2023年Python技术类面试题总结（面试题+答案解析）
前言：这是一位有着五年Python经验的好友最近对Python岗位面试后的一篇经验总结，从Python就业方向到Python面试题。
Python就业方向：
网络爬虫：顾名思义，就是用Python收集和爬取互联网的信息。现在学习Python的人员当中很大一部分的人是在学习爬虫，这也是Python的一大优势之一，最早用Python做网络爬虫的是谷歌。web开发：Python有很多优秀的Web开发框架，如Flask、Django、Bootstar等，可以帮助你快速搭建一个网站。当需要一个新功能时，用Python只需添加几行代码即可，这受到了很多初创型公司的一致欢迎。像知乎、豆瓣这样的大厂，最早的网站都是用Python搭建的。数据分析：这个时代，数据和黄金一样宝贵，如：头条、抖音等产品都建立在对用户的分析之上，更不用说淘宝、京东这些“定制化推荐”的老手。可以说，所有的商业公司都需要这样一个角色，Python数据分析师也成了目前最火的职业之一。Python是目前数据分析业务中，最常用的语言。自动化运维：运维工程师经常要监控上百台机器的运行，或同时部署的情况。使用Python可以自动化批量管理服务器，起到1个人顶10个人的效果。自动化运维也是Python的主要应用方向之一，它在系统管理、文档管理方面都有很强大的功能。自动化测试：测试的工作是枯燥和重复的，在过去，每次产品更新，都要重复测试一遍，效率低而且容易出错。Python提供了很多自动化测试的框架，如Selenium、Pytest等，避免了大量的重复工作，Python自动化测试也变得越来越流行。人工智能：人工智能是目前最火的方向之一，薪资待遇非常高。从招聘网站上可以看到，80K、100K的职位也有很多。当然这些职位对学历和技术的要求也相对较高。下面是Python面试知识点，总结了华为、阿里巴巴等互联网公司Python常问面试题。每道题都提供参考答案，希望能够帮助你在求职面试中脱颖而出，找到一份高薪工作。
这些面试题分为Python基础和Python高级，内容包含：基础语法、文件操作、模块与包、数据类型、元类、内存管理与垃圾回收机制以及Python函数等知识点。
一，Python基础（一）Python基础语法
Python有哪些特点和优点？简述解释型和编译型编程语言？Python解释器种类以及特点python常见的PEP8规范通过代码实现如下进制转换三元运算规则以及应用场景列举Python2和Python3的区别【Python基础语法】is和==的区别tryexcept用法和作用PythonLEGB规则python简单的列表去重区分break，continue和pass？什么是python迭代器？如何在python中写注释？如何在python中注释多行？什么是Python中的文档Docstrings？Python是通用编程语言吗？Python是如何解释语言的？什么是pep？Python中的命名空间是什么？什么是PYTHONPATH？Python中的局部变量和全局变量是什么？python是否区分大小写？如何在Windows上安装Python并设置路径变量？python中是否需要缩进？列举布尔值为False的常见值怎样声明多个变量并赋值？其中哪一个是floordivision？标识符的最大可能长度是多少？为什么不鼓励以下划线开头的局部变量名？以下哪项是无效声明？以下哪项是无效声明？以下是什么输出？a=1,b=2,不用中间变量交换a和b的值.请写出打印结果A、B两人分别在两座岛上。B生病了，A有B所需要的药。C有一艘小船和一个可以上锁的箱子。C愿意在A和B之间运东西，但东西只能放在箱子里。只要箱子没被上锁，C都会偷走箱子里的东西，不管箱子里有什么。如果A和B各自有一把锁和只能开自己那把锁的钥匙，A应该如何把东西安全递交给B？有25匹马，速度都不同，但每匹马的速度都是定值。现在只有5条赛道，无法计时，即每赛一场最多只能知道5匹马的相对快慢。问最少赛几场可以找出25匹马中速度最快的前3名？介绍一下except的用法和作用？Python中pass语句的作用是什么？单引号，双引号，三引号的区别浮点数运算介绍一下except的用法和作用？Python中pass语句的作用是什么？反转一个整数，例如-123-->-321一行代码实现1-100之和Python-遍历列表时删除元素的正确做法字符串“123”转换成123，不使用内置api，例如int()求出列表所有奇数并构造新列表用一行python代码写出1+2+3+10248python常见的列表推导式？Python中pass语句的作用是什么？如何交换两个变量的值？Python中pass语句的作用是什么？Python区分大小写吗？Python中的标识符长度能有多长？Python中的pass语句是什么？解释一下Python中的//，%和**运算符在Python中有多少种运算符？解释一下算数运算符。解释一下Python中的关系运算符解释一下Python中的赋值运算符解释一下Python中的逻辑运算符解释一下Python中的成员运算符解释一下Python中的身份运算符讲讲Python中的位运算符在Python中如何使用多进制数字？怎样声明多个变量并赋值？PYTHONPATH变量是什么？在Python中如何声明一条注释？什么是Python中的连接（concatenation）？请用一行代码实现将1-N的整数列表以3为单位分组避免转义给字符串加哪个字母表示原始字符串？X是什么类型?单引号、双引号、三引号用法int(“1.4”),int(1.4)输出结果？列举3条以上PEP8编码规范IOError、AttributeError、ImportError、IndentationError、IndexError、KeyError、SyntaxError、NameError分别代表什么异常递归求和介绍一下except的用法和作用？Python中pass语句的作用是什么？Json序列化时，默认遇到中文会转换成unicode，如果想要保留中文怎么办？Python写9*9乘法表的两种简单方法（二）文件操作
