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本人心血总结,为机器学习、算法求职的同学助力!!!

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蒋豆芽
编辑于 2021-07-21 10:27 APP内打开
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  • 本专栏适合于Python已经入门的学生或人士,有一定的编程基础。

  • 本专栏适合于算法机器学习求职的学生或人士。

  • 本专栏特点:

    • 本专栏囊括了深度学习、机器学习、NLP、特征工程等一系列知识点的讲解,并且最后总结出了高频面试考点(附有答案)【共301道】,知识点讲解全面,事半功倍,为大家春秋招助力。不仅如此,教程还讲解了简历制作笔试面试准备面试技巧等内容。网址:https://blog.nowcoder.net/zhuanlan/qMKkxM


之前本人的C++与嵌入式教程详情请看这篇帖子:https://www.nowcoder.com/discuss/631829?source_id=profile_create_nctrack&channel=-1知识点非常全面适合非科班的同学,几个月以来广受好评。


作者介绍

湖南大学(985)硕士研究生(1%保研),国家奖学金、省优秀研究生称号获得者。校招面试过数十家公司,经验丰富,获得过华为京东顺丰科技等公司offer。个人面试经历写作为专刊文章,目前为牛客网专刊作者。擅长机器学习、C++后台开发、嵌入式软件开发。非科班研究生,立志进入互联网领域,最后通过自己的努力拿到大公司的offer,将自己的经历写入了《蒋豆芽的秋招打怪之旅》故事中,和大家分享春秋招的酸甜苦辣。


