免费下载《程序员面试宝典》pdf 人工智能程序员面试笔试宝典答案最新版下载

发表时间：2023-07-18 00:35:41

免费下载《程序员面试宝典》pdf

社会竞争很残酷、面试则是一场表演，企业永远喜欢可以随机应变、聪明的求职者。

程序员的面试不同于一般岗位的面试。

当你在羡慕程序员十几万美金年薪的同时，你却不知道他们在应付面试时，要经历的重重磨难和压力。

程序员面试中，技术面试必不可少，除此之外，还有很多非技术相关的问题，例如考察你的逻辑思维能力，或者是沟通协作能力等等。

这注定了程序员面试并不是走过场，实力永远比运气重要。因此，事前准备，也是一剂良方。最近很多小伙伴问我要一些面试相关的资料，于是我翻箱倒柜，找到了这本非常经典的电子书——《程序员面试宝典》。

资料介绍

《程序员面试宝典》取材于各大公司面试真题（笔试、口试、电话面试、英语面试，以及逻辑测试和智商测试），详细分析了应聘程序员（含网络、测试等）职位的常见考点。本书的面试题除了有详细解析和答案外，对相关知识点还有扩展说明，真正做到了由点成线，举一反三，对读者从求职就业到提升计算机专业知识都有显著帮助。

如何获取？

识别二维码并关注公众号「Java后端技术全栈」；

在公众号后台回复关键字「968」

AI人工智能、机器学习面试题（2023最新版）

人工智能、机器学习面试题总结，侧重于理解，回答供参考，欢迎讨论。

General

深度学习（DeepLearning,DL）和机器学习（MachineLearning,ML）的关系是什么？

深度学习是机器学习的子类，是利用深度神经网络提取特征进行学习。机器学习还有其他非深度学习的技术，例如SVM、DecisionTree、NaiveBayes等。

深度学习流行的框架有哪些？各有什么特点？

TensorFlow：最主流，生态支持完备，硬件友好，同时有GoogleBrain研究支撑。

PyTorch：后起之秀，融合了Torch和Caffe2，和python混合编程体验好，学术界宠儿。

以及国内的PaddlePaddle，MindSpore等。

精确率（Precision）和召回率（Recall）以及F1值/分数（F1value/score）是什么？查准率和查全率呢？

先解释缩写：

TP:TruePositive，预测为真，结果也为真的数量；

FP:FalsePositive，预测为真，结果为假的数量；

FN:FalseNegative，预测为假，结果为真的数量。

精确率：P=TP/(TP+FP)，西瓜书里也叫查准率；

召回率：R=TP/(TP+FN)，西瓜书里也叫查全率。

F1值：F1=2*(P*R)/(P+R)，精确率和召回率的调和均值。

可以看出，精确率和召回率的区别在于分母，精确率关心的是预测为真的数量中有多少真正对的（而不是其他类错误预测为这一类），而召回率关注的是这一类有多少判断正确了（而不是判断为其他类了）。直观理解：召回的意思是，如果这一类错误预测为其他类了，要找回来，即为召回。

AUC指标与precesion/recall/F1评估模型的手段有何区别，什么情况下应该用哪一种？

AUC是AreaunderCurve，曲线下面积。这个曲线横纵坐标分别为TPR和FPR.

TPR:TruePositiveRate,即recall;TPR=TP/(TP+FN),表示正确分类的正样本所占所有正样本的比例；

FPR:FalsePositiveRate,FPR=FP/(FP+TN)，表示错误分类的负样本占所有负样本的比例。

对于同一个模型，TPR和FPR是一对跷跷板，可以通过修改阈值的方式来调节，例如调低分类为正样本的门槛，则更多的样本被分类为正样本，TP会增加，导致FPR增加；但此时，FP也会增加，导致FPR增加。

F1score相当于是综合了precision和recall，使用默认阈值；AUC是一个模型更为全面的指标，考虑了不同的阈值。但由于AUC比较复杂，一般情况下使用F1score就可以了。

SGD中S代表什么，如何理解？

S即为stochastic，随机梯度是指用来计算梯度的输入数据是随机选取的一部分（batch），而不是所有的数据。使用所有数据一方面计算量巨大，不太现实，另一方面容易陷入局部极小值难以跳出，随机batch的梯度反而增加了跳出局部极限值的可能性，从而获得更好的结果。

