng)有人替你走過(guò)了。它值得搞懂的原因很簡(jiǎn)單面試不是比誰(shuí)刷得多而是比誰(shuí)在有限時(shí)間里答得準(zhǔn)、答得深。2. 為什么是這100題從4000道到100道的篩選邏輯2.1 題庫(kù)的由來(lái)與“精選”二字的含義這份資料的源頭可以追溯到2010年當(dāng)時(shí)某位創(chuàng)始人在個(gè)人博客上整理數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法相關(guān)的面試題后來(lái)逐步擴(kuò)展到機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方向。到2019年題庫(kù)總量接近4000道覆蓋了從語(yǔ)言基礎(chǔ)到應(yīng)用落地的完整鏈路。但題目多了也有副作用——復(fù)習(xí)效率反而下降。于是團(tuán)隊(duì)從這近4000道題中逐題審閱挑出100道最?？嫉姆庋b成冊(cè)?！熬x”不是隨便說(shuō)說(shuō)。它的篩選標(biāo)準(zhǔn)大致可以歸納為三條第一出現(xiàn)頻率高多個(gè)公司的筆試面試?yán)锓磸?fù)出現(xiàn)第二區(qū)分度強(qiáng)能答好的人明顯比答不好的人理解更深第三覆蓋面廣五個(gè)章節(jié)各自承擔(dān)不同的考察維度不會(huì)出現(xiàn)某一類(lèi)知識(shí)被遺漏的情況。通俗地說(shuō)這100道題不是“隨便挑的100道”而是“如果只能刷100道刷這些性?xún)r(jià)比最高”。2.2 五個(gè)章節(jié)各自解決什么問(wèn)題計(jì)算機(jī)語(yǔ)言基礎(chǔ)這一章考的是基本功。比如C調(diào)用C編譯器編譯的函數(shù)為什么要加extern CJava類(lèi)初始化順序是怎樣的Python里淺拷貝和深拷貝有什么區(qū)別。這些問(wèn)題看起來(lái)零散但它們共同指向一個(gè)能力你是否真正理解自己每天寫(xiě)的代碼在底層發(fā)生了什么。算法和大數(shù)據(jù)章節(jié)考的是思維方式和工程直覺(jué)。判斷單鏈表是否有環(huán)、最大連續(xù)子數(shù)組和、Hadoop和Spark的異同、從海量日志中找出訪(fǎng)問(wèn)次數(shù)最多的IP——這些題目背后是同一類(lèi)問(wèn)題面對(duì)規(guī)?；臄?shù)據(jù)你如何設(shè)計(jì)出既正確又高效的解法。機(jī)器學(xué)習(xí)章節(jié)是重頭戲覆蓋了SVM原理、過(guò)擬合的解決思路、梯度下降法、XGBoost的泰勒展開(kāi)、判別式模型和生成式模型的區(qū)別、EM算法、特征工程、AUC的物理意義等。這些題目不是讓你背公式而是考察你是否理解每個(gè)算法“為什么這么設(shè)計(jì)”。深度學(xué)習(xí)章節(jié)聚焦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心機(jī)制ReLU為什么比Sigmoid好、梯度消失和梯度爆炸怎么緩解、CNN如何一步步工作、LSTM怎么從RNN演化而來(lái)、BN到底在做什么。應(yīng)用方向章節(jié)則把視角拉到真實(shí)場(chǎng)景目標(biāo)檢測(cè)的技術(shù)演進(jìn)、圖像檢索的效率優(yōu)化、Transformer的圖解、Word2Vec的直觀(guān)解釋、推薦系統(tǒng)的冷啟動(dòng)和排序算法、風(fēng)控模型中的WOE編碼。2.3 為什么按官網(wǎng)順序排列反而有利于復(fù)習(xí)這份資料有一個(gè)細(xì)節(jié)值得注意各個(gè)章節(jié)的題目順序和官網(wǎng)、APP上的展示順序保持一致。這樣做的好處是你在手冊(cè)里看到某道題可以直接去對(duì)應(yīng)的題目頁(yè)面參與討論不會(huì)出現(xiàn)“手冊(cè)里是第37題網(wǎng)站上找不到對(duì)應(yīng)位置”的情況。