大纲

机器学习面试题汇总与解析——损失函数


  1. 说一下你了解的损失函数?⭐⭐⭐⭐⭐

  2. 说说你平时都用过什么损失函数,各自什么特点?⭐⭐⭐⭐⭐

  3. 交叉熵函数与最大似然函数的联系和区别?⭐⭐⭐⭐⭐

  4. 在用sigmoid作为激活函数的时候,为什么要用交叉熵损失函数,而不用均方误差损失函数?⭐⭐⭐⭐⭐

  5. 关于交叉熵损失函数(Cross-entropy)和 平方损失(MSE)的区别?⭐⭐⭐⭐⭐

  6. 推导交叉熵损失函数?⭐⭐⭐⭐⭐

  7. 为什么交叉熵损失函数有log项?⭐⭐⭐⭐⭐

  8. 说说adaboost损失函数⭐⭐⭐⭐

  9. 说说SVM损失函数⭐⭐⭐⭐

  10. 简单的深度神经网络(DNN)的损失函数是什么?⭐⭐⭐⭐

  11. 说说KL散度⭐⭐⭐⭐

  12. 说说Yolo的损失函数⭐⭐⭐⭐⭐

  13. 交叉熵的设计思想是什么⭐⭐⭐⭐⭐

  14. 说说iou计算⭐⭐⭐⭐⭐

  15. 手写miou计算⭐⭐⭐⭐⭐

机器学习面试题汇总与解析——激活函数


  1. 说一下你了解的激活函数?分别应用于什么场景?⭐⭐⭐⭐⭐

  2. 说说你平时都用过什么激活函数,各自什么特点?⭐⭐⭐⭐⭐

  3. 写一下leaky ReLU的公式,跟ReLU比有什么优势?⭐⭐⭐⭐⭐

  4. 了解ReLU6吗?⭐⭐⭐⭐⭐

  5. sigmoid有什么缺点,有哪些解决办法?⭐⭐⭐⭐⭐

  6. relu在零点可导吗,不可导如何进行反向传播?⭐⭐⭐⭐⭐

  7. 推导sigmoid求导公式⭐⭐⭐⭐⭐

  8. Softmax公式,溢出怎么处理⭐⭐⭐⭐⭐

  9. Softmax公式求导⭐⭐⭐⭐⭐

机器学习面试题汇总与解析——优化函数


  1. 说一下你了解的优化函数?⭐⭐⭐⭐⭐

  2. SGD和Adam谁收敛的比较快?谁能达到全局最优解?⭐⭐⭐⭐⭐

  3. 说说常见的优化器以及优化思路,写出他们的优化公式⭐⭐⭐⭐⭐

  4. 深度学习中的优化算法总结 Optimizer⭐⭐⭐⭐⭐

  5. adam用到二阶矩的原理是什么⭐⭐⭐⭐⭐

  6. Batch的大小如何选择,过大的batch和过小的batch分别有什么影响⭐⭐⭐⭐⭐

  7. 梯度下降的思想⭐⭐⭐⭐⭐

机器学习面试题汇总与解析——正则化


  1. 解决模型训练过拟合有哪些思路?⭐⭐⭐⭐⭐

  2. 如何判断过拟合?⭐⭐⭐⭐⭐

  3. 正则化(lasso)和(ridge)的区别?⭐⭐⭐⭐⭐

  4. L1有什么缺点?⭐⭐⭐⭐⭐

  5. L1正则为什么可以达到模型的稀疏性⭐⭐⭐⭐⭐

  6. 说说BN(Batch Normolization)的原理⭐⭐⭐⭐⭐

  7. 知道BN吗?公式写一下,有什么作用与优势?BN的计算过程。⭐⭐⭐⭐⭐

  8. BN训练和测试有什么不同?⭐⭐⭐⭐⭐

  9. 介绍一下BN和LN?有什么差异?LN是在哪个维度上进行归一化?⭐⭐⭐⭐⭐

  10. 要同时使用BN和dropout该如何使用?⭐⭐⭐⭐⭐

  11. BN的gama labada意义⭐⭐⭐⭐⭐

  12. 数据增强的方法⭐⭐⭐⭐⭐

  13. 两个正则化的参数分布⭐⭐⭐⭐⭐

  14. 在预测的时候,是使用dropout训练出的权重还是要乘以keep-prib呢,为什么?⭐⭐⭐⭐⭐

  15. 为什么Lasso可以筛选变量?⭐⭐⭐⭐⭐