大数据的文件读取在python中编译和链接的过程是什么？请写一个Python逻辑，计算一个文件中的大写字母数量介绍一下except的用法和作用？要打开文件c：scores.txt进行编写，我们使用：以下是什么输出？何时执行try-except-else的else部分？简述with方法打开处理文件帮我我们做了什么？用python删除文件和用linux命令删除文件方法写一段自定义异常代码举例说明异常模块中tryexceptelsefinally的相关意义IOError、AttributeError、ImportError、IndentationError、IndexError、KeyError、SyntaxError、NameError分别代表什么异常r、r+、rb、rb+文件打开模式区别深拷贝和浅拷贝之间的区别是什么？请写一个Python逻辑，计算一个文件中的大写字母数量如何用Python找出你目前在哪个目录？如何以相反顺序展示一个文件的内容？4G内存怎么读取一个5G的数据?说明一下os.path和sys.path分别代表什么？Python中的os模块常见方法？python的read()、readline()、readlines()、xreadlines()使用代码实现查看列举目录下的所有文件如何在Python中删除文件？设计实现遍历目录与子目录，抓取.pyc文件简述read、readline、readlines的区别？用python删除文件和用linux命令删除文件方法简述with方法打开处理文件帮我我们做了什么？写一段自定义异常代码（三）模块与包
深拷贝和浅拷贝的区别是什么？如何在Python中随机化列表中的项目？如何用Python来发送邮件？Python里面如何拷贝一个对象？（赋值，浅拷贝，深拷贝的区别）Python里面如何生成随机数？介绍一下Python中webbrowser的用法？有没有一个工具可以帮助查找python的bug和进行静态的代码分析？列出5个python标准库利用collections库的Counter方法统计字符串每个单词出现的次数"kjalfj;ldsjafl;hdsllfdhg;lahfbl;hl;ahlf;h"生成0-100的随机数如何在Python中创建自己的包？常用的Python标准库都有哪些？输入某年某月某日，判断这一天是这一年的第几天？(可以用Python标准库)Python的sys模块常用方法？Python里面如何拷贝一个对象？简述Python的深浅拷贝以及应用场景如何安装第三方模块？以及用过哪些第三方模块？常用模块都有那些？什么是python模块？Python中有哪些常用的内置模块？如何在Python中生成随机数？range＆xrange有什么区别？Python里面如何生成随机数？在Python中如何生成一个随机数？利用collections库的Counter方法统计字符串每个单词出现的次数"kjalfj;ldsjafl;hdsllfdhg;lahfbl;hl;ahlf;h"列出5个python标准库生成0-100的随机数如何安装第三方模块？以及用过哪些第三方模块？常用模块都有那些？（四）数据类型
Python里面如何实现tuple和list的转换？列表和元组有什么不同？什么是负指数，为什么使用它们？单引号，双引号，三引号的区别?有两个序列a,b，大小都为n,序列元素的值任意整形数，无序？Python中的标识符长度能有多长？在Python中如何使用多进制数字？元组的解封装是什么？Python中,list,tuple,dict,set有什么区别,主要应用在什么样的场景?以下哪个语句创建字典？(多个正确的答案可能)假设list1是[2,33,222,14,25]，什么是list1[-1]？单引号，双引号，三引号的区别怎样获取字典中所有键的列表？字典如何删除键和合并两个字典python实现列表去重的方法python内建数据类型有哪些python中生成随机整数、随机小数、0–1之间小数方法列出python中可变数据类型和不可变数据类型，并简述原理字典根据键从小到大排序列表推导式求列表所有奇数并构造新列表，a=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]a=（1，）b=(1)，c=(“1”)分别是什么类型的数据？两个列表[1,5,7,9]和[2,2,6,8]合并为[1,2,2,3,6,7,8,9][[1,2],[3,4],[5,6]]一行代码展开该列表，得出[1,2,3,4,5,6]x=“abc”,y=“def”,z=[“d”,“e”,“f”],分别求出x.join(y)和x.join(z)返回的结果a="hello"和b="你好"编码成bytes类型[1,2,3]+[4,5,6]的结果是多少？求三个方法打印结果计算代码运行结果，zip函数历史文章已经说了，得出[(“a”,1),(“b”,2)，(“c”,3),(“d”,4),(“e”,5)]python中copy和deepcopy区别举例sort和sorted对列表排序，list=[0,-1,3,-10,5,9]对list排序foo=[-5,8,0,4,9,-4,-20,-2,8,2,-4],使用lambda函数从小到大排序使用lambda函数对list排序foo=[-5,8,0,4,9,-4,-20,-2,8,2,-4]，输出结果为列表嵌套字典的排序，分别根据年龄和姓名排序列表嵌套元组，分别按字母和数字排序列表嵌套列表排序，年龄数字相同怎么办？根据键对字典排序（方法一，zip函数）根据键对字典排序（方法二,不用zip)列表推导式、字典推导式、生成器最后出一道检验题目，根据字符串长度排序，看排序是否灵活运用python字典和json字符串相互转化方法求两个列表的交集、差集、并集python中读取Excel文件的方法列表和元组之间的区别是？Python中的字典是什么？什么是负索引？如何以就地操作方式打乱一个列表的元素？解释Python中的join()和split()函数怎样获取字典中所有键的列表？