程序员面试、算法研究、机器学习、大模型/ChatGPT、AIGC等11大系列集锦_大模型笔试题

作者：July，七月在线创始人兼CEO、结构之法算法之道blog之博主
时间：2010年10月-2024年1月，一直在不断更新中..
出处：http://blog.csdn.net/v_JULY_v 

前言

    开博10年有余，回首这10余年，自己一开始侧重编程、面试、数据结构/算法，中途侧重数据挖掘、机器学习，近期则专攻AIGC/ChatGPT，而自己在本blog上也着实花费了巨大的时间和精力，写的东西可能也够几本书的内容了。然不管怎样，希望我能真真正正的为读者提供实实在在的价值与帮助。

    下面，敬请观赏。有任何问题，欢迎随时不吝指正(同时，若你也能帮助回复blog内留言的任何朋友的问题，欢迎你随时不吝分享&回复，我们一起讨论，互帮互助，谢谢)。

无私分享，造福天下

    以下是本blog内的微软面试100题系列、经典算法研究系列、程序员编程艺术系列、红黑树系列、机器学习十大算法系列、AIGC/ChatGPT等6大经典原创系列作品与一些重要文章的集锦：

一、微软面试100题系列

• 横空出世，席卷Csdn--评微软等数据结构+算法面试100题 （微软面试100题系列原题+答案索引）
• 微软100题   （微软面试完整第1-100题）
• 微软面试100题2010年版全部答案集锦（含下载地址）
• 全新整理：微软、谷歌、百度等公司经典面试100题[第101-160题]
• 全新整理：微软、Google等公司的面试题及解答[第161-170题]  
• 十道海量数据处理面试题与十个方法大总结  （十道海量数据处理面试题）
• 海量数据处理面试题集锦与Bit-map详解  （十七道海量数据处理面试题）
• 教你如何迅速秒杀掉：99%的海量数据处理面试题   （海量数据处理PDF）
• 九月腾讯，创新工场，淘宝等公司最新面试三十题（第171-200题） （2011年度九月最新面试三十题）
• 十月上旬百度，阿里巴巴，迅雷搜狗最新面试七十题（第201-270题） （2011年度十月上旬七十题）
• 十月下旬腾讯，网易游戏，百度最新校园招聘笔试题集锦(第271-330题)  （2011年度十月下旬校招）
• 九月十月百度人搜，阿里巴巴，腾讯华为笔试面试八十题(第331-410题)  （2012年度笔试面试八十题）
• 九月百度，迅雷，华为，阿里巴巴，最新校招笔试面试十(第411-470题)   （2013年度校招笔试面试十题）

    上述微软面试100题系列(共计11篇文章，300多道面试题)的PDF文档近期已经制作出来，其下载地址为：微软面试100题系列之高清完整版PDF文档[带目录+标签]by_July_pdf-C++文档类资源-CSDN下载

二、十五个经典算法研究与总结、目录+索引

• 一、A*搜索算法
• 一（续）、A*，Dijkstra，BFS算法性能比较及A*算法的应用
• 二、Dijkstra 算法初探          （Dijkstra算法系列4篇文章）
• 二（续）、彻底理解Dijkstra算法
• 二（再续）、Dijkstra 算法+fibonacci堆的逐步c实现
• 二（三续）、Dijkstra 算法+Heap堆的完整c实现源码
• 通俗理解动态规划：由浅入深DP并解决LCS问题(23年修订版)
• 如何通透理解：BFS和DFS优先搜索算法(23年修订版)
• 五、教你透彻了解红黑树     （红黑树系列6篇文章之其中两篇）
• 五（续）、红黑树算法的实现与剖析
• 六、教你初步了解KMP算法
• 六（续）、从KMP算法一步一步谈到BM算法
• 六（三续）、从头到尾彻底理解KMP   （KMP的PDF）
• 七、遗传算法 透析GA本质
• 八、再谈启发式搜索算法
• 九、图像特征提取与匹配之SIFT算法      (sift算法系列五篇文章)
• 九（续）、sift算法的编译与实现
• 九（再续）、教你一步一步用c语言实现sift算法、上
• 九（再续）、教你一步一步用c语言实现sift算法、下
• 九（三续）：SIFT算法的应用--目标识别之Bag-of-words模型
• 九（四续）、SIFT + KD_BBF算法 （此文第3部分）
• 十、从头到尾彻底理解傅里叶变换算法、上
• 十、从头到尾彻底理解傅里叶变换算法、下
• 十一、从头到尾彻底解析Hash表算法
• 十一（续）、倒排索引关键词Hash不重复编码实践
• 十二、快速排序算法      （快速排序算法3篇文章）
• 十二（续）、快速排序算法的深入分析
• 十二（再续）：快速排序算法之所有版本的c/c++实现
• 十三、通过浙大上机复试试题学SPFA 算法
• 十四、快速选择SELECT算法的深入分析与实现
• 十五、多项式乘法与快速傅里叶变换

