一些面试可能会考到的问题

std::sort用法:

std::sort的原型是这样

template<class RandomAccessIterator>
   void sort(
      RandomAccessIterator _First, 
      RandomAccessIterator _Last
   );
template<class RandomAccessIterator, class Pr>
   void sort(
      RandomAccessIterator _First, 
      RandomAccessIterator _Last, 
      BinaryPredicate _Comp
   );


第一个形式默认是升序排列,需要在要排列的类中重载“<”操作符,例如:

typedef struct _string_info
{
	unsigned short	stringID;
	unsigned short	stringLen;
	dchar			*pString;

	bool operator< (const _string_info& str_info) const
	{
		return stringID < str_info.stringID;
	}
}STRING_INFO;

对该结构体类型使用std::sort,应该这样使用:

std::vector<STRING_INFO> m_strVec
std::sort(m_strVec.begin(), m_strVec.end());


第二个形式是自己定义比较函数,注意在这种形式下重载“<”也是需要的,例如,要在stringID相等的情况下比较stringLen:

static bool SelfCompare(STRING_INFO &A, STRING_INFO &B)
{
	if (A.stringID < B.stringID)
	{
		return true;
	}
	else if(A.stringID == B.stringID)
	{
		if (A.stringLen < B.stringLen)
		{
			return true;
		}
	}
	return false;
}

std::sort(m_strVec.begin(), m_strVec.end(), SelfCompare);


另外,可以使用标准库函数:

std::sort(m_strVec.begin(), m_strVec.end(), std::less<STRING_INFO>());

std::sort(m_strVec.begin(), m_strVec.end(), std::greater<STRING_INFO>());


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shared_ptr:

“boost/shared_ptr.hpp”

一个资源可以被多个shared_ptr对象拥有,最后一个对象释放掉资源时,资源才被释放

考虑下面的例子:

class F {};
class G : public F {};

shared_ptr<G> sp0(new G);   // okay, template parameter G and argument G*
shared_ptr<G> sp1(sp0);     // okay, template parameter G and argument shared_ptr<G>
shared_ptr<F> sp2(new G);   // okay, G* convertible to F*
shared_ptr<F> sp3(sp0);     // okay, template parameter F and argument shared_ptr<G>
shared_ptr<F> sp4(sp2);     // okay, template parameter F and argument shared_ptr<F>
shared_ptr<int> sp4(new G); // error, G* not convertible to int*
shared_ptr<int> sp5(sp2);   // error, template parameter int and argument shared_ptr<F>