  16. L1正则化为什么能缓解过拟合⭐⭐⭐⭐⭐

  17. BN+CONV融合公式及作用⭐⭐⭐⭐⭐

机器学习面试题汇总与解析——初始化方法


  1. 说说初始化方法有哪些?⭐⭐⭐⭐⭐

  2. 理想的参数初始化方法是什么?⭐⭐⭐⭐⭐

  3. 说说你用过的初始化方法,都有哪些优缺点⭐⭐⭐⭐⭐

  4. 网络参数初始化为0可以吗?⭐⭐⭐⭐⭐

  5. 随机初始化参数有什么问题?⭐⭐⭐⭐⭐

  6. 手推梯度消失和梯度爆炸问题⭐⭐⭐⭐⭐

  7. 怎么缓解梯度消失⭐⭐⭐⭐⭐

  8. 梯度消失的根本原因⭐⭐⭐⭐⭐

  9. 说说归一化方法⭐⭐⭐⭐⭐

机器学习面试题汇总与解析——卷积与池化


  1. 说说有哪些卷积⭐⭐⭐⭐⭐

  2. 卷积实现原理?⭐⭐⭐⭐⭐

  3. 卷积基本计算公式,padding⭐⭐⭐⭐⭐

  4. 卷积操作后的特征图大小⭐⭐⭐⭐⭐

  5. 常规卷积和深度可分离卷积的计算量⭐⭐⭐⭐⭐

  6. 反卷积是怎么做的, unpooling中maxPooling怎么实现?⭐⭐⭐⭐⭐

  7. 什么是空洞卷积?⭐⭐⭐⭐⭐

  8. 知道哪些卷积类型?请介绍一下⭐⭐⭐⭐⭐

  9. 为什么Depthwise卷积后还要进行pointwise卷积⭐⭐⭐⭐⭐

  10. 卷积的底层实现/加速技巧⭐⭐⭐⭐⭐

  11. 1x1卷积有什么作用⭐⭐⭐⭐⭐

  12. CNN有什么特点和优势⭐⭐⭐⭐⭐

  13. 说说你了解的pooling方法⭐⭐⭐⭐⭐

  14. pooling层的作用⭐⭐⭐⭐⭐

  15. 常用的pooling方法有哪些,那个更好?⭐⭐⭐⭐⭐

  16. 说一下ROI Pooling⭐⭐⭐⭐⭐

  17. 说一下maxpooling的反向传播怎么处理⭐⭐⭐⭐⭐

  18. 语义分割上采样的方法⭐⭐⭐⭐⭐

机器学习面试题汇总与解析——技术发展


  1. 说说分类网络的发展⭐⭐⭐⭐

  2. 为什么要设计残差连接⭐⭐⭐⭐⭐

  3. 说说语义分割网络的发展⭐⭐⭐⭐

  4. deeplabV3有什么改进,具体讲一下⭐⭐⭐⭐⭐

  5. vgg16同期还有哪些网络,inception网络有什么特点⭐⭐⭐⭐⭐

  6. 什么是感受野?⭐⭐⭐⭐⭐

  7. 讲一下 mobileNet系列,ResNet系列⭐⭐⭐⭐⭐

  8. 说说目标检测的发展⭐⭐⭐⭐⭐

  9. 讲一下目标检测one stage, two stage,讲一下yoloV1⭐⭐⭐⭐⭐

  10. yolo实现,损失函数⭐⭐⭐⭐⭐

  11. Faster R-CNN 的具体流程⭐⭐⭐⭐⭐

  12. Faster R-CNN 训练和测试的流程有什么不一样⭐⭐⭐⭐⭐

  13. YOLOv3和Faster R-CNN 的差异⭐⭐⭐⭐⭐

  14. YOLO系列有几个版本,YOLOv4 用到了哪优化方法⭐⭐⭐⭐⭐

  15. 除了聚类,还有哪些anchor的设计⭐⭐⭐⭐⭐

  16. anchor的理解⭐⭐⭐⭐⭐

  17. Anchor-free的优势在哪里⭐⭐⭐⭐⭐

  18. 介绍比赛中的有用的trick有哪些⭐⭐⭐⭐

  19. 手写nms⭐⭐⭐⭐⭐

机器学习面试题汇总与解析——评价指标


  1. 说说机器学习评价指标⭐⭐⭐⭐⭐

  2. AUC是什么?AUC是否对正负样本比例敏感?⭐⭐⭐⭐⭐

