TIPS：本文共有 799 个字，阅读大概需要 2 分钟。
从事机器学习、深度学习和数据相关工作的人，面临着不断变化和不断发展的技术和知识体系。掌握最新的面试题和问题是至关重要的，因为它们直接涉及到我们在工作中需要解决的实际问题。面试题不仅能帮助我们深入理解所涉及的技术和算法，还能够帮助我们更好地应对工作中遇到的挑战和困难。了解面试题也是一种对自身知识体系和技能水平的检验，能够帮助我们发现不足并及时进行补充和提升。因此，作为从事与机器学习、深度学习和数据相关的工作人员，了解面试题是至关重要的，它不仅是对我们专业知识的检验，更是对我们未来发展的一种提升和保障。
又到了我们分享干货儿的时候了。孙子说过：“知己知彼，方能百战不殆。” ，我们学习任何新的东西都不能光自己埋头闭门造车。面对一些未知的东西我们还得做好攻略，设计对策。
我自己收藏了一份汇集了相关领域达人整理和总结的《机器学习(Machine Learning)/深度学习(Deep Learning)/自然语言处理(NLP)/C/C++/Python/面试笔记》，现在分享出来给大家学习和参考。
如果你不准备从事这方面的工作，用于了解行业行情也是不错的。
这本笔记涉及了以下的内容：
机器学习
深度学习
自然语言处理
计算机视觉
数学
算法
编程语言
笔试面经
根据作者所说这些内容都已经年久失修，而他也已经不再维护了。不过我觉得很多内容都仍然具备不错的参考和学习的价值，所以还是把这个仓库分享给大家，大家可以根据自己的情况吸取自己想要的知识。
基本算法专题涉猎如下：
字符串
数据结构
高级数据结构
动态规划
双指针
区间问题
排列组合
数学问题
Shuffle、采样、随机数
大数运算
海量数据处理
面试笔记里的面试经验也是非常值得参考的
涉猎了以下的公司：
360
iHandy
作业帮
字节跳动
小米
度小满
快手
招行
搜狐畅游
滴滴
爱奇艺
百度
百词斩
腾讯
迅雷
顺丰
随便摘录内容如下：
希望对大家有所帮助。
这本笔记在数量集公众号聊天窗口中发送“面试笔记”即可获得。
我们转型不易，新知识内容立足于正能量、实用，觉得《了解机器学习和数据的专业人士都应该了解的面试题》对你有帮助，请留言收藏！