    最新的十五个经典算法研究的PDF文档0积分下载地址如下(1个月5000+人次下载)

三、程序员编程艺术第一~四十章集锦与总结

• 第一章、左旋转字符串
• 第二章、字符串是否包含问题
• 第三章、寻找最小的k个数
• 第三章续、Top K算法问题的实现
• 第三章再续：快速选择SELECT算法的深入分析与实现
• 三之三续、求数组中给定下标区间内的第K小（大）元素
• 第四章、现场编写类似strstr/strcpy/strpbrk的函数
• 第五章、寻找满足条件的两个或多个数
• 第六章、求解500万以内的亲和数
• 第七章、求连续子数组的最大和
• 第八章、从头至尾漫谈虚函数
• 第九章、闲话链表追赶问题
• 第十章、如何给10^7个数据量的磁盘文件排序
• 第十一章、最长公共子序列（LCS）问题
• 第十二~十五章：数的判断，中签概率，IP访问次数，回文问题（初稿）

• 第十六~第二十章：全排列/跳台阶/奇偶调序，及一致性hash算法

• 第二十一~二十二章：出现次数超过一半的数字，最短摘要的生成

• 第二十三、四章：杨氏矩阵查找，倒排索引关键词Hash不重复编码实践

• 第二十五章：Jon Bentley：90%无法正确实现二分查找

• 第二十六章：基于给定的文档生成倒排索引的编码与实践
• 第二十七章：不改变正负数之间相对顺序重新排列数组
• 第二十八~二十九章：最大连续乘积子串、字符串编辑距离
• 第三十~三十一章：字符串转换成整数，字符串匹配问题
• 第三十二~三十三章：最小操作数，木块砌墙问题
• 第三十四~三十五章：格子取数问题，完美洗牌算法
• 第三十六~三十七章、搜索智能提示suggestion，附近地点搜索
• 第三十八章：Hero在线编程判题、出题系统的演进与优化
• 第三十九~四十章：最近公共祖先LCA问题、打印螺旋矩阵
• 第四十一章~四十二章：荷兰国旗、矩阵相乘Strassen算法
• ...

    程序员编程艺术第1~37章带标签的最新PDF下载地址为（3天3000人下载）

   编程艺术github优化版阅读地址：https://github.com/julycoding/The-Art-Of-Programming-By-July-2nd

   重大消息：经过反复修改、优化，编程艺术系列最终成书出版，并改名为《编程之法：面试和算法心得》，目前京东、当当、亚马逊等各大网店均已有现货销售。京东抢购地址：《编程之法：面试和算法心得(异步图书出品)》(July)【摘要 书评 试读】- 京东图书，且23年Q4将上市第二版

四、红黑树、B树、R树、Trie树

• 教你初步了解红黑树  （红黑树系列）
• 红黑树算法的实现与剖析
• 红黑树的C实现完整源码
• 一步一图一代码，R-B Tree
• 红黑树插入和删除结点的全程演示
• 红黑树的C++完整实现源码
• 从2-3-4树谈到Red-Black Tree（红黑树）
• 从B树、B+树、B*树谈到R 树   （B树的PDF）
• B树的C 实现
• 从Trie树（字典树）谈到后缀树  （其余树结构）
• 从LSM-Tree、COLA-Tree谈到StackOverflow、OSQA

五、机器学习十大算法系列

• 5.1 AI数学基础

• 概率统计极简入门：通俗理解微积分/期望方差/正态分布前世今生(23修订版)
• 一文通透优化算法：从随机梯度、随机梯度下降法到牛顿法、共轭梯度
• ..

