微软笔试题 全球10大人工智能巨头招聘笔试题（看你离达摩院还有多远）

这两天你也通过了阿里巴巴达摩院的筛选。！

在2017年的云起会议上，阿里巴巴集团宣布成立达摩研究所，这是一个实体组织，承担着“美国国家航空航天局计划”(NASA Plan)，一个研究基础科学和破坏性技术创新的机构。马云表示，未来五年，阿里巴巴将投资1000多亿元人民币在达摩院新技术上。(想知道马云在云起发布会上说了什么，请看今天推送的两篇文章或者关注回复关键词“马云”。)

达摩研究所公布的首批研究领域包括量子计算、机器学习、基础算法、网络安全、可视化计算、自然语言处理、人机自然交互、芯片技术、传感器技术、嵌入式系统等。，涵盖了机器智能、智能网络等诸多人工智能领域。

想进这么尖端的机构？先热身，用巨头公司的笔试题练习！如果你对任何考试都很兴奋，可以留言写答案！

谷歌笔试题

1.为什么使用特征选择？

2.如果两个预测变量高度相关，对logistic回归系数有什么影响？系数的置信区间是多少？

3.高斯混合模型和K-Means有什么区别？

4.如何在K-Means中拾取K？

5.如何知道高斯混合模型是否适用？

6.假设聚类模型的标签已知，如何评价模型的性能？

7.请尝试向非技术人员解释交叉验证。

8.请描述非正态概率分布以及如何应用。

9.(数据分析师)请写一个程序来确定二叉树的高度。

百度笔试题

1.英语拼写纠正

用户输入英语单词时经常会出现错误，我们需要纠正。假设已经有包含正确英文单词的词典，请设计一个拼写纠正程序。

(1)请描述你解决这个问题的思路；

(2)请给出主要处理流程、算法以及算法的复杂度；

(3)请描述可能的改进(效果、性能等改进方向。，这是一个开放性的问题)。

2.查找热门查询

搜索引擎会通过日志文件记录用户每次使用的所有搜索字符串，每个查询字符串的长度为1-255字节。假设目前有1000万条记录，这些查询字符串的重复程度比较高。总数虽然是1000万，但如果去掉重复，也不会超过300万。一个查询字符串的重复度越高，查询它的用户越多，也就是越受欢迎。请统计10个最流行的查询字符串，所需内存不能超过1G。

(1)请描述你解决这个问题的思路；

(2)请给出主要处理流程、算法以及算法的复杂度。

3.集合合并

给定一组字符串，格式如下:

{aaa bbb ccc}、{bbb ddd}、{eee fff}、{ggg}、{ddd hhh}

要求合并交集不是空的集合，合并后的集合之间没有交集。例如，上面的例子应该输出{AAA BBB CCC DDDHH}、{eee fff}、{ggg}

(1)请描述你解决这个问题的思路；

(2)请给出主要处理流程、算法以及算法的复杂度

(3)请描述可能的改进(效果、性能等改进方向。，这是一个开放性的问题)。

IBM钢笔试题

1.如何防止过度拟合？

2.如何处理数据中的异常值？

3.如何评价logistic回归和简单线性回归模型的预测性能？

4.logistic回归和简单线性回归的模型如何确定？

5.监督学习和非监督学习有什么区别？

6.什么是交叉验证，为什么要使用？

7.用来评价预测模型的矩阵叫什么？

8.逻辑回归系数和优势比的相关性如何？

9.主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和二次判别分析(QDA)之间有什么关系？

10.如果你有因变量分类和连续自变量混合分类，你会用什么算法、方法或工具进行分析？

11.(行业分析师)逻辑和线性回归有什么区别？如何避免局部极小？

华为笔试题

1.请画出OSI的七层网络结构图和TCP/IP的五层结构图。

2.请详细说明IP协议的定义，在哪一层？主要作用是什么？TCP和UDP？

3.交换机和路由器的实现原理是什么？它们在哪个级别实施？

4.C++类和C中的struct有什么区别？

5.请谈谈构造函数和虚函数的用法和作用。

6.全局变量和局部变量有什么区别？是如何实现的？操作系统和编译器是怎么知道的？

7.8086是多少位的系统？如何在数据总线上实现？

联想笔试题

1.设计函数in toi(char * s)。

2.int I =(j = 4，k=8，l=16，m = 32)；printf("%d "，I)；产量是多少？

3.解释局部变量，全局变量，静态变量的含义。

4.解释堆和栈的区别。

5.讨论宏和带参数函数的优缺点。

微软钢笔试题

1.有哪些让你自豪的机器学习程序？描述一下你参与过的一个项目及其优点。

2.如何处理高基数的泛型特征？

3.如果你想为Twitter feed写总结，你会怎么做？

4.在应用机器学习算法之前，有哪些步骤来纠正和清理数据？

5.如何测量数据点之间的距离？

6.请描述箱线图和直方图的区别及其使用案例。

7.随便选一个机器学习算法，描述一下。

8.请解释梯度增强是如何工作的。

9.(数据挖掘工程师)请说明决策树模型。

10.(数据挖掘工程师)什么是神经网络？

11.请解释偏差-方差权衡。

12.不平衡的二元分类怎么处理？

13.L1和L2正规化有什么区别？

14.(数据分析师)定义并解释聚集索引和非聚集索引之间的区别。

15.(数据分析师)返回表的行数有哪些不同的方法？

16.请创建一个函数来检查一个单词是否有回文结构。

17.(数据挖掘)请说明什么是异方差，如何解决。

优步笔试题

1.时间序列预测技术有什么区别？

2.解释主成分分析(PCA)及其方程。

3.多重共线性怎么解决？

4.(分析师)请试着列出方程式来优化我们在推特和脸书上的广告费用。

5.你会用什么特征来预测优步司机是否会接受订单请求？你会用哪种监督学习算法来解决这个问题，如何比较算法的结果？

6.选择任何你真正喜欢的产品或应用，并描述如何改进。

7.如何发现分布中的异常？

8.如何检查分布中的某个趋势是否是异常引起的？

9.如何估计Uber对交通和驾驶环境的影响？

10.你会考虑哪些指标来追踪优步的付费广告策略在吸引新用户方面是否有效？那么，你想用什么方法来估算理想的客户获取成本呢？

LinkedIn笔试题

1.(数据工程师)请写一些代码来确定字符串中的左右括号是否平衡。

2.(数据工程师)如何提高ETL的吞吐量(抽取、转换、加载)？

3.(数据工程师)请写返回情感分数的Hive UDF。例如，如果good =1，bad =-1，average =0，那么4。(大数据工程师)请解释什么是REST

5.如何找到二叉查找树的第二大元素？

6.请编写一个接受两个排序向量并返回一个排序向量的函数。

7.如果你有一个输入的数字流，你怎么找到运行过程中最频繁的数字？

8.写一个函数把一个数加到另一个数上，就像pow()函数一样。

9.将大字符串分割成有效字段，并将其存储在字典中。如果字符串无法拆分，则返回false。你的解决方案有多复杂？

10.随便解释一个机器学习中的方法。

大写一笔试题

1.如何建立预测信用卡诈骗的模型？

2.如何处理丢失或不良的数据？

3.如何从现有特征中衍生出新特征？

4.如果试图预测客户的性别，但只有100个数据点，可能会出现什么问题？

5.有两年的交易历史，有哪些特征可以用来预测信用风险？

6.设计一个玩井字游戏的人工智能程序。

7.(数据工程师)如何“拆分”两个系列(就像SQL中JOIN的反向)？

8.(数据工程师)解释当使用Scala语言时，RDD如何在Spark中工作。

9.(数据分析师)如果你有70颗红色弹珠，绿色弹珠和红色弹珠的比例是2: 7，那么绿色弹珠有多少？

10.(对数据工程师)什么是Hadoop序列化？

11.如何用Python读取一个非常大的制表符分隔的数字文件来计算每个数字的出现频率？

12.对于一个骰子来说，抛6次时一个6的概率，抛12次时至少两个6的概率，抛600次时至少100个6的概率，哪个大？

汉王科技笔试题

注意:可能你的专业与本次考试涉及的领域不完全相符。所以，不是所有的问题都需要回答。只能回答自己熟悉的，可以回答的问题。你可以参考任何材料，但请独立完成这项测试。我们欣赏你的独立思考和创新精神。这个测试并不是我们雇佣或不雇佣你的唯一依据。

高级研究人员(模式识别、图像处理)招聘试题

1.人工智能和模式识别研究了很多年，但似乎还是很难。尽量描述你熟悉的任何方向的发展(比如指纹识别、人像识别、语音识别、文字识别、自然语言理解等。).想象一下，如果你要从事这个方向的研究，你打算如何开始建立有效的识别理论和方法。或者你认为目前的理论和方法有什么缺陷，有哪些方法可以改进？(500字以内，不要太长)

2.简述以下任一主题的主要理论框架或主要观点(500字以内，不要太长)

(1)大卫·马尔的视觉计算理论框架

(2)格式塔心理学学派的主要观点

(3)贝叶斯决策理论

(4)人工神经网络中的神经网络、自组织网络和联想记忆网络的主要内容

(5)遗传算法

(6)小波分析

(7)目前流行的有损静止图像压缩方法

3.假设你想设计一个算法来检测给定图像中是否存在矩形结构。要检测的矩形可能有多种形式，试着提出你的算法框架。请您的算法至少检测样本中的矩形，并拒绝任何其他非矩形结构。矩形的大小、位置和方向是未知的，因此需要您的算法来确定这些参数。如果你觉得这个问题太难解决，请说明原因。

高级软件开发人员招聘试题

1.数据的逻辑存储结构(如数组、队列、树等。)对软件开发有非常重要的影响。试着从运行速度、存储效率、适用场合等方面简要分析一下你所知道的各种存储结构。

2.数据库技术是计算机系统中一个非常重要的领域，几乎所有的计算机应用都或多或少地使用数据库。试着简单说一下数据库设计应该注意什么问题，如何解决。举两个大家熟悉的DBMS，一个适合小应用，一个适合大应用，并给出你选择的理由。

3.公司的主要业务是提供万维网和电子邮件服务。出于安全考虑，公司要求我公司提供一套网络指纹登录系统。系统要求可以用指纹代替电子邮件中常用的密码，提供的部分网页只有经过指纹认证后才能访问。请利用所学知识分析设计系统。可以指定网络配置(包括协议)，但必须保证邮件用户可以访问网页(http)请分析系统的可行性，可行时给出系统结构和主存储结构，并指出系统中的难点和解决方案。(假设指纹识别的问题已经解决)