從復(fù)習(xí)角度看這種一致性也降低了認(rèn)知負(fù)擔(dān)——你不需要在多個(gè)來(lái)源之間反復(fù)切換一條線(xiàn)走到底就行。3. 這些題到底在考什么從語(yǔ)言基礎(chǔ)到應(yīng)用方向的認(rèn)知地圖3.1 語(yǔ)言基礎(chǔ)題考的是“底層意識(shí)”很多人覺(jué)得語(yǔ)言基礎(chǔ)題簡(jiǎn)單背一背就行。但真正面試時(shí)面試官往往從一個(gè)簡(jiǎn)單問(wèn)題切入然后層層追問(wèn)。比如“Java類(lèi)初始化順序”這道題表面上是讓你背順序基類(lèi)靜態(tài)代碼塊、基類(lèi)靜態(tài)成員字段、派生類(lèi)靜態(tài)代碼塊、派生類(lèi)靜態(tài)成員字段、基類(lèi)普通代碼塊、基類(lèi)普通成員字段、基類(lèi)構(gòu)造函數(shù)、派生類(lèi)普通代碼塊、派生類(lèi)普通成員字段、派生類(lèi)構(gòu)造函數(shù)。但面試官可能接著問(wèn)為什么靜態(tài)塊只執(zhí)行一次如果靜態(tài)字段和靜態(tài)塊交替出現(xiàn)順序怎么定再比如“寫(xiě)一個(gè)死鎖”看起來(lái)是讓你寫(xiě)代碼實(shí)際上考的是你對(duì)并發(fā)場(chǎng)景的理解。兩個(gè)線(xiàn)程各自持有對(duì)方需要的資源然后互相等待——這個(gè)場(chǎng)景用十幾行代碼就能寫(xiě)出來(lái)但能寫(xiě)出來(lái)的人往往對(duì)鎖的獲取順序、資源競(jìng)爭(zhēng)條件有清晰的認(rèn)知。3.2 算法題考的是“從暴力到優(yōu)雅的推演能力”算法和大數(shù)據(jù)章節(jié)的題目幾乎每一道都在考察你能否從最直觀(guān)的解法出發(fā)一步步優(yōu)化到更高效的方案。以“最大連續(xù)子數(shù)組和”為例暴力解法是枚舉所有子數(shù)組求和時(shí)間復(fù)雜度O(n2)甚至O(n3)。但如果你理解動(dòng)態(tài)規(guī)劃的思想就能把它降到O(n)——用一個(gè)變量記錄以當(dāng)前元素結(jié)尾的最大和另一個(gè)變量記錄全局最大值。海量數(shù)據(jù)處理題則更偏向工程直覺(jué)。比如“從海量日志數(shù)據(jù)中提取出某日訪(fǎng)問(wèn)某平臺(tái)次數(shù)最多的那個(gè)IP”單機(jī)內(nèi)存放不下所有IP你需要考慮分治先哈希取模把日志分散到多個(gè)文件再對(duì)每個(gè)文件單獨(dú)統(tǒng)計(jì)最后合并結(jié)果。這類(lèi)題目沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)答案面試官看的是你能否把一個(gè)大問(wèn)題拆成可執(zhí)行的小步驟。3.3 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)題考的是“為什么”機(jī)器學(xué)習(xí)章節(jié)的題目幾乎每一道都在追問(wèn)“為什么”。SVM為什么要用核函數(shù)邏輯回歸為什么要對(duì)特征離散化XGBoost為什么要用泰勒展開(kāi)這些問(wèn)題如果只背結(jié)論面試官一追問(wèn)就會(huì)露餡。但如果你理解核函數(shù)是為了解決線(xiàn)性不可分問(wèn)題離散化是為了引入非線(xiàn)性并提高魯棒性泰勒展開(kāi)是為了把損失函數(shù)近似成二次型從而簡(jiǎn)化優(yōu)化那無(wú)論面試官怎么問(wèn)你都能答到點(diǎn)子上。深度學(xué)習(xí)章節(jié)同樣如此。ReLU為什么比Sigmoid好因?yàn)镾igmoid在兩端梯度趨近于零深層網(wǎng)絡(luò)容易出現(xiàn)梯度消失而ReLU在正區(qū)間梯度恒為1緩解了這個(gè)問(wèn)題。