字节-人工智能编辑代码方向面试-题目记录

本文主要是介绍字节-人工智能编辑代码方向面试-题目记录，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

问的都是自己简历里写的！不会就不要写

• 简述一下几个排序算法

• 二分查找的时间复杂度（是O（log2n）!!!）

• find函数和count函数的时间复杂度都是O（n），因为都是遍历整个数组来找的！！

• 强化学习，有哪些强化学习算法（我当时用policy-based和value-based来说了）
  
  
  

• 机器学习中，监督学习和非监督学习的区别？

  • 这就不说了，太简单

• 哪些是监督？哪些是非监督？要会列举？

  • 监督：支持向量机 (Support Vector Machine, SVM): 用于分类和回归，目标是找到一个最优的超平面，将数据分成不同的类别。
    决策树 (Decision Tree): 用于分类和回归，模型通过学习数据的特征来构建决策树，每个节点表示一个决策条件。
    线性回归 (Linear Regression): 用于回归任务，模型学习线性关系，预测连续输出。
    逻辑回归 (Logistic Regression): 用于二分类任务，预测样本属于某个类别的概率。
    K近邻算法 (K-Nearest Neighbors, KNN): 用于分类和回归，根据距离最近的K个邻居的标签进行预测。
    朴素贝叶斯 (Naive Bayes): 基于贝叶斯定理，用于分类任务，假设特征之间是条件独立的。
  • 非监督：K-means聚类 (K-Means Clustering): 将数据分成K个簇，最小化簇内样本的方差。
    层次聚类 (Hierarchical Clustering): 通过构建树状结构（树形图）将数据聚类。
    主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA): 一种降维技术，通过投影到主成分方向，保留数据中方差最大的方向。
    自编码器 (Autoencoder): 一种神经网络，用于学习数据的低维表示或去噪。
    密度聚类 (DBSCAN, Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise): 通过数据点的密度进行聚类，可以处理噪声数据。

• 支持向量机？决策树？大致说一下？

  • 1. 支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)
       基本概念:支持向量机是一种用于分类和回归的监督学习算法。其目标是找到一个能够最大化类间边界（即支持向量）的超平面，以便准确地将数据点分成不同的类别。
  • 2. 决策树 (Decision Tree)
       基本概念:决策树是一种树状结构的模型，用于分类和回归任务。它通过一系列的决策条件将数据递归地分割，直到每个分割的子集基本纯净（即大多数数据点属于同一类）。

• 为什么要labled？

• 有哪些常用的数据标注方法？

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• 什么是死锁？
  

• 如何预防死锁？（什么算法？）
  
  
  

• 进程和线程的区别？

  • 进程 (Process) 和 线程 (Thread) 是操作系统中的基本执行单元。它们之间有许多区别，主要体现在资源分配、执行方式、以及在操作系统中的管理方式上。
  • 进程: 进程是一个正在执行的程序的实例，是操作系统资源分配的基本单位。每个进程都有自己独立的内存空间和系统资源（如文件句柄、设备等）。进程之间是相互独立的，一个进程的崩溃不会影响其他进程。
    线程: 线程是进程中的一个执行路径，是CPU调度和执行的基本单位。一个进程可以包含多个线程，多个线程共享进程的资源（如内存空间、文件句柄等），但线程之间有独立的执行栈和程序计数器。

• 线程安全是什么？最好多说几种情况
  
  

• 进程通信
  

这篇关于字节-人工智能编辑代码方向面试-题目记录的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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