元组的解封装是什么？Python支持什么数据类型？docstring是什么？什么是切片？什么是namedtuple？在Python中怎样将字符串转换为整型变量？Python中的不可变集合（frozenset）是什么？什么是迭代器？请按alist中元素的age由大到小排序下面代码的输出结果将是什么？写一个列表生成式，产生一个公差为11的等差数列给定两个列表，怎么找出他们相同的元素和不同的元素？请写出一段python代码实现删除list里面的重复元素？给定两个listA，B,请用找出A，B中相同与不同的元素Python里面如何实现tuple和list的转换？请写出一段Python代码实现删除一个list里面的重复元素字符串、列表、元组、字典每个常用的5个方法（整型，浮点，字符串，布尔型，列表、元组、字典、集合、日期）Python里面如何实现tuple和list的转换？请写出一段Python代码实现删除一个list里面的重复元素如何在一个function里面设置一个全局的变量？列表的扁平化和降维如果将一个列表传入函数中，在函数中修改后，全局的列表会被修改吗？什么是Python中的类型转换？Python数组和列表有什么区别？[::-1}表示什么？NumPy中有哪些操作Python列表的函数？按字典中的value值进行排序字典和json的区别可变、不可变类型常用的字符串格式化字符串驻留机制删除list中重复元素列举字符串、列表、元组、字典的5个常用方法什么是反射，以及应用场景列表和迭代器的区别enumerate的作用描述数组、链表、队列、堆栈的区别？…（五）企业面试题
分别从前端、后端、数据库阐述web项目的性能优化我们都知道现在Python很火，但是对于一门技术我们不光要知道它的优点，也要知道它的缺点，请谈谈Python的不足之处。如果你困在了死循环里，怎么打破它？请谈谈.pyc文件和.py文件的不同之处请反转字符串“aStr”?将字符串“k:1|k1:2|k2:3|k3:4”，处理成字典{k:1,k1:2,…}利用切片操作，实现一个trim()函数，去除字符串首尾的空格，注意不要调用str的strip()方法.请设计一个decorator，它可作用于任何函数上，并打印该函数的执行时间解释一下python的and-or语法你在爬虫过程中，都是怎么解决反爬的，爬取多少数据，用了多长时间？爬取这些数据都用来做什么的？怎么交付给公司？客户是谁？爬取数据的影响因素？有没有一个工具可以帮助查找python的bug和进行静态的代码分析？说一下mysql的原理？数据库索引数据库怎么优化查询效率？简单谈谈ACID，并解释每一个特性。Python的主要功能是什么？装饰器的写法以及应用场景异常处理写法以及如何主动跑出异常（应用场景）isinstance作用以及应用场景？json序列化时，可以处理的数据类型有哪些？如何定制支持datetime类型？线上服务可能因为种种原因导致挂掉怎么办？如何提高python的运行效率线上服务可能因为种种原因导致挂掉怎么办？如何提高python的运行效率字符串的操作题目介绍Cython，PypyCpythonNumba各有什么缺点手写一个判断时间的装饰器生成器，迭代器的区别？Python里面如何拷贝一个对象？（赋值，浅拷贝，深拷贝的区别）如何判断是函数还是方法？为什么函数名字可以当做参数用?分别从前端、后端、数据库阐述web项目的性能优化python新式类和经典类的区别？线上服务可能因为种种原因导致挂掉怎么办？如何提高python的运行效率Python里面如何拷贝一个对象？（赋值，浅拷贝，深拷贝的区别）如何判断是函数还是方法？【Python面试宝典，微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取!】
二，Python高级（一）元类
@property的用法new和init的区别如何实现一个单例python查找对象属性的顺序什么是init?Python中的self是什么？深拷贝和浅拷贝有什么区别？什么是猴子补丁？字典推导式super函数的具体用法和场景Python中类方法、类实例方法、静态方法有何区别？遍历一个object的所有属性，并print每一个属性名？写一个类，并让它尽可能多的支持操作符?请描述抽象类和接口类的区别和联系Python中如何动态获取和设置对象的属性？对设计模式的理解，简述你了解的设计模式？单例模式的应用场景有那些？对装饰器的理解，并写出一个计时器记录方法执行性能的装饰器？Python的魔法方法什么是Pythonmonkey补丁？阅读下面的代码，它的输出结果是什么？写一个单列模式什么是猴子补丁？描述元类的概念。Python有没有接口？元类和Java的接口有什么异同？（二）内存管理与垃圾回收机制
Python是如何进行内存管理的？对象的引用计数机制垃圾回收内存池机制当Python退出时，为什么不清除所有分配的内存？Python是如何进行内存管理的？python垃圾回收机制当退出Python时是否释放所有内存分配？如何获取任何网址或网页的Google缓存时限？Python中变量的作用域？（变量查找顺序)哪些操作会导致Python内存溢出，怎么处理？关于Python内存管理Python的内存管理机制及调优手段？【内存管理与垃圾回收机制】内存泄露是什么？如何避免？在Python中是如何管理内存的？当退出Python时，是否释放全部内存？Python2中range和xrange的区别？浅拷贝会创建新对象，其内容非原对象本身的引用，而是原对象内第一层对象的引用。python中交换两个数值提高python运行效率的方法简述python引用计数机制引用计数算法python垃圾回收机制Python是如何进行内存管理的Python里面如何拷贝一个对象？（赋值，浅拷贝，深拷贝的区别）（三）函数