  3. 分类模型如何评价⭐⭐⭐⭐⭐

  4. 准确率与精准率的区别⭐⭐⭐⭐⭐

  5. AUC的意义和两种计算方法⭐⭐⭐⭐⭐

  6. 讲讲分类,回归,推荐,搜索的评价指标⭐⭐⭐⭐⭐

  7. AB test的原理⭐⭐⭐⭐⭐

机器学习面试题汇总与解析——线性回归与逻辑回归


  1. 逻辑回归 LR 详细推导⭐⭐⭐⭐⭐

  2. 回归和分类的区别⭐⭐⭐⭐⭐

  3. 逻辑回归特征是否归一化⭐⭐⭐⭐⭐

  4. 什么样的模型需要特征归一化⭐⭐⭐⭐⭐

  5. 如何提升LR的模型性能?⭐⭐⭐⭐⭐

  6. 逻辑回归为啥要做特征离散化⭐⭐⭐⭐⭐

  7. LR的详细过程,如何优化⭐⭐⭐⭐⭐

  8. 知道什么损失函数,lr公式推导⭐⭐⭐⭐⭐

  9. 最小二乘法在什么条件下与极大似然估计等价?⭐⭐⭐⭐⭐

  10. 逻辑回归为什么不用平方损失函数?⭐⭐⭐⭐⭐

机器学习面试题汇总与解析——SVM


  1. 推导SVM⭐⭐⭐⭐⭐

  2. LR 和 SVM 联系与区别⭐⭐⭐⭐⭐

  3. svm介绍一下⭐⭐⭐⭐⭐

  4. 讲一下SVM的原理⭐⭐⭐⭐⭐

  5. 如果特征比较多,用LR还是SVM?⭐⭐⭐⭐⭐

  6. 介绍SVM⭐⭐⭐⭐⭐

  7. SVM是否可以用随机梯度下降⭐⭐⭐⭐⭐

  8. SVM优缺点⭐⭐⭐⭐⭐

  9. 为什么要将求解 SVM 的原始问题转换为其对偶问题⭐⭐⭐⭐⭐

  10. 为什么SVM对缺失数据敏感⭐⭐⭐⭐⭐

  11. SVM怎么防止过拟合 ?⭐⭐⭐⭐⭐

机器学习面试题汇总与解析——KNN


  1. KNN介绍一下⭐⭐⭐⭐

  2. KNN优缺点⭐⭐⭐⭐

  3. KNN的K值怎么选⭐⭐⭐⭐

  4. KNN数据需要归一化吗?⭐⭐⭐⭐

  5. KNN三要素说一下⭐⭐⭐⭐

  6. 欧式距离与曼哈顿距离区别⭐⭐⭐⭐

  7. knn的k设置的过大会有什么问题⭐⭐⭐⭐

机器学习面试题汇总与解析——聚类


  1. k-means介绍一下⭐⭐⭐⭐⭐

  2. k-means优缺点⭐⭐⭐⭐⭐

  3. k-means的簇怎么选⭐⭐⭐⭐⭐

  4. k-means如何调优⭐⭐⭐⭐⭐

  5. 知道哪些聚类模型⭐⭐⭐⭐⭐

  6. K-means的过程⭐⭐⭐⭐⭐

  7. K-means如何选取K值⭐⭐⭐⭐⭐

  8. kmeans聚类如何选择初始点⭐⭐⭐⭐⭐

  9. kmeans聚类,聚的是特征还是样本?特征的距离如何计算?⭐⭐⭐⭐⭐

  10. 聚类算法知道哪些⭐⭐⭐⭐⭐

  11. Kmeans算法和EM算法的关系⭐⭐⭐⭐⭐

  12. 写Kmeans代码⭐⭐⭐⭐⭐

机器学习面试题汇总与解析——决策树


  1. 决策树介绍一下⭐⭐⭐⭐⭐

  2. 决策树优缺点⭐⭐⭐⭐⭐

  3. 决策树的划分标准是什么⭐⭐⭐⭐⭐

  4. ID3和C4.5的区别⭐⭐⭐⭐⭐

  5. 树模型对离散特征怎么处理的⭐⭐⭐⭐⭐

  6. 树模型怎么决定一个叶子结点是否要分裂⭐⭐⭐⭐⭐

  7. 决策树出现过拟合的原因及解决办法⭐⭐⭐⭐⭐

  8. 如何对决策树进行剪枝?⭐⭐⭐⭐⭐

  9. 决策树需要进行归一化处理吗⭐⭐⭐⭐⭐

  10. 决策树与逻辑回归的区别⭐⭐⭐⭐⭐

  11. 说下决策树的损失函数⭐⭐⭐⭐⭐

机器学习面试题汇总与解析——集成学习、Adaboost、随机森林、GBDT、xgBoost、LightGBM


