【自用】NLP算法面经

一、python

1、常用的数据类型

• 字符串(str)
• 列表(list)：有序集合，可以向其中添加或删除元素
• 元组(tuple)：有序集合，元组不可变
• 字典(dict)：无序集合，由键值对构成
• 集合(set)：一组key的集合，每个元素都是唯一，不重复且无序

2、字符串常用方法

• 分割，直接在字符串后面跟[a:b]，切割的范围为[a,b)
• format控制输出格式
• join连接字符串
• replace字符串替换
• split根据指定字符分割

3、列表常用方法

（1）分割，同str
（2）拼接

• +：返回新的列表
• append：修改原来的列表，会把整个list作为一个元素添加进去
• expend：修改原来的列表，可迭代，把数据拆分成单个元素加进去
  （3）删除
• del()：根据下标删除元素
• pop()：删除最后一个元素
• remove()：删除指定元素
  （4）排序
  sort，默认按照从小到大排序，添加reverse=True可以从大到小排序

4、字典的常用方法

（1）清空，clear()
（2）指定删除，.pop(‘key’)
（3）遍历
三种遍历方式，分别是key,value,item

dict = {
   'key1':1,'key2':2}
mykey = [key for key in dict.keys()]
print(mykey)
myvalue = [value for value in dict.values()]
print(myvalue)
myitem = [item for item in dict.items()]
print(myitem)
1
2
3
4
5
6
7
8

（4）创建新字典fromkeys
给一个key列表，然后给一个key值，可接受一个或两个参数，若一个则value为None，若两个则value为指定数

key = ['1','2','3','4','6']
dict = dict.fromkeys(key,0)
1
2

5、集合的常用方法

（1）创建
set创建可接收可迭代对象

set = {
   1,2,3}
set1 = set(list)
1
2
3

（2）删除

• remove()
• discard()
• clear()
  remove在元素不存在时会报错，而discard不会。
  （3）判断是否存在 in
  （4）长度获取 len()
  （5）并 union()或|
  （6）交 intersection()或&
  （7）差 difference()或-
  （8）对称差
  仅存在于其中一个集合中的元素构成的集合，symmetric_difference()或^

6、元组的常用方法

元组和数组存储的数据格式大致一致，但无法改变。

• count()：记录某个元素的出现次数
• index()：返回指定元素在元组中出现的第一个位置

7、is和==的区别

• is比较的是对象的值
• ==比较的是对象的内存地址

8、python函数中的参数类型

• 位置参数：参数是按照它们在函数定义中的位置来传递的
• 关键字参数：通过参数名进行传递的。在函数调用中，指定参数名并提供相应的值。
• 默认参数：函数定义时为参数制定默认值。若在函数调用中为提供该参数的值，则使用默认值。
• 可变参数：允许函数接受任意数量的参数。在函数定义中，使用星号（*）表示可变参数。

9、*arg和**kwargs作用

*arg和**kwargs是用来处理函数调用中的可变数量的参数的常用约定。它们分别用于处理位置参数和关键字参数。
*args将传递给函数的所有位置参数都收集到一个元组中。
**kwargs将传递给函数的所有关键字参数都收集到一个字典中。

10、深浅拷贝

浅拷贝，指的是重新分配一块内存，创建一个新的对象，但里面的元素是原对象中各个子对象的引用，修改里面的子元素，比如说嵌套的list，会导致都改变

深拷贝，是指重新分配一块内存，创建一个新的对象，并将原对象中的元素，以递归的方式，通过创建新的子对象拷贝到新对象中，因此，新对象和原对象没有任何关联。

注意：在python中，元组（tuple）和字符串（str）是不可变对象，这意味着他们的值一旦被创建就无法更改。因此，在进行深拷贝和浅拷贝时，不会创建新的对象副本，而是复制引用。

11、init和new的区别

• __new__是在实例创建之前被调用的，因为它的任务就是创建实例然后返回该实例对象，是个静态方法。
• __init__是当实例对象创建完成后被调用的，然后设置对象属性的一些初始值，通常用在初始化一个类实例的时候，是一个实例方法。

（1）__new__至少要有一个参数cls，代表当前类，此参数在实例化时由python解释器自动识别。
（2）__new__必须要有返回值，返回实例化出来的实例，可以return父类（通过super(当前类名,cls)）__new__出来的实例，或者直接是object的__new__出来的实例。
（3）__init__有一个参数self，就是这个__new__返回的实例，__init__在__new__的基础上可以完成一些其他初始化的动作，__init__不需要返回值。
（4）如果__new__创建的是当前类的实例，会自动调用__init__函数，通过return语句里面调用的__new__函数的第一个参数是cls来保证是当前类实例，如果是其他类的类名，那么实际创建返回的就是其他类的实例，其实就不会调用当前类的__init__函数，也不会调用其他类的__init__函数。

12、isinstance和type的区别

isinstance()函数来判断一个对象是否是一个已知的类型，类似type()

