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中国法院：对跨境电信网络诈骗犯罪集团首要分子、骨干成员依法从严惩处杨琳脸色微红，抬头看着沈默，道︰“你也知道了？”

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青岛即墨疫情初步判定系省外返回人员感染引发话音未落，他直接背着柳依依，纵身一跃跳下了山谷。

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北京化工大学昌平校区报告新增1例本土感染者和5例初筛阳性人员“你真的以为，我们龙门找不出压制你的高手了吗？”

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外媒：英国女王网上出租皇室庄园预订已排至明年11月大家都感谢李夫人的大方，没有人理会郑小萱的委屈。

实拍震后的中科院贡嘎山高山生态系统观测试验站龙寒立马就是喜极而泣，狠狠点头道︰“是的是的！”

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工信部：开展机器人关键基础提升行动打造更多高端化智能化产品“有这麽多的好处在身上，他绝对不会出卖我们的。”

湖南长沙县一快递分拨中心发生爆炸事故致2死2伤先前，亲眼看着登仙台被炸毁的时候，北羽没有崩溃。

四川泸定地震已造成石棉县28人遇难78人受伤“这个小贱人玩剧本杀的时候，火器打伤了李小姐。”

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国家水利遗产现场核查专家组开展木兰陂现场核查工作“你信不信我一个电话打过去，你们全部都要完蛋！”

哈萨克斯坦央行宣布维持基准利率为14.5%尽管他知道，这个问题势必会揭开沈默血淋淋的伤疤。

东风公司捐赠2000万元紧急驰援四川泸定地震灾区昭月淡淡丢下一句，收敛笑容，又看向了隔壁登仙台。

四川一高校师生深夜手绘超萌“一米安全线”无所谓敌人，只要有共同的利益，那麽一切皆有可能。

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中新网评：黑历史再添一笔,“黑客帝国”何时收手？时间，仍然有些紧迫，不过这已经是他最快的速度了。

9月8日江门疫情最新消息：昨新增本土确诊2例无症状2例“姓叶的十分钟内不滚出来，我们就对你不客气了！”

