京东二面 算法 面经

电话面试。我项目全是CV,由于一面只问了项目,所以这一面,都是在问别的。

  1. 100亿数据求前100个出现次数最多的数
    100亿数据,一次读入内存可能不够,所以应该根据数据范围分桶,然后再用最小堆或者快排partition求

  2. 给一个图,求最小的顶点集,能够覆盖所有边
    想了半天,面试官说是个np hard 问题。。。然后我就说近似贪心。主要考察解决问题的思路。

  3. LR推导及介绍, LR是否能用MSE loss优化
    到底能不能呢,我蒙了。。

  4. KL散度, 以及KL散度和 CrossEntropy的区别
    KL散度是衡量两个分布差异的,交叉熵??所以到底啥区别我也不知道

  5. SVD介绍, 应用
    奇异值分解,可以用来降维,还可以用于推荐系统等等

  6. GAN了解吗,它的损失函数是什么
    G和D的损失,G的损失可以用KL散度;问:这里面的KL散度是真实分布在前还是生成的假分布在前? 忘了,然后乱猜猜错了,实际上是真实的在前

  7. 怎么判定一个函数是凸函数
    不会。。我一个做CV的,太深的理论真不会

  8. 场景题,如何给商品在不同时期定价
    自由发挥吧。。

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