DL面试题 深度学习面试题收集

1. 数学相关(Math)
2. 机器学习基础相关(ML)
3. 深度学习相关(DL)
4. 计算机视觉相关(CV)
5. 基础算法题相关(AL)
6. 算法语言相关(LA)

技术面试基础知识整理(From CyC2018)

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网络:cloud:	操作系统:computer:	算法:pencil2:	面向对象:couple:	数据库:floppy_disk:	Java :coffee:	分布式:sweat_drops:	工具:hammer:	编码实践:speak_no_evil:	后记:memo:

网络 :cloud:

计算机网络

整理自《计算机网络 第七版》，重点内容会在标题后面加 *。

HTTP

整理自《图解 HTTP》

操作系统 :computer:

计算机操作系统

整理自《现代操作系统》和《计算机操作系统》

Linux

整理自《鸟哥的 Linux 私房菜》

数据结构与算法 :pencil2:

算法

整理自《算法 第四版》

剑指 Offer 题解

《剑指 Offer 第二版》的最优解，在牛客网在线编程中出现的题目都已 AC。

Leetcode 题解

对题目做了一个分类，并对每种题型的解题思路做了总结。

面向对象 :couple:

设计模式

整理自《Head First 设计模式》

面向对象思想

一些面向对象思想和设计原则。

数据库 :floppy_disk:

数据库系统原理

整理自《数据库系统概论 第四版》

SQL

整理自《SQL 必知必会》

MySQL

整理自《高性能 MySQL》

Redis

整理自《Redis 设计与实现》和《Redis 实战》

Java :coffee:

Java 虚拟机

整理自《深入理解 Java 虚拟机》

Java 并发

只整理了一些比较基础的概念，之后会继续添加更多内容。

Java 容器

容器的一些总结，包含容器源码的分析。

Java I/O

File, InputStream OutputStream, Reader Writer, Serializable, Socket, NIO

Java 基础

整理了一些常见考点。

JDK 中的设计模式

对每种设计模式做了一个总结，并给出在 JDK 中的使用实例。

分布式 :sweat_drops:

分布式基础

整理自《大规模分布式存储系统》

一致性协议

两阶段提交、Paxos、Raft、拜占庭将军问题。

分布式问题分析

分布式事务、负载均衡算法与实现、分布式锁、分布式 Session、分库分表的分布式困境与应对之策。

工具 :hammer:

Git

整理一些 Git 的使用和概念。

正则表达式

整理自《正则表达式必知必会》

编码实践 :speak_no_evil:

重构

重构是对软件内部结构的一种调整，目的是在不改变软件可观察行为的前提下，提高其可理解性，降低其修改成本。

代码可读性

编程有很大一部分时间是在阅读代码，可读性良好的代码能够大大提高编程效率。

代码风格规范

Google 开源项目的代码风格规范。

后记 :memo:

关于仓库

本仓库是笔者在准备 2018 年春招实习过程中的学习总结，内容以计算机书籍的学习笔记为主，在整理重点知识的同时会尽量保证知识的系统性。

关于贡献

因为大部分内容是笔者一个字一个字打上去的，所有难免会有一些笔误。如果发现，可以直接在相应的文档上编辑修改。

笔者能力有限，很多内容还不够完善。如果您希望和笔者一起完善这个仓库，可以在发表一个 Issue，表明您想要添加的内容，笔者会及时查看。

因为不打算将这个仓库做成一个大而全的面试宝典，只希望添加一些比较通用的基础知识，或者是与 Java 和分布式相关的内容，但是不添加 Java Web 相关的内容。

您也可以在 Issues 中发表关于改进本仓库的建议。

关于上传

笔者在本地使用为知笔记软件进行书写，为了方便将本地笔记内容上传到 Github 上，实现了一整套自动化上传方案，包括文本文件的导出、提取图片、Markdown 文档转换、Git 同步。

进行 Markdown 文档转换是因为 Github 使用的 GFM 不支持 MathJax 公式和 TOC 标记，所以需要替换 MathJax 公式为 CodeCogs 的云服务和重新生成 TOC 目录。这里提供了笔者实现的 GFM 文档转换工具的下载：GFM-Converter。