• type()不会认为子类是一种父类类型，不考虑继承关系；
• isinstance()会认为子类是一种父类类型，考虑继承关系。

二、深度学习

1、Relu激活函数的作用

f(x)=max(0,x)，它的作用是将输入值限制在非负范围内，并且在正半轴上具有线性性质
作用：

• 增强模型非线性表达的能力
• 加速模型训练速度，加大稀疏性，减少模型参数

2、损失函数

（1）均方误差（MSE）
均方误差也叫方法损失函数或最小二乘法。
数学表达式：

通过计算每个预测值和实际值之间的差值的平方和再求平均，平方损失函数是光滑的，可以用梯度下降法求解，但是当预测值和真实值差异较大时，它的惩罚力度较大，因此对异常点较为敏感。
（2）平方差
两个数先求差值再求平方

（3）方差以及期望

3、IoU

IoU(Intersection over Union，交并比）是衡量两个边界框重叠程度的指标，广泛应用于目标检测任务。计算IoU的步骤如下：
（1）计算交集

• 找到另个边界框的重叠区域
• 计算这个重叠区域的面积
  （2）计算并集
• 计算两个边界框的总面积
• 并集面积等于两个边界框总面积-交集面积
  （3）计算IoU
• 用交集面积除以并集面积

4、模型评估标准

TOP-1和TOP-5
（1）TOP-1准确率

• TOP-1准确率是指在预测结果中，模型输出的最可能的类别与真实标签相符的比例。
• 简单来说，若模型给出的最高概率的类别与真实标签相符，则该样本被视为预测正确。
• TOP-1准确率的计算公式是正确分类的样本数/总样本数。
  （2）TOP-5准确率
• TOP-5准确率是指在预测结果中，模型输出的前五个最可能的类别中包含了真实标签的比例。
• 通常来说，TOP-5准确率更宽容，若模型的真实标签在其前五个预测中，则被视为预测正确。
• TOP-5准确率的计算方式是至少有一个正确分类的样本数/总样本数。

5、卷积核与池化层

（1）卷积层

• 输出特征图的宽度 = （输入特征图宽度 - 卷积核宽度 + 2 * 填充）/ 步长 + 1
• 输出特征图的高度 = （输入特征图高度 - 卷积核高度 + 2 * 填充）/ 步长 + 1
• 输出特征图的通道数 = 卷积核个数
• 若有多个输入通道（如RGB图像），则每个通道都会有一个对应的卷积核，最后输出特征图是所有通道的卷积结果的叠加。

（2）池化层

• 输出特征图的宽度 = （输入特征图宽度 - 卷积核宽度） / 步长 + 1
• 输出特征图的高度 = （输入特征图的高度 - 卷积核高度） / 步长 + 1
• 池化操作通常是不填充的，因此输出的尺寸会相应地缩小。
• 池化层不改变特征图的深度（通道数），每个通道的赤化操作是独立进行的。

6、全卷积

核心思想：

• 不含全连接层的全卷积网络，可适应任何尺寸输入；
• 反卷积层增大图像尺寸，输出精细结果；
• 结合不同深度层结果的跳级结构，确保鲁棒性和精确性。

7、梯度下降优化算法

（1）SGD

• 基本思想：SGD在每一步更新中仅使用一个（或一小批）样本来计算梯度，而不是整个数据集。这种方法可以显著减少计算量，使得训练大规模数据集变得可行。
• 学习率：SGD通常需要手动调整学习率，并且可能会使用如学习率衰减这样的技巧来帮助模型收敛。学习率的选择对SGD的性能影响很大。
• 收敛速度：SGD的收敛速度通常比较慢，尤其是在接近最小值的平坦区域。
• 泛化能力：研究表明，由于SGD的噪声更大，它可能有助于模型找到泛化能力更好的解。
  （2）Adam（自适应矩估计）
• 基本思想：Adam是一种自适应学习率的优化算法，它结合了动量和RMSprop的优点。Adam会为不同的参数计算不同的自适应学习率。
• 学习率：Adam自动调整学习率，通常不需要像SGD那样手动微调学习率，这使得Adam在很多情况下都能较快地收敛；
• 收敛速度：由于自适应学习率的特性，Adam在初期训练阶段通常比SGD收敛得更快。
• 泛化能力：尽管Adam在许多任务中都显示出了较快的收敛速度，但对于某些问题，Adam可能导致过拟合，泛化能力不如SGD。
  （3）应用场景
• Adam：由于其易用性和快速收敛的特点，Adam非常适合在需要快速得到结果的场景中使用，特别是在计算资源有限或模型较复杂时。
• SGD：如果模型训练时出现过拟合，或者当你有足够的时间和资源来精细调整学习率时，SGD可能是更好的选择。对于大规模分布式训练，SGD的泛化能力可能更优。

8、层归一化

（1）LayerNorm
对每个样本的特征进行归一化，而不是对整个批次的特征进行归一化。
计算公式：

其中，x是输入的特征向量，μ是特征向量的均值，σ是特征向量的标准差，γ和β是学习的缩放系数和平移系数，ε是一个很小的数用于稳定计算。
（2）RMS Norm 均方根Norm
简化了LayerNorm，去掉了计算平均值的部分。计算速度更快，效果甚至略有提升。