简述yield和yieldfrom关键字大数据的文件读取装饰器的作用和功能装饰器的作用和功能如何在Python中随机化列表中的元素？什么是pickling和unpickling？python中的生成器是什么？你如何把字符串的第一个字母大写？如何将字符串转换为全小写？operators中的is、not和in各有什么功能？Python中help()和dir()函数的用法是什么？为什么使用*args，**kwargs？len()函数有什么作用？在Python中split()，sub()，subn()功能。Python中的函数是什么？什么是lambda函数？如何删除python数组的值？lambda表达式格式以及应用场景pass的作用*arg和**kwarg作用Python中的yield用法列举常见的内置函数python递归的最大层数什么是lambda函数？它有什么好处?编程用sort进行排序，然后从最后一个元素开始判断什么是lambda函数？它有什么好处?fun(args,kwargs)中的args,kwargs什么意思？python2和python3的range（100）的区别一句话解释什么样的语言能够用装饰器?请写出一段Python代码实现删除一个list里面的重复元素lambda匿名函数表达式及应用场景python的递归最大层数常见的内置函数filter，map，reduce的作用什么是闭包装饰器统计函数的执行效率Yield关键字和生成器装饰器的作用和功能python中yield的用法？介绍一下Python下range()函数的用法？装饰器的作用和功能Python中的yield用法你知道几种排序,讲一讲你最熟悉的一种?什么是lambda函数？它有什么好处?编程用sort进行排序，然后从最后一个元素开始判断介绍一下Python下range()函数的用法？Python里面如何生成随机数？是否使用过functools中的函数？其作用是什么？给定一个任意长度数组，实现一个函数阅读一下代码他们的输出结果是什么？请写出一个函数满足以下条件什么是Hash（散列函数）？python函数重载机制？编写函数的4个原则函数调用参数的传递方式是值传递还是引用传递？使用Python内置的filter()方法来过滤？回调函数，如何通信的?map(lambdax:xx，[yforyinrange(3)])的输出？hasattr()getattr()setattr()函数使用详解？一句话解决阶乘函数？什么是lambda函数？有什么好处？递归函数停止的条件？python写一个匿名函数求两个数的和解释以下什么是闭包？函数装饰器有什么作用？hon下range()函数的用法？怎么移除一个字符串中的前导空格？怎样将字符串转换为小写？在Python中怎样获取输入？怎样将字符串中第一个字母大写？如何检查字符串中所有的字符都为字母数字？什么是函数？解释拉姆达表达式，什么时候会用到它？什么是递归？什么是生成器？请说说生成器和迭代器之间的区别函数zip()的是干嘛的？解释Python的参数传递机制解释Python中的help()和dir()函数如何计算一个字符串的长度？简述yield和yieldfrom关键字。列表[1,2,3,4,5],请使用map()函数输出[1,4,9,16,25]，并使用列表推导式提取出大于10的数，最终输出[16,25]python中生成随机整数、随机小数、0–1之间小数方法python中断言方法举例s=“ajldjlajfdljfddd”，去重并从小到大排序输出"adfjl"用lambda函数实现两个数相乘filter方法求出列表所有奇数并构造新列表，a=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]log日志中，我们需要用时间戳记录error,warning等的发生时间，请用datetime模块打印当前时间戳“2018-04-0111:38:54”举例说明zip（）函数用法求三个方法打印结果简述any()和all()方法a="hehheh",去除收尾空格统计字符串中某字符出现次数字符串转化大小写用两种方法去空格lambda匿名函数好处python传参数是传值还是传址？请将[iforiinrange(3)]改成生成器你知道几种排序,讲一讲你最熟悉的一种?Python中的yield用法什么是lambda函数？它有什么好处?编程用sort进行排序，然后从最后一个元素开始判断介绍一下Python下range()函数的用法？Python里面如何生成随机数？是否使用过functools中的函数？其作用是什么？简述yield和yieldfrom关键字。lambda表达式格式以及应用场景什么是lambda函数？它有什么好处?编程用sort进行排序，然后从最后一个元素开始判断（四）面向对象
多继承写法以及继承顺序问题析构函数继承，在执行析构函数时，先执行父类的，还是先执行子类的？继承时，所有的方法都会被继承吗？谈一下单例模式。浅copy和深copy的区别Python中的self关键字多态面向对象深度优先和广度优先是什么？面向对象中super的作用？列举面向对象中带双下划线的魔术方法？面向对象中的property属性、类方法、静态方法？列举面向对象中的特殊成员以及应用场景什么是反射？以及应用场景？用尽量多的方法实现单例模式。Python有OOps概念吗？Python中的闭包是什么？解释一下Python中的继承谈谈你对面向对象的理解？面向对象中怎么实现只读属性?简述面向对象中new和init区别如何在一个函数内部修改全局变量列出几种魔法方法并简要介绍用途用一个例子解释Python中的继承解释一下Python中的继承Python中的闭包是什么？面向对象深度优先和广度优先是什么？面向对象中super的作用？面向对象中的property属性、类方法、静态方法？列举面向对象中的特殊成员以及应用场景什么是反射？以及应用场景？用尽量多的方法实现单例模式迭代器和生成器的区别多重继承由于篇幅有限，这份Python面试宝典已经被整理成了PDF文档，有需要Python面试宝典全套完整文档（面试题+答案解析）的可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取!