关于排版

笔记内容按照 中文文案排版指北 进行排版，以保证内容的可读性。这里提供了笔者实现的中英混排文档在线排版工具：Text-Typesetting，目前实现了加空格的功能，之后打算实现对英文专有名词提示首字母大写的功能。

不使用 ![]() 这种方式来引用图片是为了能够控制图片以合适的大小显示。而且 GFM 不支持 <center> ![]() </center> 让图片居中显示，只能使用 <div align="center"> <img src=""/> </div> ，所以只能使用 img 标签来引用图片。

关于转载

本仓库内容使用到的资料都会在最后面的参考资料中给出引用链接，希望您在使用本仓库的内容时也能给出相应的引用链接。

鸣谢

TeeKee

本项目正在收集题目中，欢迎PR.

DLInterview 快速上手指南

DLInterview 并非一个需要安装运行的软件工具，而是一个深度学习与技术面试知识库集合。它汇集了数学、机器学习、深度学习、计算机视觉、基础算法及通用计算机基础知识（网络、操作系统、数据库等）的面试题与学习笔记。

开发者只需通过 Git 克隆仓库即可在本地查阅，或直接在 GitHub 网页端浏览。

环境准备

本项目无特殊的系统要求或前置依赖，仅需具备以下基础环境：

• 操作系统：Windows / macOS / Linux 均可
• 必备工具：
  • Git：用于克隆代码仓库
  • Markdown 阅读器（可选）：如 VS Code、Typora 或 GitHub 网页版，用于获得最佳阅读体验
• 网络环境：需能访问 GitHub。若访问受限，建议使用国内镜像源或加速方案。

安装步骤（克隆仓库）

由于项目托管于 GitHub，国内用户推荐使用 Gitee 镜像（如有）或通过配置代理加速克隆。以下是标准克隆命令：

# 1. 克隆主仓库到本地
git clone https://github.com/linw7/DLInterview.git

# 2. 进入项目目录
cd DLInterview

提示：如果直接克隆速度较慢，可尝试使用国内镜像站（如将 github.com 替换为 gitee.com 的对应镜像地址，若存在），或配置 Git 代理：

git clone https://github.com/linw7/DLInterview.git --config http.proxy=http://127.0.0.1:7890 --config https.proxy=https://127.0.0.1:7890

此外，该项目还整合了 CyC2018 的技术面试基础知识，相关内容通常位于仓库的子目录或通过链接索引，克隆后即可查看所有 Markdown 源文件。

基本使用

本项目无需编译或运行，直接阅读 Markdown 文档即可。

1. 在线浏览（推荐）

直接访问 GitHub 仓库页面，点击对应的 .md 文件即可阅读渲染后的内容。

• 深度学习专项：查看 DL_Questions.md, CV_Questions.md 等文件。
• 基础技术栈：查看仓库中整理的网络、操作系统、算法、Java、分布式等笔记。

2. 本地阅读

在本地使用支持 Markdown 的编辑器打开文件，可获得更好的目录导航和公式渲染体验。

示例：使用 VS Code 打开并预览

# 假设已安装 VS Code 命令行工具 code
code .

打开后，在 VS Code 中按下 Ctrl+Shift+V (Windows/Linux) 或 Cmd+Shift+V (macOS) 即可进入预览模式。

核心内容索引：

类别	对应文件/章节	内容概要
AI 专项	Math.md, ML_Questions.md, DL_Questions.md, CV_Questions.md	数学基础、机器学习、深度学习、计算机视觉面试题
算法编程	Algorithms.md, Language.md	基础算法题、编程语言特性
计算机基础	notes/计算机网络.md, notes/计算机操作系统.md	网络协议、OS 原理、Linux
数据结构	notes/算法.md, notes/剑指 offer 题解.md	经典算法、LeetCode 与剑指 Offer 题解
后端开发	notes/MySQL.md, notes/Redis.md, notes/Java 虚拟机.md	数据库、中间件、JVM、并发编程
架构与设计	notes/分布式基础.md, notes/设计模式.md	分布式系统、一致性协议、设计模式

通过查阅上述文档，您可以系统地复习面试所需的核心知识点。