面试必须会的AI 算法题
1. 常见的注意力机制
常见的注意力机制包括：
- Soft Attention: 根据输入的不同区域分配不同的权重，常用于序列模型（如RNN、Transformer等）。
- Self-Attention: 序列中每个元素与其他元素计算相似度（注意力权重），用于捕捉序列内的全局依赖关系。
- Channel Attention: 关注不同通道的重要性，通常应用在卷积神经网络（CNN）中，如SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）。
- Spatial Attention: 关注图像的空间位置，通过空间维度进行加权，如CBAM（Convolutional Block Attention Module）。
2. TensorRT 优化的流程
TensorRT 是一种高性能推理引擎，主要的优化流程包括：
- 模型解析: 将原始深度学习框架模型（如TensorFlow、PyTorch等）转换为TensorRT的内部表示（INetworkDefinition）。
- 精度调整: 利用混合精度（FP32、FP16、INT8）进行模型量化，降低计算负载。
- 层融合（Layer Fusion）: 将多层操作融合成一个层次，减少计算开销。
- 图优化: 优化计算图结构，消除冗余操作。
- 内存优化: 优化内存使用，分配最小的缓冲区。
- 推理执行: 利用并行化、CUDA流和多线程执行优化后的模型。
3. YOLOv4-YOLOv8 介绍
- YOLOv4: YOLO（You Only Look Once）系列的改进版，进一步提升了检测精度和速度。YOLOv4引入了CSPDarknet53作为骨干网络，使用了Mish激活函数、CSPNet架构、SPP（Spatial Pyramid Pooling）等技术。
- YOLOv5: 是YOLOv4的进一步优化版本，具有更轻量化的模型结构，且使用了模块化设计、自动数据增强等技术。
- YOLOv6/YOLOv7: 引入了更高效的架构优化和自适应标签分布（ALD）机制，主要在速度和精度上取得进一步的提升。
- YOLOv8: 目前最新版本，进一步提升了推理速度、模型精度，并支持更多的特性如自定义数据集、集成不同类型的神经网络。
4. 密集行人检测的遮挡问题怎么解决？
遮挡问题是密集行人检测中的关键挑战，可以通过以下几种方法解决：
- 多尺度检测: 利用不同尺度的特征图来检测部分遮挡的人体。
- 分区域特征检测: 通过局部特征的学习，即使在有遮挡的情况下，依然可以从人体的某个部分推断出整个对象。
- 人体重建: 通过预测遮挡区域的人体姿态或结构，重建被遮挡的部分。
- 基于时序信息的预测: 利用视频帧的时序信息，结合历史帧中未遮挡的部分来推测当前帧被遮挡的对象。
5. 为什么 U-Net 在医学图像上表现这么好？
U-Net 在医学图像上表现好的原因有以下几点：
- 对称的编码器-解码器结构: U-Net 的 U 型结构可以很好地保留输入的高分辨率信息，适合精细化的像素级别分割任务。
- 跳跃连接: 编码器和解码器之间的跳跃连接可以帮助恢复空间信息，从而在分割时得到更精确的边界。
- 数据量小的适应性: 医学图像数据通常较少，U-Net 通过数据增强和有效的特征提取能够在小数据集上获得较好的效果。
6. 自动驾驶检测模型如何针对 corner case 优化？
自动驾驶中的 corner case（极端情况）优化可以通过以下几种方式：
- 数据增强: 使用合成数据、仿真环境生成多样化的corner case，如特殊天气、夜间、复杂交通场景。
- 模型集成: 通过集成多个模型或使用多个感知模态（如雷达、激光雷达、摄像头）来提高corner case下的鲁棒性。
- 异常检测: 利用异常检测技术识别常规模型无法处理的异常情况，并及时发出警告或采取安全策略。
- 在线学习: 将自动驾驶中的新corner case数据反馈到训练集中，增强模型对新情况的适应性。
7. 训练网络时怎么判断有没有过拟合、欠拟合？
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过拟合: 模型在训练集上的表现很好，但在验证集或测试集上的表现较差。此时验证集的损失函数会开始增大，准确率下降。
- 解决方法：正则化（L2、L1）、Dropout、数据增强、减少模型复杂度。
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欠拟合: 模型在训练集和验证集上都表现不佳，无法捕捉数据的复杂模式。此时训练集和验证集的损失函数都维持在较高水平。
- 解决方法：增加模型复杂度（更多层或更多神经元）、训练更长时间、提高数据质量。
计算机基础知识和编程题
1. 介绍虚继承
虚继承是C++中的一种继承方式，用于解决多重继承中“菱形继承”问题。菱形继承中，子类通过两个不同的路径继承了同一个祖先类，导致数据成员重复。虚继承通过引入虚基类（virtual关键字），确保子类只保留一份祖先类的成员变量，从而避免重复实例化祖先类。
class A {
public:
int x;
};
class B : virtual public A {};
class C : virtual public A {};
class D : public B, public C {}; // 虚继承使得D中只有一份A的成员x
2. TCP 四次挥手过程
TCP 的四次挥手过程描述了连接终止的过程：
- 第一次挥手（FIN）：客户端发送FIN报文，表示准备关闭数据传输。
- 第二次挥手（ACK）：服务器收到FIN后，确认收到并回复ACK报文。
- 第三次挥手（FIN）：服务器向客户端发送FIN，表示服务器也准备关闭连接。
- 第四次挥手（ACK）：客户端收到FIN后，回复ACK报文，至此连接关闭。
3. TCP 和 UDP 的差异是什么？
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TCP（传输控制协议）:
- 面向连接，必须先建立连接。
- 提供可靠的数据传输（重传机制、序列号保证数据有序）。
- 有流量控制、拥塞控制。
- 适合需要高可靠性的数据传输场景（如文件传输、网页浏览）。
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UDP（用户数据报协议）:
- 无连接，不需要建立连接。
- 数据传输不可靠，没有重传机制和序列号，数据可能丢失或乱序。
- 没有流量控制、拥塞控制。
- 适合对实时性要求高的数据传输场景（如视频流、在线游戏）。
4. C++ 结构体的内存对齐
C++ 中结构体的内存对齐是为了提高内存访问效率，编译器会按照成员的类型选择合适的对齐方式。内存对齐规则：
- 每个成员变量的地址必须是其类型大小的整数倍（如
int要求4字节对齐，double要求8字节对齐）。 - 结构体的大小必须是其最大成员对齐大小的整数倍。
struct MyStruct {
char a; // 1 byte
int b; // 4 bytes, but starts at offset 4 (because of 4-byte alignment)
char c; // 1 byte, but starts at offset 8
};
原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_44522295/article/details/142910756
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