算法工程师面试知识点整理

今天这份福利是知乎博主「李rumor」总结的算法工程师面试知识点，是rumor学姐跳槽时刷遍基础知识、全网面经并结合自己经验归纳出的精华。包含了面试中可能遇到的概率题、leetcode题型归纳、机器学习、深度学习的方方面面。

就拿其中的深度学习-编码器-BERT节点来说，包含了基础的模型结构、精调技巧、预训练方法以及衍生的蒸馏压缩、生成模型与训练、Transformer结构改进以及知识融入，都是NLP算法工程师的刚需知识点：

再看学姐刷了400余道leecode和无数面经之后归纳的数据结构与算法经典题型，给每个知识点都插入了备注以及题解参考：

学姐每周都会在公众号上疯狂输出干货，push大家学习：

• BERT蒸馏完全指南｜原理/技巧/代码

• 一文搞懂NLP中的对抗训练

• 分布式/混合精度/梯度累加..如何优雅地训练大型模型？

不光技术硬核，性格也十分搞怪，经常推送出你意料的段子：

• 有人拼模型吗？

• 万圣节放飞自我通知

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