算法面试知识点的汇总整理（持续更新）

这篇博客的内容主要是我自己面试的经历和我收集到的一些面试中被面试官经常问到的问题，这些问题不仅在面试中经常被问到，在实际的学习、科研实践和工作中亦对我们有很大帮助。所以我也将每个问题的答案进行收集和完善，以下，enjoy：

深度学习部分：

1.CNN经典模型知识点汇总（持续更新）：
VGGNet知识点汇总

ResNet网络知识汇总（含梯度计算等公式）

2.Fast R-CNN以及RoI Pooling相关知识

3.Faster R-CNN相关知识

4.对图像分割概念的理解

5.U-Net相关知识

6.如何解决数据样本不均衡问题

7.Batch Normalization相关问题

8.VGG16和ResNet152哪个参数量更多？

9.生成式模型和判别式模型的区别

10.$1\times 1$卷积的作用

GAN网络知识部分：

1.对原始GAN的原理及知识点理解：
原始GAN的数学原理及知识点点我

2.对GAN网络及其分支网络概念的了解：
GAN网络分支网络广度知识点我

3.对DCGAN的理解：
深度学习_GAN_DCGAN学习笔记

深度学习框架部分:

1.用PyTorch搜手动编写卷积神经网络:
使用PyTorch编写卷积神经网络全流程(实例:CIFAR10图像分类)

2.PyTorch基础知识：
PyTorch基础知识点我

3.用pyTorch进行迁移学习实例：
实例链接

机器学习知识部分：

1.偏差与方差：
本文第一部分

2.欠拟合和过拟合相关问题：
误差、方差、偏差以及欠拟合于过拟合

3.结构风险和经验风险：
结构风险最小化和经验风险最小化知识

Python知识部分:

1.编译性语言和解释性语言的异同，Python属于哪一种语言?
参考连接

C/C++知识部分：

1.C++的多态相关知识：
C++多态知识点我

数学基础知识部分：

概率论题目：

1.设随机变量X1,X2,…Xn相互独立，且都服从（0,θ）上的均匀分布。求U=max{X1,X2,…Xn}数学期望。
本题答案点我

2.若要使骰子(六个面)的每个数都出现至少一次，那么平均需要掷多少次骰子？
本题答案点我

图像处理与传统经典CV算法部分：

1.LBP算子介绍：
LBP算子知识点我

2.Haar算法介绍：
Haar算法点我

Linux知识部分：

1.如何把一个目录下的所有文件（不包含目录）的权限改为644？
LInux文件权限相关知识点我

计算机原理知识部分：

1.进程和线程的不同点：
进程和线程详解点我

硬件知识部分：

1.GPU相关知识：
GPU知识汇总

算法笔试题部分：

1.归并排序代码：
归并排序知识点我

2.快速排序代码:
快速排序知识点我

3.堆排序代码:
堆排序知识点我

4.二叉树的深度代码:
二叉树的深度解析点我

5.反转链表代码:
反转链表解析点我

6.数组中出现次数超过一半的数字代码:
答案点我

7.冒泡排序代码：
冒泡排序知识点我

8.搜索旋转排序数组：
答案点我

9.连续子数组的最大和：
答案点我

10.判断字符串是不是回文串：
答案点我

11.把字符串转换成整数:
答案点我

12.最小的k个数：
答案点我

13.蓄水池抽样相关问题：
（随机数采样，蓄水池抽样等）

14.二叉搜索树的后序遍历序列:
答案点我

15.插入排序：
答案点我

16.两数之和为S:
答案点我

17.最长不含重复字符的子字符串：
答案点我

18.大量数据中找中位数：
答案点我

19.无序数组的逆序对问题：
答案点我

20.两个链表的第一个公共节点：
答案点我

21.丑数相关问题：
答案点我