C++
- C++特性
- C++11
- 多态和继承
- 构造函数
- 析构函数
- 手写代码实现string类
- 手写代码实现智能指针
- STL中的容器实现机制
并行计算很重要
算法和数据结构
- 分别采用线性表、二叉平衡树和哈希表存储数据，请分析他们各有什么优劣？
- 选择合适的排序算法：
1）很少的元素
2）几乎有序的元素
3）关注最坏的情况
4）希望能够得到较好平均情况下的
5）元素是从一个密集集合中取出
6）实现最简单，尽可能少的写代码
机器学习
SVM
- 关于支持向量机的（Support Vector Machine,SVM）的题目。大致有如下几个小问:
（1） 线性SVM原始问题的优化问题是什么？其对偶问题是什么？
（2）求解原始问题和对偶问题常用的优化算法有哪些？
（3）SVM如何处理多分类问题？
（4）SVM和logistic regression的异同，如何统一成一个优化问题形式？
（5）线性SVM和非线性（KERNEL）SVM与神经网络的关系？
Logistic回归
- 关于logistic回归，（这个函数为复杂回归函数，又被称为逻辑回归，或者sigmoid回归，在深度学习中为激活函数，应用非常广泛，除此之外还有softmax回归函数）大致有如下几个问题：
（1）logistic回归公式
（2）logistic函数及其导数
（3）logistic的loss及其更新公式
深度学习
正则化
拟合过程中通常都倾向于让权值尽可能小，最后构造一个所有参数都比较小的模型。因为一般认为参数值小的模型比较简单，能适应不同的数据集，也在一定程度上避免了过拟合现象。可以设想一下对于一个线性回归方程，若参数很大，那么只要数据偏移一点点，就会对结果造成很大的影响；但如果参数足够小，数据偏移得多一点也不会对结果造成什么影响，专业一点的说法是『抗扰动能力强』
https://blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/52433975