1. 生成模型和判别模型基本形式，有哪些？

2. 核函数的种类和应用场景

4. 菜鸟无人仓机器人从 A 到 B，需要多个机器人到达，怎么样效率最高？

6. 两个文件，特别大的文件 A 和 B，A50G,B10G，一台电脑，内存 2G，硬盘无限大，求两个文件的交集，差集

7. 找出数组中只出现 1 次的数，其余数均出现 2 次，扩展，其余数出现 2 次以上

8. 0~1 均匀分布的随机器如何变化成均值为 0，方差为 1 的随机器

9. 跳台阶问题，每次只能跳 1 个台阶或者 2 个台阶，n 个台阶共有多少种方式

10. 8 个球，1 个比较重，天平，几步找到重的？

11. 一个有障碍的 100*100 的地图，求最短路径

12. 判断一个坐标点是否在不规则多边形内部

1. 排序方法有哪些，哪些效率比较高，如果是排序好的用什么排序方式，如果数组会溢出， 用什么排序方式。快排为什么效果好

2. 极大似然算法原理，EM 算法为什么收敛、原理。

3. CGBOOST 为什么比 GBDT 效果好，梯度提升树是啥意思。

4. 朴素贝叶斯假设，解释贝叶斯公式。

5. 卷积神经网络介绍

7. 大文件求交集，如何解决哈希之后小文件还是放不进内存

8. 连续和最大问题，如何证明？

9. 将两个每行都是数字的文件合并，去重

10. 将一个堆转化成一个双向链表

11. 给出一个无序数组，用时间复杂最低的方式来寻找某两个数加起来等于一个固定的值 m， 输出这些组合对

1. svm 推导，核函数的体现，常用的核函数有哪些

3. 过拟合的原因，有哪些避免过拟合的 trick

4. 如果分类样本的标签只有一定的概率可信，如何处理

6. hadoop 一个节点数据量太大拖垮reduce，怎么办，Hadoop 本身的处理机制是怎么样的，手工的话可以怎么调

8. L1、L2 的区别，L1 为什么可以保证稀疏？

9. 各种最优化方法比较 拟牛顿法和牛顿法区别，哪个收敛快？为什么？

11. DL 常用的激活函数有哪些？

13. 什么是梯度消失，标准的定义是什么？

14. DNN 的初始化方法有哪些？ 为什么要做初始化？ kaiming 初始化方法的过程是怎样的？

16. xgboost 在什么地方做的剪枝，怎么做的？

17. xgboost 如何分布式？特征分布式和数据分布式？ 各有什么存在的问题？

20. 有高德地图的全部权限，怎么预测道路拥堵情况

22. 1G 的文本统计词频，输出频率最高的 1000 个词

1. 一千万个整数，每个数的范围在[-]，怎样对他们排序最快？复杂度呢？如果 不是整数呢？是浮点数怎么办？数的个数再增加到 10 亿个呢？

2. 死锁的条件有哪些？

3. 最小生成树知道吗？有哪几种算法？

4. 你说一下 Kruskal 这个算法的具体过程吧。

5. 那怎么判断两个节点有没有连起来呢？

6. 比较 ID3，C4.5，什么是信息增益，信息增益比，为什么要有信息增益比

7. 数据采集随时间差异较大怎么做在线学习

9. 给定整数 n，求所有小于等于它的正整数拼在一起的长度

10. 一个 0~1e18 范围内的整数，可以交换 k（0<=k<=100）次，每次只能交换相邻位置的数字。问能得到的最大数字是多少？

11. 实现一个开根号

2. 数据类别不均衡的处理方法

1. lstm 解决了 rnn 的什么问题，为什么会有这个问题

2. 还有什么方式解决这个问题

3. relu 的问题是什么，怎么解决

4. 比赛中怎么做的离线模型选择

9. 平衡二叉树是什么

10. 知道什么排序算法

11. 介绍下选择排序和插入排序的算法

16. 荒野行动让你做推荐系统怎么做

18. Xgboost 中的行抽样，可以起到哪些作用

19. GMM 原理，增大数据量是否会更好

20. 模型融合如何做

21. 提升树的思想，随机森林和提升树的区别

23. SVM 推导，对偶性的作用，

24. 核函数有哪些，有什么区别

25. 分布式计算框架了解哪些

26. 计算字符串形式的算式的值，例如 1+2*3-4 这种

27. 一个数组中找前 k 个大的数

28. 中缀表达式变后缀表达式

29. 实现为大顶堆进行插入删除操作

31. 如何对 10 亿个词语进行排序，找出其中使用频率最高的 100 个

32. 设计一种系统对海量词语进行增、删、查找操作，要求效率高

33. 给了若干笔交易，每笔交易包含用户 id 和物品 id，要求计算：对于每个用户，有多少其他用户和他购买了相同的物品。

1. 求给定数列 A 中先升后降的最长连续子序列，要求 O(n)。

2. 给定一个英文段落（包含 n 个句子）和 m 次查询，每次给定一个句子，求段落中相同单词数量最多的句子。各个英文句子不包含标点，大小写不敏感。

3. 给定一个合法的括号序列，以字符矩阵的形式翻转后输出。

1. 说一下你熟悉的分类算法

3. 朴素贝叶斯朴素是什么意思

1. 朴素贝叶斯推导，优缺点

2. 决策树（ID3，C4.5，CART）原理，信息增益公式推导，信息增益比的引入原因，Gini 指数的用途和原理

3. 随机森林原理，优缺点

6. Logistic 回归推导，损失函数，优缺点

7. SVM 推导，损失函数，优缺点

8. Kmeans 聚类原理，k 值的确定方法，优缺点

2. app 的流量突然增加要考虑什么方面