人工智能python编程面试题
面试题目系列又上线了，AI学员们收藏关注不迷路~
没有废话，直接上硬菜了~嘻嘻
01
问题：深度学习和过往的神经网络训练方法有什么区别？列举几种深度学习的lossfunction，并说明意义
答案：深度学习是一种方法，神经网络是个模型，深度学习方法呢可以有效解决层数多的神经网络不好学习的问题，为了让层数较多的多层神经网络可以训练，能够起作用并演化出来的一系列的新的结构和新的方法；
结构：一般分为两大阵营，CNN,RNN，感觉这里欠妥，请指正。
方法：权重初始化方法(逐层初始化，XAVIER等)，损失函数，防止过拟合方法(Dropout,BN等)。
这些方面主要都是为了解决传统的多层神经网络的一些不足：梯度消失，过拟合等。
分类问题常用的损失函数：
(1)交叉熵损失函数，也称作softmax损失函数，可用于解决多分类问题，通过指数化将输出转换成概率的形式；
(2)合页损失函数，一般情况下，交叉熵损失函数的效果优于合页损失函数；
(3)坡道损失函数，对离群点或者噪声的抗干扰能力强，是一种鲁棒性的损失函数，对误差较大的区域会进行截断；
(4)大间隔损失函数，保证能够正确分类的同时，还满足增大类间的差异，提升了特征的分辨能力，防止网络发生过拟合；
(5)中心损失函数，保证能够正确分类的同时，还满足减少类内的差异，提升了特征的分辨能力；
回归问题常用的损失函数：
(1)l1损失函数，衡量的是预测值与真实值之间的偏差；
(2)l2损失函数，效果优于l1；
(3)tukey‘sbiweight损失函数，是一种具有鲁棒性的损失函数；
其他任务的损失函数：
KL散度损失函数，衡量的是样本标记分布与真是标记分布的差异，可用于年龄估计等。
02
问题：什么是卷积神经网络？请说明卷积的意义
答案：分开看就明确了，“卷积”和“神经网络”.
卷积也就是说神经网络不再是对每个像素的输入信息做处理了,而是图片上每一小块像素区域进行处理,这种做法加强了图片信息的连续性.使得神经网络能看到图形,而非一个点.这种做法同时也加深了神经网络对图片的理解.
具体来说,卷积神经网络有一个批量过滤器,持续不断的在图片上滚动收集图片里的信息,每一次收集的时候都只是收集一小块像素区域,然后把收集来的信息进行整理,这时候整理出来的信息有了一些实际上的呈现,比如这时的神经网络能看到一些边缘的图片信息,然后在以同样的步骤,用类似的批量过滤器扫过产生的这些边缘信息,神经网络从
这些边缘信息里面总结出更高层的信息结构,比如说总结的边缘能够画出眼睛,鼻子等等.
