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互联网公司常见算法面试题汇总(图像算法+机械学习+数据挖掘)

2022-11-16 00:21上一篇:缅甸再次延长外国人入境限制 |下一篇:没有了

本文摘要:随着人工智能的大热,身边转型做算法工程师的朋侪越来越多。其实算法工程师的细分领域也许多,今天我主要从图像算法/盘算机视觉工程师类、机械学习工程师、数据挖掘算法工程师类这三类,凭据大家的求职履历,来说说互联网公司常见的算法题,希望对大家求职面试有所资助。(固然,总结的比力匆匆,可能比力片面,接待大家随时增补)。 (一)图像算法/盘算机视觉工程师类包罗图像算法工程师,图像处置惩罚工程师,音/视频处置惩罚算法工程师,盘算机视觉工程师等。

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随着人工智能的大热,身边转型做算法工程师的朋侪越来越多。其实算法工程师的细分领域也许多,今天我主要从图像算法/盘算机视觉工程师类、机械学习工程师、数据挖掘算法工程师类这三类,凭据大家的求职履历,来说说互联网公司常见的算法题,希望对大家求职面试有所资助。(固然,总结的比力匆匆,可能比力片面,接待大家随时增补)。

(一)图像算法/盘算机视觉工程师类包罗图像算法工程师,图像处置惩罚工程师,音/视频处置惩罚算法工程师,盘算机视觉工程师等。技术要求:醒目DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader语言,熟悉常见图像处置惩罚算法GPU实现及 优化;语言:醒目C/C++;工具:Matlab数学软件,CUDA运算平台,VTK图像图形开源软件熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用开源库;有人脸识别,行人检测,视频分析,三维建模,动态跟踪,车识别,目的检测跟踪识别履历的人优先思量;熟悉基于GPU的算法设计与优化和并行优化履历者优先;【音/视频领域】熟悉H.264等视频编解码尺度和FFMPEG,熟悉rtmp等流媒体传输协议,熟悉视频和音频解码算法,研究种种多媒体文件花样,GPU加速;面试题汇总:· 常用边缘检测有哪些算子,各有什么特性?· 简述BP神经网络,AdBoost的基本原理?· 关键字static的作用是什么?· 简述C,C++法式编译的内存分配情况?· 给定0-1矩阵,求连通域。

· 写一个函数,求灰度图的直方图。· 写一个均值滤波(中值滤波)。· 写出高斯算子,Sobel算子,拉普拉斯算子等,以及它们梯度偏向上的区别。· 常用的特征提取方法。

· 常用的目的检测方法。· 常用的边缘提取方法。

· 常用的插值方法。· 常用的图像支解算法。· 写一个图像resize函数(放大和缩小)。

· 彩色图像、灰度图像、二值图像和索引图像区别?(索引图像到底是啥?)· 深度学习中目的检测的常用方法,异同。· 给定摄像头规模和图像巨细求分辨率。

· 如何检测图片中的汽车,并识别车型,如果有遮挡怎么办?· 数字识此外流程。· 先容神经网络、SVM、AdaBoost、kNN…(每一个都可能深入问种种细节)· 写梯度下降代码。

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· 卷积神经网络与神经网络的区别。· 卷积层的作用、pooling层的作用,全毗连层的作用。· 过拟合和欠拟合划分是什么,如何改善。

· 1x1卷积和的作用。· 盘算卷积神经网络某一层参数量。(二)机械学习工程师技术要求:· 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Reduce盘算模式,熟悉Spark、Shark等尤佳;· 大数据挖掘;· 高性能、高并发的机械学习、数据挖掘方法及架构的研发; 面试题汇总:基础部门:· 数据结构知识· 掌握一门编程语言,c/c++/Java/Python· 机械学习常用算法或者某一细分领域(推荐,自然语言处置惩罚,图像识别,语音识别等)的常用算法。

盘算机知识部门:1. 主要是数据结构包罗数组,增删链表,树,排序算法等。也可能会有数据库基本语句,操作系统历程和 线程相关的,盘算机网络的TCP/IP协议部门)2. 编程能力: 一到三道在线编程题目3. 算法能力: 给出一个场景,回覆使用什么算法去建模解决机械学习常用算法:1. 决议树的ID3,C4.5,CART等,决议树的split原理和剪枝计谋2. 神经网络如何事情3. SVM的原理及公式推导 4. 朴素贝叶斯的公式5. Bagging 和 Boosting的区别6. GBDT的参数怎么调7. 聚类历程8. 偏差和方差是什么,高偏差和高方差说明晰什么9. 怎么明白损失函数,SVM的损失函数是什么,写出公式10. 过拟合怎么解决,L1和L2正则化有什么区别11. 为什么用最小二乘而不是最小四乘12. GB和牛顿法的区别,它们和泰勒公式的关系编程能力:考察熟悉的编程语言的相关知识,编程语言掌握一门即可java:static的作用,hashmap,arraylist和linklist的区别,多线程c/c++:实现strstr(判断一个字符串是否是另一个的子串)python:安装Python的下令是什么,用python读取一个文件,一行一行的输出(不能用库函数),python常用库。其他面试内容:· 数据结构算法知识(手写代码)· 特征工程· PCA的原理· 大数据开发能力:Hadoop/Hive/Map Reduce开发· 深度学习知识(三)数据挖掘算法工程师类包罗推荐算法工程师,数据挖掘算法工程师等。技术要求:· 熟悉常用机械学习和数据挖掘算法,包罗但不限于决议树、Kmeans、SVM、线性回归、逻辑回归以及神经网络等算法;· 熟练使用SQL、Matlab、Python等工具优先;· 对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践履历【均为漫衍式盘算框架】· 数学基础要好,如高数,统计学,数据结构面试题汇总:1. 你在研究/项目/实习履历中主要用过哪些机械学习/数据挖掘的算法?2. 你熟悉的机械学习/数据挖掘算法主要有哪些?3. 你用过哪些机械学习/数据挖掘工具或框架?4. 无监视和有监视算法的区别? 5. SVM 的推导,特性?多分类怎么处置惩罚?6. LR 的推导,特性?7. 决议树的特性?8. SVM、LR、决议树的对比?9. GBDT 和 决议森林 的区别?10. 如何判断函数凸或非凸?11. 解释对偶的观点。

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