激活函数（ActivationFunction）有什么用处，有哪几种？

提供了非线性单元，使得整个网络变为非线性，从而能够解决各种非线性问题。

有ReLU/PReLU/Relu6/Sigmond/Tanh/SELU/SWISH等，目前最常用的还是ReLU,复杂度低，效果还可以。

监督学习和无监督学习的区别？请分别举例。

监督学习必须要标注，使用标记数据牵引训练，例如LR、SVM；

无监督机器学习不需要标注，模型通过自己发现数据的内部关系，例如Kmeans。

机器学习/深度学习项目中所需的步骤？

采集数据、预处理与特征选择、选择模型、训练模型、评估模型、诊断模型、调整参数，最后是预测、上线运行。

神经网络参数初始化方法有哪些，适用范围是什么？

weight最常用的是由KaimingHe提出的MSRA，在Xavier的基础上改进。Xavier假设激活函数关于原点中心对称，而常用的ReLU并不满足该条件。MSRA初始化是一个均值为0，方差为sqrt(2/Fin)的高斯分布。Xavier初始化是一个均匀分布U[-sqrt(6/(Fin+Fout))]，Fin、Fout代表扇入、扇出，即为输入和输出的维度。

bias一般初始化为0，另外提醒一下如果conv后面接bn，可以省略bias，是等价的，有兴趣的可以自己推导一下。

因此，如果激活函数使用ReLU，则推荐使用MSRA；如果激活函数使用tanh等中心对称的函数，则使用Xavier初始化。

列举深度学习中常用的分类网络、检测网络、分割网络（语义分割、多实例分割）、超分网络。

分类网络：ResNet，SENet，EfficientNet等；

检测网络：FasterRCNN，YOLO，SSD等；

分割网络：MaskRCNN、UNet等；

超分网络：SRCNN、FSRCNN等。

具体网络介绍可以关注我的公众号和博客。

ResNet解决了什么问题？结构有何特点？

ResNet提出是为了解决或缓解深度神经网络训练中的梯度消失问题。通过增加shortcut，使得梯度多了一个传递的途径，让更深的网络成为可能。

在图像处理中为什么要使用卷积神经网络（CNN）而不是全连接网络（FC）？

首先，CNN相对于FC的参数量减少非常多，对于图像这种输入维度相对较大的任务，全部使用FC不现实，另外参数量过多而数据规模跟不上非常容易过拟合，网络本身也难以训练。图像本身附近像素的关联信息很多，CNN正好能够提取一个区域数据的特征，并且能够通过不断加深扩展感受野，使得其适用于图像任务。

分类网络和检测网络的区别？

任务不同，Loss函数不同，一般分类网络使用crossentropyloss，而检测网络的loss是分类的loss和检测框回归loss的加权和。

损失函数（loss函数）有什么作用？

牵引网络的更新，梯度是loss函数相对于权重的偏导。

网络训练时为何要加正则化，有哪些手段？

目的是防止网络过拟合。

手段有：

L1/L2正则化

Dropout

Earlystop

数据增强也可以视为是一种正则化，例如图像的平移、旋转、缩放等。

如何判断网络是过拟合还是欠拟合？有哪些手段改善？

通过train和test的准确率来判断，如果train和test准确率差距非常大，即train的准确率接近100%，而test较差，说明过拟合；如果train的准确率就较差，说明欠拟合。

过拟合可以通过增加数据，或者加正则化缓解；欠拟合可以增加网络容量，例如加深或者加宽网络来改善。

BatchNormalization有什么作用？使用时需要注意什么？

BN的主要作用有：

加速网络的训练（缓解梯度消失，支持更大的学习率）

防止过拟合

降低了参数初始化的要求

使用时需要注意train时更新bn的相关参数，而test时要固定，一般有is_training的flag.

梯度爆炸有哪些解决办法？

梯度截断（gradientclipping）

良好的参数初始化策略

调小lr

人工智能技术分析

人工智能机器学习深度学习

第六届世界互联网大会乌镇峰会简评

华为人工智能战略分析：2019华为全连接大会

阿里含光VS华为昇腾：AI芯片路在何方

AI人工智能三要素：数据、算力和算法

计算机视觉(CV)任务介绍：分类、检测、分割、超分、关键点识别、图像生成、度量学习

理解深度学习中的分类网络：LeNet

PyTorch1.3

tf.GradientTape详解：梯度求解利器

TensorFlow高阶API和低阶API

TensorFlow静态图和eager机制

TensorFlow2.0

TensorFlow高阶API和低阶API

TensorFlow调试技巧

TensorFlow与PyTorch对比

PyCharm调试技巧

解读谷歌的AI杀手级专利：Dropout

AutoML算法分析（一）：基于强化学习的算法

SENet详解

关于我

缘起：新的开始

公众号持续更新，欢迎订阅。

AI人工智能与大数据

《2023 Java程序员面试编程宝典》V80版本

公众号的小伙伴们，你们好呀，这是继《Java面试通关手册》V6.0版本之后的全新版本，这一次是在之前基础上增加了，对标阿里P6的技术成长路线图，这也是我一直很想写的一个主题......

