2020 秋招复习

Coding

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字节高频算法
字节算法+场景+智力(答案汇总在其他帖子)

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已经在LR中一起实现。

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CS 基础

CS基础 数据结构/网络/操作系统/数据库/设计模式@Ming


Python 基础

Python/Numpy/PyTorch/sklearn/XGBoost/Linux 基础@Ming

  • 什么是可变/不可变对象

    不可变对象,该对象所指向的内存中的值不能被改变。当改变某个变量时候,由于其所指的值不能被改变,相当于把原来的值复制一份后再改变,这会开辟一个新的地址,变量再指向这个新的地址。

    可变对象,该对象所指向的内存中的值可以被改变。变量(准确的说是引用)改变后,实际上是其所指的值直接发生改变,并没有发生复制行为,也没有开辟新的出地址,通俗点说就是原地改变。

    Python中,数值类型(int和float)、字符串str、元组tuple都是不可变类型。而列表list、字典dict、集合set是可变类型

    is 就是判断两个对象的id是否相同, 而 == 判断的则是内容是否相同

还是看代码比较直观。先看不可变对象

由于GIL的存在,很多人认为Python多进程编程更快,针对多核CPU,理论上来说也是采用多进程更能有效利用资源。网上很多人已做过比较,我直接告诉你结论吧。

  • 对CPU密集型代码(比如循环计算) - 多进程效率更高
  • 对IO密集型代码(比如文件操作,网络爬虫) - 多线程效率更高。

为什么是这样呢?其实也不难理解。对于IO密集型操作,大部分消耗时间其实是等待时间,在等待时间中CPU是不需要工作的,那你在此期间提供双CPU资源也是利用不上的,相反对于CPU密集型代码,2个CPU干活肯定比一个CPU快很多。那么为什么多线程会对IO密集型代码有用呢?这时因为python碰到等待会释放GIL供新的线程使用,实现了线程间的切换。


Numpy、Pytorch基础

  • numpy 常用操作
  • Pytorch 分布式训练的梯度回传、parameter server。
  • 最好了解下hadoop、hive、mapreduce原理等。
  • TF和PyTorch 区别

Hadoop 相关


机器学习基础@Ming

《百面机器学习》笔记@Ming

- 数据清理

- 评价指标

- 常见概率分布、公式

- 逻辑回归、支持向量机、决策树

- 集成学习 bagging&boosting、GDBT、AdaBoost、XGBoost、Lightgbm

- 优化算法

  • 拉格朗日法和KKT条件

- 常见面试题

  • 过拟合、欠拟合、L1、L2
  • 偏差 Bias、方差 Variance,可结合bagging&boosting、或者过拟合、欠拟合。

计算机视觉基础

知乎 深度学习 计算机视觉 面试应聘集合

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- 激活函数

- 优化器 SGD、Adagrad、Adam

- 常见backbone,如VGG、ResNet、inception、HRNet

- 常见Loss 函数

- 注意力机制SE、Non-local、DANet、GCNet

- BN、Layer N、Group N、Instance N等Normalization

- 炼丹技巧


CV任务总结:backbone/检测/分割/姿态@Ming

目标检测RCNN、YOLO、Anchor-free总结


服装关键点检测与项目总结


人体姿态估计总结

- Top-down 系列

- Bottom-up系列

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推荐系统基础

  • Word2Vec
  • 协同过滤UserCF、ItemCF
  • 矩阵分解
  • FM、FFM、FwFm
  • DeepFM、Wide&Deep、DeepCrossing
  • ESMM、MMoE

推荐系统与实习总结

  • 特征筛选
  • Multi-task Learning

常见智力题


最有挑战的事、最有成就感的事


面经

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