BIGO 面试题

python

1.说一下python中import某个库时,解释器都做了啥

python中的不可变数据类型,不允许变量的值发生变化,如果改变了变量的值,相当于是新建了一个对象,而对于相同的值的对象,在内存中则只有一个对象,内部会有一个引用计数来记录有多少个变量引用这个对象;可变数据类型,允许变量的值发生变化,即如果对变量进行append、+=等这种操作后,只是改变了变量的值,而不会新建一个对象,变量引用的对象的地址也不会变化,不过对于相同的值的不同对象,在内存中则会存在不同的对象,即每个对象都有自己的地址,相当于内存中对于同值的对象保存了多份,这里不存在引用计数,是实实在在的对象。”

3. 那现在给你两个list,记为A和B,找出两个list共有的元素?

    5. 深浅拷贝,引用,程序查错
    6. python什么数据是可比较的,什么是不可比较的    
    7. python2跟python3的区别   https://blog.csdn.net/qq_39521554/article/details/80855086
    8. python3中基类怎么运作的
    9. “==”的具体实现机制
   10. python2和python3的区别(print, raw_input, xrange, 整除除法)
    11. 类的继承和基类
    12. __new__和__init__(__new__会实例化类,在__init__之前调用,__init__初始化实例)
   13.  装饰器,@property
    14. mutable和immutable(后来有详细地问 a="abc", a+="d" / a=[1], a.append(2) 时的内存变化引导我)


C++部分

1. 说一下编译器编译C++程序的整个流程

2. 现在一个程序编译好了,运行执行文件时发生库不存在错误,请问如何解决

3. 那现在一个程序发生了段错误,是什么导致的呢?

4. 那你在编程的过程中,有了解过C++有什么特性吗(继承封装多态)

5. 那你对C++11特性有了解吗

6. 那你说一下C++11中的vector是怎么遍历的

    7.C++中虚析构函数的作用、static的作用和特点
    8. 虚函数,STL相关
    虚函数
    9. C++中什么是左值什么是右值
    左值引用和右值引用
    10. 指针传递和引用传递
    11. 进程和线程
线程间通信
有哪些线程锁(生产消费者模型)


数学题部分

1.讲一下向量的范数,以及范数在深度学习中的应用?

2.请你讲一下矩阵的特征值和特征向量的含义?以及在深度学习中的应用?  https://www.matongxue.com/madocs/228.html

    4. 圆周上找三个点、构成锐角三角形的概率
    5.计算圆内弦长的期望(期望计算公式)
6. 给四个点的坐标,判断四个点是不是能够构成菱形


深度学习、机器学习
  1. resnet 和resnext 发展历程、优缺点   https://blog.csdn.net/GL3_24/article/details/94884645
  2. mobelNet  https://zhuanlan.zhihu.com/p/70703846
  3. 超分辨率评价指标、计算公式
  4. 超分辨率问题设计深度网络上的注意事项和主要关注点,超分辨率问题和别的问题有什么区别。
  5. 从结构原理上对比超分最先进的网络特点以及优缺点
  6. PCA原理和执行步骤  https://zhuanlan.zhihu.com/p/77151308
  7. 了解的图像纹理描述方法(讲了LBP等)https://blog.csdn.net/heli200482128/article/details/79204008
  8. 手写了三层神经网络的反向传播...
  9. l1和l2损失,泛化误差,L1和L2正则,梯度下降原理,优化器和正则化关注点的差异性(原问题忘了,大概是这个),SVD原理数学推导, 降维方法还有哪些,并做推导,现场编程(在数组中找出和等于一个数的所有组合,leetcode原题),TF和torch的区别,如何去压缩模型,OpenCV用过哪些API,会GPU编程吗
  10. SVM的数学公式以及推导过程
  11. SVM拉格朗日乘子的原理
    1. KKT条件内容和原理
    2. SVM的软间隔
    3. 合页损失函数
  12. 批正则化BN的原理和作用,在训练和测试时有什么不同
  13. dropout的原理和作用,在训练和测试时有什么不同  https://blog.csdn.net/songyunli1111/article/details/89071021
  14. 处理数据集不平衡问题
  15. 什么是梯度消失,什么情况导致梯度消失,处理梯度消失的方法
  16. 什么是梯度爆炸,梯度爆炸的处理方法   https://zhuanlan.zhihu.com/p/33006526?from_voters_page=true
    1. 超分辨率中像素提升用的什么办法,亚像素卷积层的原理
    2. 图像质量评价指标PSNR、SSIM,结构相似度的计算公式
  17. pytorch模型训练过程中net.train()和net.eval()的区别,造成区别的原因
  18. BN层的作用,BN层是在哪个维度上操作的
  19. vgg和resnet的区别
  20. CNN在框架中的实现方式
  21. 给一个特征图,已知步长,卷积核大小和padding,求输出特征图大小
  22. 逻辑回归损失函数怎么得来的,极大似然估计的形式
  23. 线性回归的模型参数怎样计算(梯度下降法,最小二乘法)
  24. 最小二乘法和极大似然估计的关系   http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b12446d010191ri.html
  25. Relu和Sigmoid的优缺点说一下
  26. ResNet的优缺点说一下
  27. 交叉熵和KL散度的联系  https://blog.csdn.net/b1055077005/article/details/100152102
  28. WGAN怎么解决模式崩塌问题的
  29. 1.评价标准,精确率,召回率
    2.mAP计算方式
    3.目标检测有一个类别AP很低怎么办
  30. XGBoost思想,具体怎么做的,怎么选取特征的
  31. dcn可变形卷积
  32. 亚像素卷积,一般上采样会有哪些问题
  33. 为什么超分没有用L2 loss
  34. AUC怎么计算
  35. ResNet结构
  36. .ROC曲线,他的横坐标和纵坐标,如果正负样本不均匀ROC曲线会变吗
  37. 网络结构的演进,从AlexNet到DenseNet
  38. SVM的具体实现机制,整个流程
  39. 各种分类网络简述,mobilenet具体实现
  40. RCNN→Fast RCNN→Faster RCNN的内容
  41. SVM的目标,用到的数学方法(其中具体问了KKT条件是什么和为什么),有哪些trick(其实是问的核函数),还问了松弛因子和惩罚因子

  42. 1、讲项目,问除了论文里的方向还对哪些方向有了解
    2、卷积底层的实现方式,在caffe里这个方法叫什么名字(im2col)
    3、pytorch 中train和eval下有什么不同
    4、BN计算的维度; dropout在训练和测试时不同,怎么保证测试结果稳定
    5、vgg和resnet
    6、卷积后特征图大小的计算公式,卷积的计算量,depth-wise的计算量,空洞卷积了解吗
    7、除了梯度下降,线性回归还能怎么求解
    8、逻辑回归怎么推导出来的
    9、极大似然估计



编程题
  1. 从一个低字节的int型变量中分别提取每个字节的数据(&0x000F然后后移4位,当时脑子一片空白,什么都不记得了)    
  2. 从两个排序好的数组中找出中位数(合并数组,分奇偶求中位数,也很简单)
  3. 进阶版的翻转字符串
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