概述

本文是除了帮大家快速回顾了Java中知识点，帮助大家在最短的时间内用作面试复习之外，更多的是想跟大家分享一些学习和探究的方法，授之以渔，让大家少走一些弯路，知道从哪些方面下手来学习和分析问题。

所以说不管是应对面试，还是技术之路的学习来说，都是不错滴。

本来想着将文件上传到github上，但由于文件太大有的都无法显示所以直接整理成多个PDF和思维导图，供大家学习

目前的规划中，对于这份内容主要会分为2部分，4大主题，15个主要模块，35个小板块：

一：对标阿里P6（年薪50w）成长技术脑图

并发篇

JVM篇

MySQL篇

Redis篇

开源框架篇

分布式篇

微服务篇

性能优化篇

二：Java面试通关手册V8.0版本

程序员面试题集

JAVA核心面试题库（2020年版）

JAVA常见面试题库（2020年版）

BATJJAVA经典必考面试题库（2020年版）

互联网一线大厂面试题库（2020年版）

百度篇

京东篇

腾讯篇

头条篇

美团篇

华为篇

滴滴篇

........

Java各知识点综合面试题（2020年版）

并发编程

多线程

集合框架

设计模式

数据库

性能优化

RabbitMQ消息中间件

ActiveMQ消息中间件

Dubbo

JVM

Kafka

MongoDB

MyBatis

MySQL

Netty

Nginx

Redis

Tomcat

Zookeeper

Spring

SpringBoot

SpringCloud

SpringMVC

.......

程序员必备书单

程序员简历模板

正文1

并发编程（学习脑图）

并发编程可以说是Java编程的灵魂，可以让系统性能更高，用户响应速度更快，让我们的程序模块化和异步化，且内部机制与实现原理也是一线互联网面试官比较青睐的。

JVM（学习脑图）

阿里面试必问JVM！我们所有的程序都运行在Java虚拟机上，只有对Java虚拟机底层原理进行深入的学习，全面理解JVM的运行机制、运行时数据区、垃圾收集算法等，还有事务及SpringMVC整个流程、AQS等。

MySQL（学习脑图）

MySQL的原理、底层、优化已经成为一个合格的程序员必备技能。开发人员对MySQL的掌握，越深入，你能做的事情就越多。

Redis（学习脑图）

Redis在国内各大公司都很热门，比如新浪、阿里、腾讯、百度、美团、小米等。Redis也是大厂面试最爱问的。项目中使用Redis，主要考虑性能和并发。

开源框架（学习脑图）

Spring作为现在最流行Java开发技术，其内部源码设计非常优秀；

MyBatis在阿里等大厂十分流行，BAT等一线互联网公司面试也一定会涉及源码解析的问题。

分布式（学习脑图）

核心知识点

分布式数据库：memcached、MongoDB、Redis

分布式通讯：ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka

分布式限流：Nginx、zookeepe

微服务（学习脑图）

核心知识点：Dubbo，SpringBoot，SpringCloud

以上脑图和相关复习资料，我放在了另一个公众号，长按下面的二维码关注它，向它发送关键字“888”即可领取。

长按下面二维码关注另一个公众号

向该公众号发送关键字“888”领取

是上面二维码对应的公众号

不是本文对应的公众号

这套精心准备的资料，可以号称最全的程序员练级百科全书。囊括了如下内容：

JAVA核心面试题库（1000+题）

JAVA常见面试题库（3000+题）

Java各知识点综合面试题（5000+题）

这套题库里面中包含了以下很多个模块（都有单独的PDF文档）：并发编程，多线程，集合框架，设计模式，数据库，性能优化，RabbitMQ消息中间件，ActiveMQ消息中间件，Dubbo，JVM，Kafka，MongoDB，MyBatis，MySQL，Netty，Nginx，Redis，Tomcat，Zookeeper，Spring，SpringBoot，SpringCloud，SpringMVC，.......

互联网一线大厂面试题库（300+题）

这套题库里面中包含了以下很多个公司：百度篇，京东篇，腾讯篇，头条篇，美团篇，华为篇，滴滴篇，........

BATJJAVA经典必考面试题库（50+题）

程序员必备书单

其中很多书籍都是非常不错的，值得大家研读（这里仅作为学习之用，分享给大家）

程序员简历模板（900份）

这里也给大家一些大佬们的简历模板，可以让你在面试官那里大大加分（已分类整理，这里仅作为学习之用，分享给大家）

好了，由于文件太多，暂时列举这些部分截图，以上为2020年6月份整理，我放在了另一个公众号，长按下面的二维码关注它，向它发送关键字“888”即可领取。