• 5.2 AI工程实践

• 一文读懂特征工程
• 教你从头到尾利用DL学梵高作画：GTX 1070 cuda 8.0 tensorflow gpu版
• 没GPU也能玩梵高作画：Ubuntu tensorflow CPU版
• 基于torch学汪峰写歌词、聊天机器人、图像着色/生成、看图说话、字幕生成
• 教你从头到尾利用DQN自动玩flappy bird（全程命令提示，GPU+CPU版）
• 手把手教你搭建caffe及手写数字识别（Ubuntu下且附mac、纯通俗教程）
• 如何从零起步学习AI（附学习路线）
• GAN之父在NIPS 2016上做的报告：两个竞争网络的对抗（含译文下载）
• Kaggle—So Easy!百行代码实现排名Top 5%的图像分类比赛
• BAT机器学习面试1000题系列（第1~500题）

• 5.3 AI经典模型：从SVM XGBoost CNN RNN LSTM

• 数据挖掘领域十大经典算法初探
• 从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法，2012年11月
• 从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM，2012年5月
• 支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）   PDF下载    LaTeX版本1    LaTeX版本2，2012年6月
• 最大熵模型中的数学推导，2014年10月
• 如何通俗理解EM算法，2018年8月
• Adaboost 的原理与推导    LaTeX版本下载，2014年11月
• 从拉普拉斯矩阵说到谱聚类，2014年11月
• 从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络    LaTeX版本下载，2014年11月
• 通俗理解LDA主题模型    LaTeX版本下载，2014年11月
• CNN笔记：通俗理解卷积神经网络，2016年7月
• 图解CNN：通过100张图一步步理解CNN，2018年3月
• 一文读懂目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD，2018年5月
• ​​​​​​通俗理解kaggle比赛大杀器xgboost，2018年8月
• 如何从RNN起步，一步一步通俗理解LSTM，2019年5月
• 如何通俗理解Word2Vec，2019年10月首发，后2023年全面修订
• GNN通俗笔记：图神经网络在推荐/广告中的应用，2021年3月
• 通俗理解卡尔曼滤波（感知融合的经典算法），2021年9月
• ..

六、大模型与ChatGPT系列：原理、论文、代码、应用

• 6.1 ChatGPT的原理与实现系列

• ChatGPT技术原理解析：从RL之PPO算法、RLHF到GPT-N、instructGPT
• Transformer通俗笔记：从Word2Vec、Seq2Seq逐步理解到GPT、BERT
• 从零实现Transformer的简易版与强大版：从300多行到3000多行
• 强化学习极简入门：通俗理解MDP、DP MC TC和Q学习、策略梯度、PPO
• 从零实现带RLHF的类ChatGPT：逐行解析微软DeepSpeed Chat的源码
• RLHF的替代算法之DPO原理解析：从RLHF、Claude的RAILF到DPO、Zephyr
• LLM/ChatGPT与多模态必读论文150篇(已更至第101篇)

• 6.2 大模型背后的关键技术：高效参数微调/并行训练/注意力/位置编码等

• LLM高效参数微调方法：从Prefix Tuning、Prompt Tuning、P-Tuning V1/V2到LoRA、QLoRA(含对模型量化的解释)
• 大模型并行训练指南：通俗理解Megatron-DeepSpeed之模型并行与数据并行
• 通透理解FlashAttention与FlashAttention2：全面降低显存读写、加快计算速度
• 一文通透位置编码：从标准位置编码、欧拉公式到旋转位置编码RoPE
• 一文通透各种注意力：从多头注意力MHA到分组查询注意力GQA、多查询注意力MQA
• 一文通透想颠覆Transformer的Mamba：从SSM、HiPPO、S4到Mamba