BN為什么有效因?yàn)樗衙繉虞斎肜氐骄?、方差1的分布減少了內(nèi)部協(xié)變量偏移讓網(wǎng)絡(luò)可以用更大的學(xué)習(xí)率。這些“為什么”才是面試官真正想聽(tīng)到的。3.4 應(yīng)用方向題考的是“落地能力”應(yīng)用方向章節(jié)的題目最接近真實(shí)工作場(chǎng)景。比如“工業(yè)界中遇到上億的圖像檢索任務(wù)如何提高圖像對(duì)比效率”這不是一道有標(biāo)準(zhǔn)答案的題而是考察你能否結(jié)合索引結(jié)構(gòu)、向量量化、近似最近鄰搜索等技術(shù)給出可行方案。再比如“推薦系統(tǒng)有哪些常用的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)”你需要知道AUC、NDCG、召回率、覆蓋率等指標(biāo)各自的含義和適用場(chǎng)景。這類(lèi)題目的特點(diǎn)是沒(méi)有唯一正確答案但有不合格的答案。如果你只回答“用深度學(xué)習(xí)模型”面試官會(huì)認(rèn)為你缺乏工程思維。但如果你能說(shuō)出“先做召回再做排序召回階段用雙塔模型做向量檢索排序階段用DeepFM做CTR預(yù)估”那就說(shuō)明你真正理解推薦系統(tǒng)的鏈路。4. 常見(jiàn)誤區(qū)這些概念最容易搞混4.1 多線(xiàn)程和多任務(wù)不是一回事很多人把多線(xiàn)程和多任務(wù)混著用覺(jué)得都是“同時(shí)做幾件事”。但多任務(wù)是對(duì)操作系統(tǒng)而言的指的是操作系統(tǒng)可以同時(shí)運(yùn)行多個(gè)獨(dú)立的程序每個(gè)程序有自己的內(nèi)存空間。多線(xiàn)程是對(duì)一個(gè)程序而言的指的是一個(gè)程序內(nèi)部可以同時(shí)執(zhí)行多個(gè)線(xiàn)程這些線(xiàn)程共享進(jìn)程的內(nèi)存空間。打個(gè)比方多任務(wù)像是一棟樓里有多家公司同時(shí)辦公多線(xiàn)程像是一家公司里有多個(gè)員工同時(shí)干活。區(qū)分它們的關(guān)鍵在于資源是隔離的還是共享的。4.2 歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化經(jīng)常被互換使用歸一化通常指把數(shù)據(jù)縮放到[0,1]區(qū)間標(biāo)準(zhǔn)化指把數(shù)據(jù)變換成均值為0、方差為1的分布。雖然很多人在口語(yǔ)里混著說(shuō)但在面試中如果被問(wèn)到“歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化的區(qū)別”你需要明確說(shuō)出兩者的數(shù)學(xué)變換和適用場(chǎng)景。樹(shù)形模型對(duì)特征的尺度不敏感所以不需要?dú)w一化但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM對(duì)尺度敏感通常需要標(biāo)準(zhǔn)化。4.3 判別式模型和生成式模型不是“分類(lèi)和生成”的區(qū)別判別式模型直接建模P(y|x)比如邏輯回歸、SVM生成式模型建模P(x,y)然后通過(guò)貝葉斯公式推導(dǎo)P(y|x)比如樸素貝葉斯、隱馬爾可夫模型。很多人以為判別式模型只能做分類(lèi)生成式模型只能做生成這是不對(duì)的。生成式模型也可以做分類(lèi)只是它通過(guò)建模聯(lián)合概率分布來(lái)實(shí)現(xiàn)。4.4 過(guò)擬合和欠擬合的解決思路不能搞反過(guò)擬合是模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好、在測(cè)試集上表現(xiàn)差解決思路是增加數(shù)據(jù)量、正則化、簡(jiǎn)化模型、早停等。