2024年算法工程师烂大街的面试问题
1、xgboost和lgbm的区别是什么？
特征浮点分箱为直方图加速。
2、kmeans的算法原理是什么？
任取几个点作为聚类中心；迭代n轮：先给每个点找距离最近的中心，然后将中心作为变量，优化目标函数（mse），中心位置和每个样本所属类别交替迭代。
3、DBScan和层次聚类的原理是什么？
4、transformer的原理是什么？
5、大模型微调的流程是什么？
6、lora和stable diffusion怎么用？
7、NLP大模型怎么开发？
8、系统辨识的算法有哪些?
9、快速排序怎么写？非递归形式怎么写?
10、怎么判定一个点在多边形内部？
射线法
11、C+=的静态链接和动态链接是什么？
12、你的论文写得是什么？
13、
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