• 6.3 国内外类ChatGPT的微调、部署

• LLaMA的解读与其微调(含LLaMA 2)：Alpaca-LoRA/Vicuna/BELLE/中文LLaMA/姜子牙
• 详解带RLHF的类ChatGPT：从TRL、ChatLLaMA到ColossalChat、DSC
• ChatGLM两代的部署/微调/实现：从基座GLM、ChatGLM的LoRA/P-Tuning微调、6B源码解读到ChatGLM2的微调与实现
• baichuan7B/13B的原理与微调：从baichuan的SFT实现到baichuan2的RLHF实现

• // 待更..

• 6.4 医疗及LLM与KG、DB的结合

• 医疗金融法律大模型：从ChatDoctor到BloombergGPT/FinGPT/FinBERT、ChatLaw/LawGPT_zh
• 知识图谱实战导论：从什么是KG到LLM与KG/DB的结合实战
• ..// 待更..

 七、AIGC生成一切系列(含多模态)：图像/视频/代码生成

• 7.1 AIGC/AI绘画/CV多模态/图像生成

• 图像生成发展起源：从VAE、VQ-VAE、扩散模型DDPM、DETR到ViT、Swin transformer
• AI绘画原理解析：从CLIP、BLIP到DALLE、DALLE 2、DALLE 3、Stable Diffusion
• 图像分割的大变革：从SAM(分割一切)到FastSAM、MobileSAM
• 文生图的最新进展：从一致性模型CMs、LCM、SDXL到Stable Diffusion3、SDXL-Lightning

• 7.2 视频生成，含OpenAI首个视频生成模型sora

• Sora之前的视频生成发展史：从Gen2、Emu Video到PixelDance、SVD、Pika 1.0
• 视频生成Sora的全面解析：从AI绘画、ViT到ViViT、TECO、DiT、VDT、NaViT等
• 视频生成Sora的从零复现：从Latte、Open-Sora 1.0到StreamingT2V
• Google发布Genie硬杠Sora：通过大量无监督视频训练最终生成可交互虚拟世界

• 7.3 其他生成：代码生成

• 代码生成的原理解析：从Codex、GitHub Copliot到CodeLlama、CodeGeex

八、七月论文大模型：含论文的审稿、阅读、写作、修订

• 8.1 七月论文审稿GPT(从第1版到第4.8版)

• 七月论文审稿GPT第1版：通过3万多篇paper和10多万的review数据微调RWKV
• 七月论文审稿GPT第2版：用一万多条paper-review数据微调LLaMA2 7B最终反超GPT4
• 七月论文审稿GPT第2.5和第3版：分别微调GPT3.5、Llama2 13B以扩大对GPT4的优势
• 七月论文审稿GPT第3.2版和第3.5版：通过paper-review数据集分别微调Mistral、gemma
• 七月论文审稿GPT第4版：通过paper-review数据集微调Mixtral-8x7b，对GPT4胜率超过80%
• 提升数据质量的三大要素：清洗prompt、数据溯源、数据增强(含Reviewer2和PeerRead)​
• 七月论文审稿GPT第4.5版：通过15K条paper-review数据微调Llama2 70B(含各种坑与弯路)​​​​​​​
• 七月与opennlplab联合研发论文审稿GPT第4.8版：通过5000多条paper-review数据增量预训练TransnormerLLM 15B

• 8.2 论文的阅读：翻译、检索、摘要、对话

• 学术论文GPT的源码解读与二次开发：从ChatPaper到gpt_academic
• // 待更

• 8.3 论文的写作：idea的提出(涉及论文的抓取 检索 召回 排序 提炼)

• //待更

• 8.4 论文的修订：语法纠错、润色等

• // 待更

• 8.5 部分所需的相关技术：长度扩展等

• 从Mistral 7B到MoE模型Mixtral 8x7B的全面解析：从原理分析到代码解读
• 大模型上下文扩展之YaRN解析：从直接外推ALiBi、位置插值、NTK-aware插值、YaRN
• 大模型上下文长度的超强扩展：从LongLoRA到LongQLoRA(含源码剖析)
• 大模型上下文长度扩展的最新方法：得克萨斯SelfExtended、微软LongRoPE、陈丹琦团队CEPE