卷积的重要的物理意义是：一个函数(如：单位响应)在另一个函数(如：输入信号)上的加权叠加，这就是卷积的意义：加权叠加，不同的卷积核提供了不同的加权方式，从而得到鲁棒的特征，进行参数共享，大大减少了参数量，避免过拟合；
03
问题：什么是中文分词？列举出几种你所知的分词方法
答案：中文分词就是将中文按语义分出词语来，与英文不同，中文词语之间没有空格，需要根据语义经验等知识来将一组汉字序列进行切分出一个个词语
中文分词主要分为三种：
(1)机械分词法：是一种基于词典的方法，是将文档中的字符串与词典中的词条一一匹配，如果在词典中找到了某个字符串，则匹配成功，可以切分，否则不予切分。该方法实现简单，使用性强，但对于词典的完备性要求很高。
(2)基于语法和规则的分词方法：是在分词的同时进行句法和语义分析，通过句法和语义信息来标注词性，以解决分词歧义的现象。但汉语语法笼统，复杂，所以该种方法的精度不尽人意，目前仍处于试验阶段。
(3)基于统计的分词法：根据字符串在语料中出现的统计词频来判断其是否构成一个词。词是字的组合，相邻的字同时出现的次数越多越有可能成为一个词。该种方法因精度高，效果稳定，成为目前最流行的一种方法，常见的分词模型有HMM,CRF,biLSTM+CRF等。
04
问题：现在深度学习在nlp领域有哪些应用？请具体说明
答案：
1.机器翻译，or神经机器翻译(NMT)在翻译中提供了统计方式之外的另一种方式，同时也更加简便。
2.知识问答，问答机器人，可以用深度学习模型，从语料中学习获得一些问题的答案。
3.自然语言生成，能够根据一些关键信息及其在机器内部的表达形式，经过一个规划过程，来自动生成一段高质量的自然语言文本。
05
问题：传统图像处理提取的的sift特征是什么意思？
答案：sift指的是scaleinvarientfeaturetransform，即尺度不变特征变换。
sift特征是一种对缩放、旋转、光照变化等不敏感的局部图像特征，其提取过程是先生成图像的尺度空间，然后在尺度空间中检测极值点作为关键点，最后利用关键点邻域的梯度信息生成特征描述符。
06
问题：什么叫过拟合，避免过拟合都有哪些措施？
答案：
过拟合：就是在机器学习中，我么测试模型的时候，提高了在训练数据集的表现力时候，但是在训练集上的表现力反而下降了。
解决方案：
1.正则化
2.在训练模型过程中，调节参数。学习率不要太大.
3.对数据进行交叉验证
4.选择适合训练集合测试集数据的百分比，选取合适的停止训练标准，使对机器的训练在合适
5.在神经网络模型中，我们可以减小权重
07
问题：LR 和SVM 的联系与区别是什么？
答案：
1.都是分类算法
2.如果不考虑核函数，LR和SVM都是线性分类算法，也就是说他们的分类决策面都是线性的
3.LR和SVM都是监督学习算法
4.LR和SVM的损失函数不同
5.SVM只考虑局部的边界线附近的点，LR考虑全局，远离的点对边界线的确定也起作用
08
问题：给你一个有1000列和1百万行的训练数据集，这个数据集是基于分类问题的。经理要求你来降低该数据集的维度以减少模型计算时间，但你的机器内存有限。你会怎么做？(你可以自由做各种实际操作假设。)
答案：
1.由于我们的RAM很小，首先要关闭机器上正在运行的其他程序，包括网页浏览器等，以确保大部分内存可以使用。
2.我们可以随机采样数据集。这意味着，我们可以创建一个较小的数据集，比如有1000个变量和30万行，然后做计算。
3.为了降低维度，我们可以把数值变量和分类变量分开，同时删掉相关联的变量。对于数值变量，我们将使用相关性分析；对于分类变量，我们可以用卡方检验。
4.另外，我们还可以使用PCA(主成分分析)，并挑选可以解释在数据集中有最大偏差的成分。
5.利用在线学习算法，如VowpalWabbit(在Python中可用)是一个不错的选择。
6.利用StochasticGradientDescent(随机梯度下降法)建立线性模型也很有帮助。
7.我们也可以用我们对业务的理解来估计各预测变量对响应变量的影响的大小。但是，这是一个主观的方法，如果没有找出有用的预测变量可能会导致信息的显著丢失。
09
问题：给你一个数据集，这个数据集有缺失值，且这些缺失值分布在离中值有1 个标准偏差的范围内。百分之多少的数据不会受到影响？为什么？
答案：约有32%的数据将不受缺失值的影响。
因为，由于数据分布在中位数附近，让我们先假设这是一个正态分布。我们知道，在一个正态分布中，约有68%的数据位于跟平均数(或众数、中位数)1个标准差范围内，那么剩下的约32%的数据是不受影响的。因此，约有32%的数据将不受缺失值的影响。
10
问题：真阳性率和召回有什么关系？写出方程式。
答案：真阳性率=召回。它们有相同的公式(TP/TP+FN)。
11
问题：在k-means或kNN，我们是用欧氏距离来计算最近的邻居之间的距离。为什么不用曼哈顿距离？