  1. LightGBM和xgBoost、GBDT的区别⭐⭐⭐⭐⭐

  2. xgBoost和gbdt的区别⭐⭐⭐⭐⭐

  3. xgBoost的block结构⭐⭐⭐⭐⭐

  4. XGBoost的优缺点⭐⭐⭐⭐⭐

  5. 集成学习 Bagging Boosting⭐⭐⭐⭐⭐

  6. RF和GBDT的区别⭐⭐⭐⭐⭐

  7. GBDT是否适合于处理大规模的ID特征⭐⭐⭐⭐⭐

  8. LightGBM的直方图 排序后会比xgboost的效果差吗,为什么⭐⭐⭐⭐⭐

  9. xgboost正则化项和什么有关⭐⭐⭐⭐⭐

  10. 随机森林哪两个随机⭐⭐⭐⭐⭐

  11. bootstrap怎么做的⭐⭐⭐⭐⭐

  12. 介绍GBDT的详细计算过程⭐⭐⭐⭐⭐

  13. xgb的正则项是什么⭐⭐⭐⭐⭐

  14. xgboost缺失值处理方法⭐⭐⭐⭐⭐

  15. 为什么xgboost要二阶展开?⭐⭐⭐⭐⭐

  16. 集成学习的方法有哪些⭐⭐⭐⭐⭐

  17. 泰勒公式求e的近似值⭐⭐⭐⭐⭐

  18. XGBoost 如果损失函数没有二阶导,该怎么办⭐⭐⭐⭐⭐

  19. GBDT的G梯度的向量长度为多少⭐⭐⭐⭐⭐

机器学习面试题汇总与解析——NLP


  1. LSTM与transform的区别⭐⭐⭐⭐⭐

  2. 讲一下Bert原理,Bert好在哪里?⭐⭐⭐⭐⭐

  3. cbow 与 skip-gram 的区别和优缺点⭐⭐⭐⭐⭐

  4. Bert的MLM预训练任务mask的目的是什么⭐⭐⭐⭐⭐

  5. CRF原理⭐⭐⭐⭐

  6. Bert 采用哪种Normalization结构,LayerNorm和BatchNorm区别,LayerNorm结构有参数吗,参数的作用?⭐⭐⭐⭐⭐

  7. 如何优化BERT效果⭐⭐⭐⭐⭐

  8. BERT self-attention相比lstm优点是什么?⭐⭐⭐⭐⭐

  9. 说说循环神经网络⭐⭐⭐⭐⭐

  10. 说说LSTM⭐⭐⭐⭐⭐

  11. LSTM的结构⭐⭐⭐⭐⭐

  12. LSTM的三个门怎么运作的,写一下三个门的公式⭐⭐⭐⭐⭐

  13. LSTM为什么可以解决长期依赖,LSTM会梯度消失吗⭐⭐⭐⭐⭐

  14. LSTM相较于RNN的优势⭐⭐⭐⭐⭐

  15. 讲一下LSTM,LSTM相对于RNN有哪些改进?LSTM为什么可以解决长期问题,相对与RNN改进在哪

  16. 讲一下LSTM吧,门都是怎么迭代的⭐⭐⭐⭐⭐

  17. RNN为什么难以训练,LSTM又做了什么改进⭐⭐⭐⭐⭐

  18. wide & deep 模型 wide 部分和 deep 部分分别侧重学习什么信息⭐⭐⭐⭐⭐

  19. deepfm 一定优于 wide & deep 吗⭐⭐⭐⭐⭐

  20. Bert的输入是什么?⭐⭐⭐⭐⭐

  21. Bert的词向量的embedding怎么训练得到的?⭐⭐⭐⭐⭐

  22. self-attention理解和作用,为什么要除以根号dk?⭐⭐⭐⭐⭐

  23. BERT中并行计算体现在哪儿⭐⭐⭐⭐⭐

  24. 翻译中Q\K\V对应的是什么⭐⭐⭐⭐⭐

  25. attention和self attention的区别⭐⭐⭐⭐⭐

  26. 介绍transformer以及讲优势⭐⭐⭐⭐⭐

