AI算法笔试题模拟-工程与编程常识
513 字约 2 分钟
2025-09-15
📘 模块五：工程与编程常识（10题）
编程与复杂度（1–4）
Q1. 在 Python 中，列表（list）的随机访问时间复杂度是：
- A. O(1)
- B. O(log n)
- C. O(n)
- D. O(n log n)
✅ 答案：A
Q2. 在 Python 中，字典（dict）的查找平均时间复杂度是：
- A. O(1)
- B. O(log n)
- C. O(n)
- D. O(n²)
✅ 答案：A
Q3. 快速排序算法的平均时间复杂度是：
- A. O(n)
- B. O(n log n)
- C. O(n²)
- D. O(log n)
✅ 答案：B
Q4. 在 C++ 中，std::vector 在末尾插入元素的平均复杂度是：
- A. O(1)
- B. O(log n)
- C. O(n)
- D. O(n log n)
✅ 答案：A
工程实践（5–7）
Q5. 在深度学习中，数据归一化的主要作用是：
- A. 提高模型容量
- B. 加快收敛，减少梯度爆炸
- C. 增加模型参数
- D. 改变损失函数
✅ 答案：B
Q6. 在 GPU 训练中，mixed precision（混合精度训练）的主要优势是：
- A. 增加精度
- B. 减少显存占用并加速计算
- C. 防止过拟合
- D. 简化模型结构
✅ 答案：B
Q7. 在分布式训练中，Data Parallel 的主要思想是：
- A. 将模型分块到不同设备
- B. 将数据分片到不同设备并同步梯度
- C. 每个设备训练不同模型
- D. 每个设备使用不同优化器
✅ 答案：B
模型部署与优化（8–10）
Q8. 在推理部署中，常用的模型压缩方法不包括：
- A. 量化 (Quantization)
- B. 剪枝 (Pruning)
- C. 知识蒸馏 (Distillation)
- D. 增大 batch size
✅ 答案：D
Q9. ONNX 的主要作用是：
- A. 提供数据并行机制
- B. 模型跨框架转换与部署
- C. 提高训练速度
- D. 增加模型复杂度
✅ 答案：B
Q10. TensorRT 的主要优化目标是：
- A. 提高训练收敛速度
- B. 优化推理速度与显存占用
- C. 减少数据清洗
- D. 增加模型可解释性
✅ 答案：B