1.自我介紹（1min）
2.手撕演算法：給定n個數，將這n個數分成m個子陣列，求出每個子陣列的和的最大值的最小值
相關題目：二叉查詢--陣列分段和最大值最小問題
#includeusing namespace std;
int m;
int find(int *a,int n,int lim)}}
return count;
}int getmin(int *a,int n,int m)
return max;
}int main()
; cin >> m;
cout<3.介紹一下svm
4.介紹一下focal-loss
5.介紹一下熵
1.資訊熵
資訊熵表示隨機變數x的熵，它時表示隨機變數不確定的度量。隨機變數取值個數越多，資訊熵就越大，混亂程度就越大。當隨機變數均勻分布時，熵最大。
2.條件熵
條件熵表示在已知隨機變數x的條件下隨機變數y的不確定性。
3.相對熵
相對熵又稱為kl散度，如果我們對同乙個隨機變數x有兩個單獨的概率分布p和q，我們可以使用kl三度來衡量這兩個分布的差異。
4.交叉熵
6.紹一下python的迭代器及其優點
迭代器(ierator)可以看作是乙個特殊的物件，每次呼叫該物件會返回自身的下乙個元素。從實現上來看，乙個迭代器物件必須是定義了__iter__()方法和next()方法的物件
迭代器優點：節約記憶體（迴圈過程中，資料不用一次讀入，在處理檔案物件時特別有用），不依賴索引取值，實現惰性計算（需要時再取值計算)
7.介紹一下rbf核函式
8.介紹一下svd（奇異值分解）
9.介紹一下nms（非極大抑制）
10.用shell實現按字母出現頻率排序
11.cnn一共有哪些層？
輸入層，卷積層，啟用函式，池化層，全連線層
12.pooling層的作用
1.使用pooling技術將卷積層後得到的小鄰域內的特徵點整合得到新的特徵。一方面防止無用引數增加時間複雜度，一方面增加了特徵的整合度
2.pooling可以表示更加抽象的影象特徵
3.做滑動視窗卷積的時候，卷積值就代表了整個裝口的特徵，因為滑動的視窗有大量重疊區域，出來的卷積值有冗餘，進行pooling就是減少冗餘。所以區域性出現微小形變進行pooling後的結果也是一樣的
4.pooling可以做到平移,旋轉以及尺度不變性，保留主要的特徵的同時減少引數間額計算量，防止過擬合。
13.resnet解決了什麼問題？怎麼解決的？
14.lr的損失函式是什麼？
15.softmax的作用
16.影象上取樣的方法
1.雙線性插值
ps：fcn上取樣用的就是雙線性插值
2.轉置卷積
17.介紹一下nms
2020智算之道複賽
共 5 個測試點 每個測試點 20 分 每個測試點限時 1 秒 執行記憶體上限 512mb 咕咕有兩個數字 a,b 它忘記了 a 的前三位 記除去前三位的 a 為 aa 但它記得 a 與 b 滿足 a 0 mod b 即 a 是 b 的倍數。請你幫它求出有多少種滿足條件的 a。注意 a 沒有前導 0...
2020智算之道複賽E 樹數數
傳送門 題意就懶得複述了 直接對著尤拉序建線段樹，每個節點用乙個堆來維護標記。每次修改可能導致一部分區間被某個點覆蓋，而且這個覆蓋並不遵循後邊的修改會覆蓋前面的修改這樣的規則，而是深度小的黑點優先於深度大的黑點，因此需要用堆來維護標記。由於區間只會完全包含，不會出現交叉的情況，可以標記永久化，刪除也...
智算之道 2020智算之道初賽第三場題解
乙個模擬的水題.int main return 0 這個b.卡的直接醉了 按照題意模擬即可 模擬建議使用雙端佇列deque 最好還是陣列吧,deque必須全域性才可以 被deque全域性卡了乙個小時40分鐘 第乙個坑點是注意摸牌順序 可能會wa 第二個坑點是處理摸牌順序 可能會t 第三個坑點是刪牌標...