欠擬合是模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)就差解決思路是增加模型復(fù)雜度、增加特征、減少正則化強(qiáng)度。如果把兩者的解決思路搞反面試官會(huì)立刻判斷你沒(méi)有實(shí)際調(diào)參經(jīng)驗(yàn)。4.5 淺拷貝和深拷貝的區(qū)別不只是“嵌套對(duì)象”P(pán)ython里的淺拷貝創(chuàng)建一個(gè)新對(duì)象但內(nèi)部嵌套的對(duì)象仍然是引用深拷貝遞歸復(fù)制所有嵌套對(duì)象。很多人只記得“淺拷貝不復(fù)制嵌套對(duì)象”但面試官可能追問(wèn)如果對(duì)象里有一個(gè)列表淺拷貝后修改列表元素原對(duì)象會(huì)受影響嗎答案是會(huì)因?yàn)榱斜硎强勺儗?duì)象淺拷貝只復(fù)制了引用。5. 什么時(shí)候用這份資料什么時(shí)候別用這份資料最適合的場(chǎng)景是你已經(jīng)有一定基礎(chǔ)需要快速梳理高頻考點(diǎn)查漏補(bǔ)缺。比如你刷過(guò)一些題但不確定哪些是重點(diǎn)這份資料可以幫你把精力集中在最常考的方向上。另一個(gè)場(chǎng)景是面試前突擊——時(shí)間有限不可能刷完4000道題但100道精選題目可以在幾天內(nèi)過(guò)一遍建立起基本的答題框架。但這份資料不適合零基礎(chǔ)的人直接上手。如果你連Python的基本語(yǔ)法都不熟或者對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)完全沒(méi)有概念直接看這些題目會(huì)非常吃力。它也不是“背完就能拿offer”的保證書(shū)——面試官往往會(huì)從一個(gè)問(wèn)題出發(fā)層層追問(wèn)如果你只背了答案而不理解背后的原理很容易在追問(wèn)環(huán)節(jié)翻車(chē)。還有一個(gè)需要注意的地方這份資料只有100題但實(shí)際筆試面試不一定局限于這100題。它更像是一個(gè)起點(diǎn)而不是終點(diǎn)。如果你在某個(gè)方向上發(fā)現(xiàn)自己答不上來(lái)應(yīng)該順著這個(gè)方向去補(bǔ)充更多知識(shí)而不是死磕這100道題。提示使用這份資料時(shí)建議先按章節(jié)過(guò)一遍標(biāo)記出自己答不上來(lái)的題目然后針對(duì)這些題目去查資料、寫(xiě)代碼驗(yàn)證。不要只看不練尤其是算法題和代碼題手寫(xiě)一遍和看一遍的效果完全不同。舉個(gè)具體的例子。假設(shè)你正在準(zhǔn)備機(jī)器學(xué)習(xí)方向的面試看到“請(qǐng)?jiān)敿?xì)說(shuō)說(shuō)SVM的原理”這道題。如果你只是背了“SVM是找最大間隔超平面”面試官追問(wèn)“為什么要找最大間隔”時(shí)你就會(huì)卡住。但如果你真正理解了間隔越大、模型對(duì)噪聲的容忍度越高、泛化能力越強(qiáng)你就能從容回答。再比如“XGBoost為什么要用泰勒展開(kāi)”如果你只記得“為了簡(jiǎn)化計(jì)算”面試官追問(wèn)“展開(kāi)到幾階、為什么是二階”時(shí)你又答不上來(lái)。但如果你理解了一階導(dǎo)對(duì)應(yīng)梯度、二階導(dǎo)對(duì)應(yīng)曲率二階展開(kāi)能更準(zhǔn)確地近似損失函數(shù)你就能把這個(gè)問(wèn)題講透。從那以后我每次看這類(lèi)面試資料都會(huì)強(qiáng)制自己走一遍“如果面試官追問(wèn)三層我能不能答上來(lái)”的流程。第一層是定義第二層是動(dòng)機(jī)第三層是邊界條件。只有三層都能答才算真正掌握了這道題。希望這份資料能幫你少走一些彎路把有限的時(shí)間花在真正重要的考點(diǎn)上。本文還有配套的精品資源點(diǎn)擊獲取