注：数据研发侧重组件框架原理和编程实践经验，在面试中也会问到数据结构与算法、机器学习算法等。以下试题为作者日常整理的通用高频面经，包含题目，答案与参考文章，欢迎纠正与补充。 _ _ _ _ 目录 1.linux常用命令 2.Java虚拟机、垃圾回收机制 3.TCP “三次握手”、 “四次挥手 4.大数据常见组件 5.HDFS存储机制 6.MapReduce基本流程 7.Hadoop Shffule原理 8.Hadoop常用命令 9.Hadoop优化 10.Hadoop分片、分区 11.Hive

​    注：机器学习注重原理理解、算法对比及场景使用，应加强算法公式推导及多场景实战。以下试题为作者日常整理的通用高频面经，包含题目，答案与参考文章，欢迎纠正与补充。 更多内容尽在公众号： 目录 1.常见分类算法及应用场景 2.逻辑回归推导 3.SVM相关问题 4.核函数使用 5.生成模型和判别模型基本形式 6.ID3,C4.5和CART区别 7.交叉熵公式原理 8.L1和L2正则化的区别 9.传统机器学习模型有哪些 10.k-means算法流程 11.DBSCAN和Kmeans对比 12

​    注：深度学习同机器学习相似，注重原理理解、算法对比及多场景实战，同时知识迭代更加迅速，相对于机器学习更加前沿。以下试题为作者日常整理的通用高频面经，包含题目，答案与参考文章，欢迎纠正与补充。 _ _ _ _ 作者：天亮以后0525