58同城算法工程师一面＆二面 面试题
来源：投稿 作者：LSC
编辑：学姐
一面 40min
1.Gbdt和xgboost的区别
XGBoost是对GBDT的改进和扩展，它提供了更高的效率、更好的性能、正则化技术、内置特征选择等功能。
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(1)正则化:
GBDT使用基本的树模型，并在每一轮迭代中逐渐增加树的复杂性。它使用简单的正则化技术，如叶子节点的最小样本数限制，来防止过拟合。
XGBoost引入了正则化技术，包括L1和L2正则化，以减少过拟合风险。它还使用了二阶导数信息来提高训练的稳定性。
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(2)高效性:
XGBoost通过多线程和分布式计算提供了更高的训练效率。它实现了高度优化的数据存储和计算，以减少内存使用和加速训练过程。
GBDT通常以串行方式训练，训练时间可能较长，特别是在处理大规模数据时。
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(3)缺失值处理:
XGBoost能够自动处理缺失值，无需手动进行处理。
在GBDT中，需要在数据预处理阶段手动处理缺失值，通常通过填充或删除缺失值。
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(4)内置特征选择:
XGBoost具有内置的特征选择功能，它可以估计每个特征的重要性，并根据其重要性进行特征选择。GBDT通常需要手动进行特征选择或依赖其他特征选择方法。
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(5)求导优化:
GBDT只需要对目标函数求一阶导，xgboost要求二阶导。
2.Lstm的特点
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(1)门控机制:
LSTM引入了门控机制，包括遗忘门、输入门和输出门，这些门控制着信息的流动和保存。遗忘门决定哪些信息应该被遗忘，输入门控制哪些信息应该被添加到记忆单元，输出门控制什么信息应该传递到下一个时间步。这种机制有助于控制信息的流动，提高了模型的训练效率。
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(2)长期记忆:
LSTM的主要特点是能够捕捉和维护长期依赖关系，它在处理序列数据中表现出色。传统的RNN存在梯度消失问题，导致难以学习长序列的依赖关系，而LSTM通过设计具有记忆单元的结构来解决这个问题，允许信息在长时间内保持不变。
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(3)平行化训练:
LSTM具有良好的并行性，可以加速训练过程，特别是在GPU上进行训练。这有助于处理大规模数据和加速深度学习模型的训练。
3.Transformer的最重要的特点，对比CNN的效果
最重要的特点是自注意力机制。
对比CNN，transformer更注重全局特征，特征之间能并行计算，CNN更注重局部特征，图像分类领域中，在图像数量充足的情况下，tranformer的效果通常比CNN好。
4.ReLU激活函数的优缺点，怎么改进
优点:
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(1) 当特征值大于0时，可以避免梯度消失
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(2)计算简单
缺点:
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(1) 非零均值
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(2)当特征值大量小于0时，可能引起梯度消失
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(3)当特征值大于0时，非线性拟合能力可能下降
改进：改用Leaky ReLU函数
5.Sort Linux命令的使用
# file.txt
# int int string
1 2 str1
1 1 str2
2 2 str3
# 按第一列的倒序，第二列的正序排序输出
2 2 str3
1 1 str2
1 2 str1
答案:
sort -r 1 -k 2 file.txt
6.Coding 斐波那契数列
# 1 1 2 3 5 ...
# input : n
# output: 第n位的值
# n = 3, => 3
def func(n):
if n == 0 or n == 1:
return 1
a, b = 1, 1
for i in range(2, n+1):
tmp = b
b = a + b
a = tmp
return b
7.了解隐码模型和CRF吗？介绍一下
8.简单介绍一下Mapreduce
它用于处理海量数据，其核心思想是将大规模数据集分为多个小的子集，然后并行处理这些子集，最后将结果进行合并。
9.C++的指针和引用的区别
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(1)引用访问一个变量是直接访问，而指针是间接访问。
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(2)引用是一个变量的别名，不额外占用内存空间，而指针是一个变量，有自己的内存空间。
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(3)引用定义的时候必须赋值,并且赋值之后不可以改变，指针定义的时候可以不赋值，赋值后可以改变其所指的值。
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(4)引用不可以为空，但是指针可以指向空值。
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(5)引用是类型安全的，一般不会引起内存泄露的问题，指针可能会，一般尽可能用引用代替指针。
二面 30min
1.聊项目
2.介绍自己最熟悉的几个模型
我介绍了resnet，inceptionnet, yolo模型等
3.介绍Yolo模型，主要是3-5
4.样本不均衡的处理方法
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(1)欠采样
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(2)过采样
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(3)平衡读取数据
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(4)设置权重，对样本较少的数据设置较高的训练权重
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(5)使用平衡损失函数，比如focal loss等
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(6)数据增强
5.介绍Focal loss
Focal Loss 最初由物体检测领域的研究者提出，其主要目标是减轻模型在训练过程中对大多数背景类别的关注，从而更好地处理少数类别的样本。这种损失函数有助于提高模型对罕见类别的检测性能。
Focal Loss 的主要特点如下:
**关注难分样本: **Focal Loss 通过调整样本的权重，更加关注难以分类的样本。通常情况下，容易分类的样本(大多数属于背景类别)会降低其权重，而难分类的样本(属于少数类别)会增加其权重。
**降低易分类样本的权重: **通过调整损失函数，Focal Loss 能够有效地降低容易分类的样本(背景类别、样本数量多的类别)的权重，这样模型将更加关注罕见类别，从而提高了模型在罕见类别的检测能力。
Focal Loss 的引入有助于提高目标检测模型对于罕见目标的检测性能，减轻了类别不平衡问题对模型训练的影响。
6.二叉搜索树和二叉堆的区别
二叉搜索树的左子树的结点的值都比根结点小，右子树结点的值都比根结点大。一般情况下，插入删除搜索的时间复杂度是O(logn)，最坏情况下是O(n)。
二叉堆分为最大堆、最小堆。如果是最大堆，只要保证根结点的值大于左右子树的结点的值。插入删除排序的时间复杂度是O(nlogn)
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