談一下我今天參加完後的感受吧，首先神經網路很重要，他們也很關注這個方面的應用。還有就是很深厚的數學背景，對矩陣，線代，和概率論等知識考察的比較多。
一、簡答題
1、目前深度神經網路有哪些成功的應用，簡述其適用原因。
2、不同程序之間進行通訊的方式有哪些？（至少列出三種）
3、有n個樣本，每個樣本都是d維的，使用knn分類演算法，採用歐式距離，（1）其時間複雜度為多少？（2）當n很大時，可以使用什麼方法進行優化？（3）k的值對**的方差和偏差的影響是什麼？
現在看來n應該是訓練集的樣本數，時間複雜度是指的分類乙個樣本需要的時間。
（1）knn分類的的思想是，計算待分類樣本與訓練集中所有樣本的距離，找出距離最小的k個，計算那個標籤出現的次數最多，將出現最多的標籤作為樣本的標籤。計算距離的複雜度是o(m*d)，排序最快得是o（m*log(m）），找出現最多的標籤的複雜度是k。因此總的時間複雜度是o(n*d+n*log(n)+k))。
（2）knn比較費時的步驟在於要計算與訓練集中每乙個樣本的距離，為了減少計算量，可以每次從訓練集中隨機地選取一部分樣本進行，作為分類的依據。假設每次取t個點，則時間複雜度變為o((t*d+t*log(t)+k))。當n很大時，選取的t可以遠遠小於n。
（3）記樣本的真實標籤為y，分類結果記為x，x是隨機變數，可以取訓練集中所有出現的類標籤。
如果k=n，則任意y，x|y=訓練集中包含樣本數最多的類的標籤。
如果k=1，則分類結果是離待分類樣本最近的訓練集中的樣本的類的標籤。
現在，仍然沒有梳理出這裡的方差和偏差指的是什麼？
二、演算法與程式設計題
1、給定陣列a=(n可變)，請輸出所有的組合。
思路是，首先將從小到大排序，記包含k個元素組合的集合為g(k)。
如果知道g(k-1)，則採用以下方式生成g(k)： u。
2、陣列a中相鄰兩個數的差的絕對值為1，如，給定某乙個數字t,求其在陣列中的位置。
思路是，用一指標p遍歷陣列，首先計算當前位置與t的絕對值s，然後移動到p+s處，比較p+s指的元素與t是否相等，若相等，輸出當前下標，若不相等，重複計算絕對值、移動，比較步驟。
3、布豐投針問題。平面上有一組距離為d的平行線，向其上任意地投一根長為l（l答案為2*l/(pi*d).
三、系統設計題
1、神經網路模型，要求計算1、2、3層的兩個偏導數。
2、k-means聚類演算法，
（1）請寫出目標優化函式。
sum_ sum_ dist(x,c_i)
其中c_i表示屬於第i簇的點的集合，c_i表示c_i的質心。
（2）常用的終止條件有哪些？
質心不再發生變化，或者只有1%的點屬於的簇發生了變化。（3）結合k-means，描述em演算法的基本原理和步驟。
（4）使用mpi 或mapreduce，如何進行並行。
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