  27. Transformer encoder和decoder的介绍⭐⭐⭐⭐⭐

  28. BERT模型怎么做的?大致的网络架构是怎么样的?⭐⭐⭐⭐⭐

  29. transformer的position embedding和BERT的position embedding的区别⭐⭐⭐⭐⭐

机器学习面试题汇总与解析——模型优化


  1. 若CNN网络很庞大,在手机上运行效率不高,对应模型压缩方法有了解吗⭐⭐⭐⭐⭐

  2. 介绍一下模型压缩常用的方法?为什么用知识蒸馏?⭐⭐⭐⭐⭐

  3. 知道模型蒸馏吗?谈下原理⭐⭐⭐⭐⭐

  4. 做过模型优化吗?模型蒸馏和模型裁剪?⭐⭐⭐⭐⭐

  5. squeezeNet的Fire Module有什么特点?⭐⭐⭐⭐

  6. 降低网络复杂度但不影响精度的方法⭐⭐⭐⭐⭐

  7. 如果让模型速度提高一倍,有什么解决方案?⭐⭐⭐⭐⭐

机器学习面试题汇总与解析——朴素贝叶斯


  1. 朴素贝叶斯介绍一下⭐⭐⭐⭐⭐

  2. 朴素贝叶斯优缺点⭐⭐⭐⭐⭐

  3. 贝叶斯公式⭐⭐⭐⭐⭐

  4. 朴素贝叶斯中的“朴素”怎么理解?⭐⭐⭐⭐⭐

  5. 什么是拉普拉斯平滑法?⭐⭐⭐⭐⭐

  6. 朴素贝叶斯中有没有超参数可以调?⭐⭐⭐⭐⭐

  7. 你知道朴素贝叶斯有哪些应用吗?⭐⭐⭐⭐⭐

  8. 朴素贝叶斯对异常值敏不敏感?⭐⭐⭐⭐⭐

  9. 频率学派与贝叶斯学派的差别⭐⭐⭐⭐

  10. 概率与期望的公式⭐⭐⭐⭐

  11. 先验概率与后验概率⭐⭐⭐⭐

机器学习面试题汇总与解析——PCA与LDA


  1. PCA介绍一下⭐⭐⭐⭐⭐

  2. PCA算法步骤⭐⭐⭐⭐⭐

  3. PCA原理⭐⭐⭐⭐⭐

  4. PCA降维之后的维度怎么确定⭐⭐⭐⭐⭐

  5. 说说PCA的优缺点⭐⭐⭐⭐⭐

  6. 推导一下PCA⭐⭐⭐⭐⭐

  7. 降维方法有哪些?⭐⭐⭐⭐⭐

  8. LDA介绍一下⭐⭐⭐⭐⭐

  9. LDA的中心思想是什么⭐⭐⭐⭐⭐

  10. LDA的优缺点⭐⭐⭐⭐⭐

  11. 说说LDA的步骤⭐⭐⭐⭐⭐

  12. 推导一下LDA⭐⭐⭐⭐⭐

  13. PCA和LDA有什么区别⭐⭐⭐⭐⭐

  14. 偏差与方差⭐⭐⭐⭐

  15. SVD懂么⭐⭐⭐⭐⭐

  16. 方差和协方差的理解⭐⭐⭐⭐

  17. 伯努利分布和二项分布的区别⭐⭐⭐⭐

机器学习面试题汇总与解析——GAN


  1. GAN是用来干什么的,怎么用的,介绍一下⭐⭐⭐⭐⭐

  2. GANs的优缺点是什么?⭐⭐⭐⭐⭐

  3. GAN为什么不好收敛⭐⭐⭐⭐⭐

  4. 为什么GAN中的优化器不常用SGD⭐⭐⭐⭐⭐

  5. 生成对抗网络在哪里用到的,起什么作用,损失函数是什么⭐⭐⭐⭐⭐

  6. 训练GAN的一些技巧⭐⭐⭐⭐⭐

  7. 说说GAN的训练过程⭐⭐⭐⭐⭐

  8. Pix2pix和cycleGan的区别⭐⭐⭐⭐⭐

机器学习面试题汇总与解析——特征工程


  1. 特征工程有哪些⭐⭐⭐⭐⭐

  2. 遇到缺值的情况,有哪些处理方式⭐⭐⭐⭐⭐

  3. 样本不均衡的处理办法⭐⭐⭐⭐⭐

  4. 训练时样本不平衡问题如何解决;小样本问题如何解决⭐⭐⭐⭐⭐

  5. 常见的筛选特征的方法有哪些?⭐⭐⭐⭐⭐

  6. 数据怎么清洗,缺失值怎么填充⭐⭐⭐⭐⭐

  7. 出现Nan的原因⭐⭐⭐⭐⭐

