腾讯工程师总结的Python面试指南(附下载)

金九银十了,很多小伙伴都在准备跳槽。最近很多小伙伴找我要一些Python基础/框架资料及面试题,于是我翻箱倒柜,把这份字节跳动大牛总结的Python面经总结找出来,免费共享给大家!
据说有小伙伴靠这份笔记顺利进入TMD华为等大厂,所以一定要好好学习这份资料!
资料介绍
这份资料非常全面且详细,从Python基础到Python进阶高级面试题,Django、Flask等Web框架以及爬虫、数据分析知识,数据库、算法与数据结构、架构方面的均有涉及,几乎覆盖了Python 基础及进阶的方方面面,无论你是面试初级工程师还是中高级工程师这份面试题都能帮助到你。
资料也按目录进行编排,每一章下面都有更具体的内容:

这份面试总结一共有245道题


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文档解释了 Python 3.8 相比 3.7 的新增特性。本参考手册描述了 Python 的语法和“核心语义”。本参考是简洁的,但试图做到准确和完整。 
这份库参考则介绍了与 Python 一同发行的标准库。它还描述了通常包含在 Python 发行版中的一些可选组件。
这一部分文档专门介绍在不同平台上配置Python环境的一般方法,解释器的调用以及方便使用Python的技巧。

官方链接:
https://docs.python.org/zh-cn/3/





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《Think Python》是很多 Python 初学者的不二入门教材,受到广泛好评。该书原作者是美国 Olin 工程学院的教授 Allen B. Downey,目前该书的原版和中文版本都已免费开源。

 
             
 
中文版本译者是一名自学 Python 的编程爱好者。选择翻译《Think Python》,一是因为它是作者入门使用的第一本教材;二是,它确实非常浅显易懂,把很多概念用非常朴实的话进行解释。作者称,当时零基础学习 Python 的他看这本书没有大的障碍。
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内容概要:本文详细比较了GPU、TPU专用AI芯片在大模型推理优化方面的性能、成本及适用场景。GPU以其强大的并行计算能力和高带宽显存,适用于多种类型的神经网络模型和计算任务,尤其适合快速原型开发和边缘计算设备。TPU专为机器学习设计,擅长处理大规模矩阵运算密集型任务,如Transformer模型的推理,具有高吞吐量和低延迟特性,适用于自然语言处理和大规模数据中心的推理任务。专用AI芯片通过高度定制化架构,针对特定神经网络模型进行优化,如卷积神经网络(CNN),在处理特定任务时表现出色,同时具备低功耗和高能效比的优势,适用于边缘计算设备。文章还介绍了各自的优化工具和框架,如CUDA、TensorRT、TPU编译器等,并从硬件成本、运营成本和开发成本三个角度进行了成本对比。 适合人群:从事人工智能、深度学习领域的研究人员和技术人员,尤其是对大模型推理优化感兴趣的读者。 使用场景及目标:①帮助读者理解GPU、TPU和专用AI芯片在大模型推理中的优缺点;②为选择适合的硬件平台提供参考依据,以实现最优的推理性能和成本效益;③介绍各种优化工具和框架,帮助开发者高效部署和优化模型。 其他说明:本文不仅涵盖了硬件架构特性,还深入探讨了优化技术和应用场景,旨在为读者提供全面的技术参考。在选择硬件平台时,需综合考虑具体任务需求、预算限制及开发资源等因素。
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