九、RAG知识库问答系列

• 9.1 七月RAG第一版之探索，基本流程与基本框架

• LangChain+LLM的本地知识库问答：从企业单文档问答到批量文档问答
• 知识库问答LangChain+LLM的二次开发：商用时的典型问题及其改进方案
• 一文通透Text Embedding模型：从text2vec、openai-ada-002到m3e、bge
• 一文掌握文本语义分割：从朴素切分、Cross-Segment到阿里SeqModel

• 9.2 七月RAG第二版之探索，通用文档处理

• RAG进阶之通用文档处理：从RAGFlow、TextMonkey到mPLUG-DocOwl 1.5

十、大模型机器人系列

• 10.1 模仿学习的集中爆发：斯坦福机器人Mobile Aloha、UMI等

• 模仿学习的集中爆发：从Dobb·E、Gello到斯坦福Mobile ALOHA/UMI、FMB、DexCap
• 斯坦福炒虾机器人Mobile ALOHA的关键技术：动作分块算法ACT的原理解析
• 逐行解读ACT：斯坦福Mobile Aloha之动作分块算法ACT的代码剖析、训练部署
• 斯坦福刷盘机器人UMI的关键技术：从手持夹持器到动作预测Diffusion Policy

• 10.2 预训练 + RL机器人

• 带RL的机器人：从类似预测下一个token的伯克利Digit到CMU 18万机器人
• ..

• 10.3 视觉语言机器人的大爆发

• 视觉语言机器人的大爆发：从RT2、VoxPoser、OK-Robot到Figure 01、清华CoPa
• Google视觉机器人超级汇总：从RT、RT-2到AutoRT/SARA-RT/RT-Trajectory、RT-H
• ..

十一、智能体Agent项目

• 11.1 AI Agent

• 智能体AI Agent的极速入门：从ReAct、AutoGPT到AutoGen、QwenAgent、XAgent、MetaGPT
   

十二、其它重要文章节选

• 12.1、经典数据结构 & 算法系列

• 精通八大排序算法系列：一之续、快速排序算法的深入分析

  几个最短路径算法Floyd、Dijkstra、Bellman-Ford、SPFA的比较

• 12.2、数据处理/网站架构系列

• 从Hadhoop框架与MapReduce模式中谈海量数据处理

  MapReduce技术的初步了解与学习

  海量数据处理之Bloom Filter详解

  从上百幅架构图中学大型网站建设经验（上）

• Chrome源码剖析、上--多线程模型、进程通信、进程模型
• Nginx源码剖析之内存池，与内存管理

• 12.3、推荐 & 搜索算法系列

• 细数二十世纪最伟大的10大算法     
• 当今世界最为经典的十大算法--投票进行时    （本blog将评选出当今世界最为经典的十大算法）
• 推荐引擎算法学习导论
• 搜索引擎技术之概要预览

• 12.4、其它

• 程序员如何快速准备面试中的算法
• 重启开源，分享无限--诚邀你加入微软面试187题的解题中
• 敏捷软件开发模型Scrum通俗讲义
• 由快速排序引申而来--如何学习算法

• Machine Learning读书会,面试算法讲座,创业活动,算法班(14年10月)   （含所有线下讲座PPT 集锦）
• 结构之法算法之道blog博文集锦第6、第7期CHM文件 第8期  第9期下载（第9期截止到2014年12月9日）
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后记

    世上本无路，走的人多了，也就成了路。世上本无免费的午餐，分享的人多了，也就造就了开源的辉煌

    如果你发现了本blog中的任何一问题，请一定不吝指正，thanks。此外，你可以永久通过搜索引擎搜索本博客名称的前4个字，即：“结构之法” 这4个关键字，进入本博客。    最后，感谢CSDN，感谢所有一直以来关注本blog的所有朋友。谢谢大家，谢谢。

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