  8. 特征筛选,怎么找出相似性高的特征并去掉⭐⭐⭐⭐⭐

  9. 对于不同场景机器学习和深度学习你怎么选择,你更习惯机器学习还是深度学习?⭐⭐⭐⭐⭐

  10. 包含百万、上亿特征的数据在深度学习中怎么处理⭐⭐⭐⭐⭐

  11. 类别型数据你是如何处理的?比如游戏品类,地域,设备⭐⭐⭐⭐

  12. 计算特征之间的相关性方法有哪些?⭐⭐⭐⭐

机器学习面试题汇总与解析——传统算法


  1. 傅里叶变换公式及其推导⭐⭐⭐

  2. 边缘检测算法⭐⭐⭐

  3. 牛顿法的推导过程⭐⭐⭐

  4. 了解哪些插值算法⭐⭐⭐

  5. SIFT的整个详细流程⭐⭐⭐

  6. SIFT和SURF的区别⭐⭐⭐

  7. 牛顿法和拟牛顿法⭐⭐⭐

  8. FFT和DFT的区别⭐⭐⭐

  9. 双线性差值的操作过程⭐⭐⭐

机器学习面试题汇总与解析——Python


  1. python 深拷贝与浅拷贝⭐⭐⭐⭐⭐

  2. python多线程能用多个cpu么?⭐⭐⭐⭐⭐

  3. python垃圾回收机制⭐⭐⭐⭐⭐

  4. python里的生成器是什么⭐⭐⭐⭐⭐

  5. 迭代器和生成器的区别⭐⭐⭐⭐⭐

  6. 装饰器⭐⭐⭐⭐⭐

  7. python有哪些数据类型⭐⭐⭐⭐⭐

  8. Python 中列表( List )中的 del,remove,和 pop 等的用法和区别⭐⭐⭐⭐⭐

  9. python yeild 和return的区别⭐⭐⭐⭐⭐

  10. python set底层实现⭐⭐⭐⭐⭐

  11. python字典和set()的区别⭐⭐⭐⭐⭐

  12. 怎么对字典的值进行排序?⭐⭐⭐⭐⭐

  13. initnewcall的区别⭐⭐⭐⭐⭐

  14. import常用库⭐⭐⭐

  15. python的lamda函数⭐⭐⭐⭐⭐

  16. Python内存管理⭐⭐⭐⭐⭐

  17. python在内存上做了哪些优化?⭐⭐⭐⭐⭐

  18. Python中类方法和静态方法的区别⭐⭐⭐⭐⭐

  19. python多线程怎么实现⭐⭐⭐⭐⭐

  20. 点积和矩阵相乘的区别?⭐⭐⭐⭐

  21. Python中错误和异常处理⭐⭐⭐⭐

  22. Python 的传参是传值还是传址?⭐⭐⭐⭐

  23. 什么是猴子补丁?⭐⭐⭐⭐

  24. 当退出 Python 时是否释放所有内存分配?⭐⭐⭐⭐

  25. Python 中的 is 和 == 有什么区别?⭐⭐⭐⭐

  26. gbk和utf8的区别⭐⭐⭐⭐

  27. 遍历字典可以用什么方法⭐⭐⭐⭐

  28. 反转列表的方法⭐⭐⭐⭐

  29. python 元组中元组转为字典⭐⭐⭐⭐

  30. range在python2和python3里的区别⭐⭐⭐⭐

  31. __init__.py 文件的作用以及意义⭐⭐⭐⭐

机器学习面试题汇总与解析——HR面


本章讲解知识点

  • 1.1 HR心理复盘
  • 1.2 HR常问问题——学校的表现怎么样啊?
  • 1.3 HR常问问题——了解我们公司吗?
  • 1.4 HR常问问题——个人情况
  • 1.5 HR常问问题——业余生活
  • 1.6 HR常问问题——薪资待遇
  • 1.7 HR常问问题——人性考察

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