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字节高频算法 字节算法+场景+智力(答案汇总在其他帖子)
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已经在LR中一起实现。
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CS 基础
CS基础 数据结构/网络/操作系统/数据库/设计模式@Ming
多进程、多线程、协程、socket 多线程与多进程的思考
Python 基础
Python/Numpy/PyTorch/sklearn/XGBoost/Linux 基础@Ming
什么是可变/不可变对象
不可变对象，该对象所指向的内存中的值不能被改变。当改变某个变量时候，由于其所指的值不能被改变，相当于把原来的值复制一份后再改变，这会开辟一个新的地址，变量再指向这个新的地址。
可变对象，该对象所指向的内存中的值可以被改变。变量（准确的说是引用）改变后，实际上是其所指的值直接发生改变，并没有发生复制行为，也没有开辟新的出地址，通俗点说就是原地改变。
Python中，数值类型（int和float）、字符串str、元组tuple都是不可变类型。而列表list、字典dict、集合set是可变类型。
is 就是判断两个对象的id是否相同， 而 == 判断的则是内容是否相同
还是看代码比较直观。先看不可变对象
Python高级编程 （！！两个小时视频课，一定要看！！）Python3 源码分析python 装饰器，superpython 垃圾回收机制python 多进程、多线程、GIL Python多进程与多线程编程
由于GIL的存在，很多人认为Python多进程编程更快，针对多核CPU，理论上来说也是采用多进程更能有效利用资源。网上很多人已做过比较，我直接告诉你结论吧。
对CPU密集型代码(比如循环计算) - 多进程效率更高对IO密集型代码(比如文件操作，网络爬虫) - 多线程效率更高。
为什么是这样呢？其实也不难理解。对于IO密集型操作，大部分消耗时间其实是等待时间，在等待时间中CPU是不需要工作的，那你在此期间提供双CPU资源也是利用不上的，相反对于CPU密集型代码，2个CPU干活肯定比一个CPU快很多。那么为什么多线程会对IO密集型代码有用呢？这时因为python碰到等待会释放GIL供新的线程使用，实现了线程间的切换。
Numpy、Pytorch基础
numpy 常用操作Pytorch 分布式训练的梯度回传、parameter server。最好了解下hadoop、hive、mapreduce原理等。TF和PyTorch 区别
Hadoop 相关
机器学习基础@Ming
《百面机器学习》笔记@Ming
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拉格朗日法和KKT条件
- 常见面试题
过拟合、欠拟合、L1、L2偏差 Bias、方差 Variance，可结合bagging&boosting、或者过拟合、欠拟合。
计算机视觉基础
知乎 深度学习 计算机视觉 面试应聘集合
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- 常见Loss 函数
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他的核心逻辑就是「从关注全部到关注重点」。
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CV任务总结：backbone/检测/分割/姿态@Ming
目标检测RCNN、YOLO、Anchor-free总结
服装关键点检测与项目总结
人体姿态估计总结
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推荐系统基础
Word2Vec协同过滤UserCF、ItemCF矩阵分解FM、FFM、FwFmDeepFM、Wide&Deep、DeepCrossingESMM、MMoE
推荐系统与实习总结
特征筛选Multi-task Learning
常见智力题
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面经
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