注意其中的类型转换






<think>嗯,用户这次想了解AI项目面试的常见考点和问题类型。结合之前的对话历史,我之前详细解析过机器学习算法和应用场景,现在用户显然是在为技术面试做准备。从用户提供的引用来看,有几个关键点值得注意:引用[1]提到YOLOv8的面试考点,引用[2]讨论AI面试助手生成问题的逻辑,引用[3]涉及多分类问题的解决方案。这些说明用户需要的是实战型的面试指导,而非单纯的理论知识。用户可能正在准备算法工程师或AI开发岗位的面试,需要覆盖深度学习、传统机器学习以及工程实现等多个维度。考虑到引用[4][5]还提到Android和Kotlin考点,用户的技术栈可能比较全面。在准备回答时,我需要重点突出:1)项目深挖部分要强调技术选型依据和性能指标,这是面试官最爱的2)基础理论部分要区分传统ML和DL的差异,比如引用[3]提到的多分类策略3)工程能力要包含部署优化和代码规范,引用[1]中YOLOv8的部署就是典型案例特别要注意引用[2]提到的"技术考点图谱"概念,这意味着回答需要结构化呈现知识框架。可以借鉴这个思路把考点分成项目、算法、工程三个维度,每个维度下再细分具体问题类型。对于深度学习部分,YOLO系列的目标检测是高频考点(引用[1]),需要包含从数据增强到后处理的完整链路说明。传统机器学习则要强调特征工程和模型评估(引用[3]的OvO/OvR对比就很典型)。最后生成的问题要引导用户查漏补缺,比如模型压缩和AB测试这类实际工程问题,这比纯理论问题更有面试价值。</think>以下是人工智能项目面试中常见的考点及问题类型,结合技术深度和项目实践进行结构化整理: --- ### 一、**项目深挖类(高频考点)** 1. **技术选型依据** - *典型问题*: - "为何选择Transformer而非RNN处理该时序数据?" - "对比YOLOv5,YOLOv8在目标检测任务中的改进点是什么?[^1]" - *考察点*:算法对比能力、场景适配性分析 2. **性能优化方法** - *典型问题*: - "如何解决模型推理延迟高的问题?" - "针对类别不平衡数据,你采用了哪些损失函数改进?" - *考察点*:工程优化能力、问题解决路径设计 - *数学原理*: $$ \text{Focal Loss} = -\alpha_t(1-p_t)^\gamma \log(p_t) \quad (\text{解决样本不平衡}) $$ 3. **实验分析能力** - *典型问题*: - "A/B测试中模型指标波动的原因分析?" - "召回率提升但精确率下降,如何决策?" --- ### 二、**算法原理类(核心基础)** #### 1. 深度学习方向 | **考点** | **典型问题** | **关联技术** | |-------------------|-----------------------------------------------------------------------------|--------------------------| | 卷积神经网络 | 空洞卷积(Dilated Conv)如何扩大感受野? | 图像分割(UNet等) | | 注意力机制 | Self-Attention在Transformer中的计算复杂度?$O(n^2 \cdot d)$ 如何优化? | Longformer, Linformer | | 多分类策略 | OvR(One vs Rest)和MvM(Many vs Many)的适用场景差异?[^3] | 多标签分类 | | 模型压缩 | 知识蒸馏中教师模型与学生模型的知识传递机制? | DistilBERT, TinyBERT | #### 2. 传统机器学习方向 - **特征工程** - "如何处理高基数类别特征?(如用户ID)" - "什么场景下需用WOE编码替代One-Hot?" - **评估指标** - "AUC=0.85但业务效果差,可能原因?" - "多分类任务为何不能用准确率作为核心指标?" --- ### 三、**工程实践类(关键区分点)** 1. **部署优化** - TensorRT加速原理(层融合+精度准) - ONNX跨平台部署的局限性 2. **数据管道** - 实时流数据处理方案(Kafka + Spark Streaming) - 特征存储(Feature Store)设计要点 3. **代码能力** - *手写代码题*: ```python # 实现IoU计算(目标检测核心指标) def iou(box1, box2): x1_min, y1_min, w1, h1 = box1 x2_min, y2_min, w2, h2 = box2 inter_w = max(0, min(x1_min+w1, x2_min+w2) - max(x1_min, x2_min)) inter_h = max(0, min(y1_min+h1, y2_min+h2) - max(y1_min, y2_min)) return inter_w * inter_h / (w1*h1 + w2*h2 - inter_w*inter_h) ``` --- ### 四、**前沿拓展类(考察学习能力)** 1. **新技术理解** - "Diffusion模型相比GAN在生成任务上的优势?" - "LoRA微调大模型的参数高效性体现在哪里?" 2. **领域应用** - 医疗影像分析中的DICOM数据处理挑战 - 推荐系统中图神经网络的应用趋势 > **核心应对策略**: > 1. 使用**STAR法则**(Situation-Task-Action-Result)描述项目 > 2. 原理问题结合数学公式+可视化解释(如绘制Attention矩阵图) > 3. 工程问题突出**权衡思维**(如精度vs速度的平衡) --- ### 相关问题延伸 1. 如何解释Transformer的Positional Encoding必要性? 2. 模型部署时INT8量化导致精度损失的补偿方法有哪些? 3. 在多模态任务中,图文对齐(alignment)的常用损失函数设计? 4. 联邦学习项目中如何验证参与方数据的可靠性? [^1]: YOLOv8面试考点原理解析 [^2]: AI面试助手生成问题逻辑 [^3]: 多分类问题解决方案对比
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