1. L1 范数和 L2 范数，回归问题的时候怎么选择

3. 随机森林做特征工程有什么优势

4. 聚类中怎么判断 k 是合适的，分类好了怎么描述各个类

5. 正负样本不均衡怎么解决的

7. 神经网络的激活函数

2. 数字个数较少时，用什么排序方法

3. 写代码，旋转数组中查找某个值

6. 聚类如果只知道样本互相之间的距离，如何选择聚类中心点

7. 贝叶斯公式，连续离散

8. 掷骰子 得到五分之一的概率

10. 连续特征怎么处理

13. 给定结点数，有多少中二叉树结构

1. 均匀分布如何生成正态分布

2. SVM 原理，支撑向量越多越好还是越少越好

3. 二叉树深度遍历，时间复杂度和空间复杂度

4. 二维排序矩阵搜索

5. 项目中的长时间推广问题，如何考虑样本之间非独立的影响。

6. 编程题，矩阵中的最短路，有门有钥匙。动态规划加状态向量。

7. 贝叶斯公式，实际如何计算，如何解决精度问题。

8. RF 原理，优化目标是什么？

10. 朴素贝叶斯原理

1. bp 算法介绍，梯度弥散问题。

2. svm 介绍，优缺点是什么，lr 介绍，区别是什么

3. lr 与线性回归的区别

4. 如果要预测房价，用什么模型

5. 如果要预测房价，并且知道一个房间的房型信息，如何构建模型

6. sigmoid 函数的应用有哪些，为什么？

7. 列举十种常用的神经网络模型

8. 语音识别模型有哪些

9. 如何识别一个人在喝酒，需要几个模型

1. 卷积神经网络中卷积如何实现，激活函数的意义，损失函数有哪些，初始化参数如何选择

3. 如何实现卷积层权值共享

4. 如何保存模型，读取已有的模型

5. 用过哪些深度学习模型，区别是什么。

6. 了解哪些寻优算法

1. Xgboost，特征维度是1600，你一般建多少颗树，数的深度你怎么设置，以及其他的参数怎么设置？

3. 现在我用 spark 跑一个逻辑回归模型程序，发现数据倾斜了，你怎么解决？

4. 推荐方面有那些算法

5. 现在给你一亿的用户，和一亿的物品，你怎么去做推荐？

1. GBDT 的理解？其中的决策树是分类还是回归？

3. 如何从活跃用户中预测该用户能否给理财产品充值（二分类问题）？你会选择哪些特征？ 正负样本会如何选择？

5. kmeans 聚类常会受到所选特征的影响而导致聚类结果差异较大，如何解决？

6. 特征工程方面，一般如何构造特征，如何筛选特征？

7. 信贷过程中会有中介伪造个人数据来骗取信贷，现有一批用户的通话记录数据、51 信用卡上的网页行为数据、社交数据等，如何识别这种中介？

8. 如何根据直方图（横坐标是价格，如 10-100，100-150，...但某些区间数据有缺失）得到平滑的概率密度分布函数？

1. svm 推导，为什么要用拉格朗日乘数法，对偶问题是什么

2. KKT 条件都有什么，如何求解 svm 的最优化问题

3. 数据不均衡如何解决，抽样得到的分类准确率如何转换为原准确率。

4. 逻辑回归原理，推导求解方法。

5. 为什么选用对数极大似然函数作为优化目标，用平方损失有什么问题。

6. 逻辑回归对特征有什么要求，是否需要做离散化，离散化的好处与坏处。

7. 逻辑回归的参数是否可以分布式求解，如何做分布式。

1. LR 为什么用对数代价函数。除了随机梯度下降还能用什么算法解

3. 随机森林过程，为什么比 SVM 效果好

6. 给一个字符串，寻找没有重复的最长子字符串

1. svm 推导，一直到序列最小化求解。核函数如何体现，有哪些类型。

2. 构建分类器的整个流程是什么

3. 数据清洗方法，缺失值处理方法，降维方法

5. 决策树算法的介绍

6. 二维排序数组搜索

7. 如何构建欺诈交易识别的模型？

8. 不均衡的数据如何分类

1. svm 核函数有哪些，如何选取，手写表达式

3. 模型的比较如何做

4. 随机森林和提升树

5. 卷积神经网络原理

6. 如何避免网络的过拟合

3. 调参的方法，方式

5. 朴素贝叶斯可以做多分类吗？

6. RF 原理和 GBDT 原理，对比两个的优缺点

7. 一个矩阵，每一行，每一列数值都是递增的，寻找第 k 大的数

1. EM 算法数学推导，如何证明算法收敛性

2. 异常值的影响，如何消除

3. 所有了解的机器学习算法有哪些，框架性讲述

4. 梯度下降算法了解哪些，优劣势是什么

5. 一亿个数的文件，如何分成两个文件 a,b，使得 a 文件的数都小于 b，同时文件大小要差不多。

1. 模型评价如何做，其中存在哪些问题

2. 决策树算法有哪些，随机森林和 GBDT 的区别

4. 哈夫曼树在机器学习中的应用

5. 文本挖掘算法了解哪些

6. 人流量预测系统如何设计

2. 卷积神经网络的结构

3. 卷积层以及池化层的作用

5. 最大似然估计和最大后验概率的区别

4. 隐马尔科夫模型?最大熵模型?

8. CNN 是什么原理?梯度消失?解决?

11. 注意力模型知道吗?

12. 那让你替一款产品宣传，你会怎么宣传？除了宣传以外，你还认为产品哪些方面是客户看重的，从而使得更多客户使用它。

2. SVM 之类的背诵题...不想写了..反正就是看过西瓜书大家都能说点的那种..

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