答案：我们不用曼哈顿距离，因为它只计算水平或垂直距离，有维度的限制。另一方面，欧氏距离可用于任何空间的距离计算问题。
因为，数据点可以存在于任何空间，欧氏距离是更可行的选择。
例如：想象一下国际象棋棋盘，象或车所做的移动是由曼哈顿距离计算的，因为它们是在各自的水平和垂直方向做的运动。
原文链接：
https://blog.csdn.net/sinat_36458870/java/article/details/83716304
以下部分专供AI新手小白学员，莫争莫抢，喜欢的话点赞关注
(1)什么是人工智能？
人工智能，是一个计算机科学领域，它强调智能机器的创造，它像人类一样工作和反应。
(2)什么是人工智能神经网络？
人工智能神经网络可以模拟生物大脑的工作方式，使机器能够以与人类相同的方式进行思考和学习：使它们能像我们一样识别语音、物体和动物。
(3)可以使用AI(人工智能)的各个领域是什么？
人工智能可用于许多领域，如计算，语音识别，生物信息学，人形机器人，计算机软件，空间和航空等。
(4)哪种是AI不常用的编程语言？
Perl语言不是AI常用的编程语言。
(5)AI中的Prolog是什么？
在AI中，Prolog是一种基于逻辑的编程语言。
(6)解释强强AI和弱弱AI之间的区别？
强大的AI声称计算机可以在与人类相等的水平上进行思考，而弱AI只是预测一些类似于人类智能的功能可以合并到计算机中，使其成为更有用的工具。
(7)提到统计AI和经典AI之间的区别？
统计AI更关注“归纳”思想，如给定一组模式，诱导趋势等。经典AI更关注作为一组约束给出的“演绎”思想，推导出一个结论等等。
(8)什么是备用，人工，复合和自然键？
备用密钥：排除主密钥所有候选密钥称为备用密钥。
人工密钥：如果没有明显的密钥可以单独使用或复合可用，那么最后的方法是，只需创建一个密钥，通过为每个记录或事件分配一个数字。这被称为人工密钥。
复合键：当没有单个数据元素唯一地定义构造中的出现时，则集成多个元素以为构造创建唯一标识符称为复合键。
自然键：自然键是存储在构造中的数据元素之一，并且用作主键。
(9)生产规则由什么组成？
生产规则包括一组规则和一系列步骤。
(10)哪种搜索方法占用的内存较少？
“深度优先搜索”方法占用的内存较少。
(11)哪种方式可以解决游戏问题？
启发式方法是解决游戏问题的最佳方式，因为它将使用基于智能猜测的技术。
例如，人与计算机之间的国际象棋，因为它将使用蛮力计算，查看数十万个位置。
(12)A*算法是基于哪种搜索方法？
A*算法基于最佳的第一搜索方法，因为它给出了优化和快速选择路径的想法，并且所有特征都在A*算法中。
(13)混合贝叶斯网络包含什么？
混合贝叶斯网络包含离散和连续变量。
(14)什么是人工智能的代理？
任何通过传感器感知其环境并通过效应器对环境起作用的东西称为代理。代理包括机器人，程序和人类等。
(15)部分订单或计划涉及什么？
在部分订单计划中，不是搜索可能的情况，而是搜索可能计划的空间。这个想法是逐个构建一个计划。
(16)我们在构建计划时可以采取哪两种不同的步骤？
a)添加运营商(行动)
b)在运算符之间添加排序约束
(17)哪个属性被认为不是基于逻辑规则的系统的理想属性？
“附件”被认为不是基于逻辑规则的系统的理想属性。
(18)人工智能中的神经网络是什么？
在人工智能中，神经网络是生物神经系统的仿真，它接收数据，处理数据并根据算法和经验数据给出输出。
(19)什么时候认为算法已完成？
当一个算法存在时，如果算法以解决方案终止，则表示该算法已完成。
(20)什么是启发式函数？
启发式函数在搜索算法中根据可用信息在每个分支步骤中对备选方案进行排序，以决定遵循哪个分支。
(21)规划系统第三部分的功能是什么？
在计划系统中，第三个组件的功能是检测何时找到问题的解决方案。
(22)AI中的“一般性”是什么？
通用性是衡量方法可以适应不同应用领域的容易程度。
(23)什么是自上而下的解析器？
自上而下的解析器首先假设一个句子并连续预测较低级别的成分，直到写入各个前终端符号。
(24)提到广度优先搜索和人工智能中最佳搜索的区别？
这两种策略非常相似。在最佳的第一次搜索中，我们根据评估函数扩展节点。
而在广度优先搜索中，根据父节点的成本函数扩展节点。
(25)“人工智能”中的框架和脚本是什么？
框架是语义网络的变体，它是在专家系统中呈现非过程知识的流行方式之一。
作为人工数据结构的框架用于通过表示“刻板情况”将知识划分为子结构。脚本与帧类似，但必须对填充槽的值进行排序。脚本用于自然语言理解系统，以根据系统应该理解的情况组织知识库。
(26)FOPL代表并解释其在人工智能中的作用是什么？
FOPL代表PredicateLogic提供的FirstOrderPredicateLogic
a)表达关于某些“世界”的断言的语言
b)演绎设备的推理系统，我们可以从这种断言中得出结论
c)基于集合论的语义
(27)FOPL的语言是什么？
a)一组常数符号
b)一组变量
c)一组谓词符号
d)一组功能符号
e)逻辑连词
f)通用量词和存在限定符
g)平等的特殊二元关系
(28)对于“人工智能”中的在线搜索，搜索代理通过交叉计算
和行为进行操作？
在在线搜索中，它将首先采取行动，然后观察环境。
(29)哪种搜索算法在在线搜索中使用有限的内存？
RBFE和SMA*将通过使用有限的内存来解决A*无法解决的任何问题。
(30)在“人工智能”中你可以使用贝叶斯规则吗？
在人工智能中，为了回答以一个证据为条件的概率查询，可以使用贝叶斯规则。
(31)为了构建贝叶斯模型，需要多少项？
要在AI中构建贝叶斯模型，需要三个术语;它们是一个条件概率和两个无条件概率。
(32)在创建贝叶斯网络时，节点与其前身之间的结果是什么？
在创建贝叶斯网络时，节点与其前身之间的结果是节点可以在条件上独立于其前任。
(33)回答任何问题如何使用贝叶斯网络？
如果贝叶斯网络是联合分布的代表，那么通过对所有相关联合条目求和，它可以解决任何查询。
(34)什么将归纳方法与一阶表示的力量结合起来？
归纳逻辑编程将归纳方法与一阶表示的功能相结合。
(35)在归纳逻辑编程中需要满足什么？
归纳逻辑程序设计的目的是为假设提出一组句子，以满足蕴涵约束。
(36)在自上而下的归纳学习方法中，有多少文字可用？它们都
是什么？
自上而下的归纳学习方法有三种文字：
a)谓词
b)平等和不平等
c)算术文字
(37)哪种算法反转完整的分辨率策略？
“反向分辨率”反转了完整的分辨率，因为它是学习一阶理论的完整算法。
(38)在语音识别中使用什么样的信号？
在语音识别中，声学信号用于识别单词序列。
(39)在语音识别中，哪个模型给出了每个单词后面每个单词的
概率？
Biagram模型给出了在语音识别中每个单词跟随每个单词的概率。
(40)使用哪种算法求解时间概率推理？
为了解决时间概率推理，使用HMM(隐马尔可夫模型)，与转换和传感器模型无关。
(41)什么是隐马尔可夫模型(HMMs)？
隐马尔可夫模型是一种无处不在的工具，用于建模时间序列数据或模拟序列行为。它们几乎用于所有当前的语音识别系统。
欢迎大家随时评论区交流，有评必回~与大家一起学习前沿技术，共同进步~
速看！人工智能训练师怎么报名要学多久培训费多少你的疑惑我们解答
就在前几天有一位朋友给小编说，自己在网上看到了这个行业岗位，但是在网上搜索相关的资料，发现寥寥无几，要知道2020年2月，人工智能训练师这份新职业首次出现在国家人力资源社会保障部的新闻公告中。在2月25日人社部推出的新职业名单中，人工智能训练师被正式定义为一门新兴职业并纳入国家级职业分类目录
从正式被大众所熟知到现在不超过2年的时间，相关信息确实不多，如果想要知道怎么报名，怎么考证，可以阅读一下之前小编发布的
02
从报名到考试需要多久？
培训需要多长时间？考一个人工智能训练师需要多久？一次性过吗？发现有不少的小伙伴问过我们这关于学和考的问题，其实说实话，学习多久，到达什么阶段上手，这个完全是和个人的学习和理解能力有着莫大的关系
这不是小编的推脱之词，就以小编目前了解到的，有的学员人家15~20天左右就完成了所有的学习，修够了学分，参加并一次性通过考试；有的学员考虑三四次才通过
所以针对这个问题小编的建议是，与其忧虑学习多久，考不过怎么办，不如沉下心来好好地跟着我们的老师学习，直播的适合认真笔记，不懂就提问，做实操项目的时候跟上老师的步伐，不清楚的可以让老师针对性地讲解，多听多练
03
报考人工智能训练师大概需要多少费用？
这应该是大家都最为关注的问题了，但话又说回来，钱是一方面，还有一个重要的点，那就是你要考虑到你报考的这个机构官方认证，有章可循的，例如说我们的国家职业资格培训鉴定实验基地（http://www.nptb.org/）——是国家人力资源和社会保障部在天津建立的综合性职业标准开发机构。主要承担国家新职业标准研发和推广任务，开展培训鉴定实验项目和课题研究，进行新职业教材和课程设计，主要是从知识的考核到能力的对应考核，主要内容是大纲内容体系的制定与保持，审核及总结，同时关注的环节是新知识的引入
04
考试通过后怎么做项目
当您考试通过后，每个学员可通过自己的学习卡账号和密码，登录我们的项目网站，进行项目的领取
数据标注训练营
温馨提示：在学习完成考试通过后，记得及时联系您的孵化经理，进行一个项目的实时沟通
05
报考优势有哪些？
1、学习及考试形式：理论课+实践操作+线上考试+考试通过获取电子/纸质版官方证书
2、线上学习，时间灵活
3、证书编号官网可查
4、最快30天可拿证（具体根据当月的考试安排决定）
5、一次不过，可参加下次补考
科技改变生活，创新引领未来！
想要提升技能、自我改变的
小伙伴千万别错过了！
∇赶紧进行预报名吧∇返回搜狐，查看更多