目录
计算机网络
1.OSI参考模型
2.TCP/IP模型
3.IP协议
4.TCP和UDP（这两个协议的比较，TCP三次握手）
5.tcp三次握手的过程
6.TCP四次挥手（为什么比握手多一次呢）
7.应用层常用协议
8.DNS和DHCP
9.什么是对称密钥什么是非对称密钥
操作系统
1.进程和线程的区别和联系
2.常见调度算法
3.死锁的产生和解决
4.虚拟内存，页面置换算法
5.磁盘调度
计算机组成
1.冯诺依曼体系
2.指令寻址
人工智能
1.逻辑回归
2.决策树
3.SVM
4.KNN
5.K-Means
6.什么是二分化
7.过拟合和欠拟合
8.什么是交叉验证
9.监督学习和非监督学习
10.聚类，回归和分类的概念
重点总结（自由问答）
1.cache的作用是什么？
2.进程与线程的关系？
3.TCP为什么需要三次握手？四次挥手？
4.TCP如何解决拥塞阻塞
5.数据库三大范式
6.现在流行的数据库模型和各个数据模型的区别
7.什么是InnoDB
8.什么是LSM树
9.说说快排的过程？时间复杂度？
10.什么是傅里叶变换
11.什么是神经网络
12.矩阵的秩是什么？
13.你对AI怎么看？
14.你常用的语言是什么？
15.研究生规划
计算机网络
1.OSI参考模型
OSI 参考模型（Open Systems Interconnection Reference Model）是一个由国际标准化组织（ISO）制定的网络通信协议体系结构标准，旨在将计算机网络中的通信问题分解成较小、易于管理的问题，并使不同的网络厂商和网络技术能够互操作。该模型将通信任务分解为七个不同的层次，并定义了每个层次中要完成的任务。
以下是 OSI 参考模型的七层：
物理层（Physical Layer）：负责传输比特流，并定义了物理层面的接口标准，例如网线、光纤等。
数据链路层（Data Link Layer）：负责将比特流转换成帧，定义了数据的传输格式和检错方法，并进行物理寻址。
网络层（Network Layer）：负责寻址和路由选择，将分组数据封装成包，使其能够跨越不同的网络传输。
传输层（Transport Layer）：提供端到端的可靠通信，负责控制流量和错误检测。
会话层（Session Layer）：管理不同应用程序之间的对话（会话），负责建立和维护不同应用程序之间的通信连接。
表示层（Presentation Layer）：负责数据格式转换、加密解密等工作，使不同系统之间的数据格式能够兼容。
应用层（Application Layer）：提供应用程序访问网络的接口，例如电子邮件、文件传输、远程登录等。OSI 参考模型的提出不仅促进了计算机网络技术的发展，也为不同厂商和技术之间的互通性提供了标准化的解决方案。然而，由于实现复杂、效率低下等问题，OSI 参考模型并没有被广泛应用到实际的网络中，取而代之的是 TCP/IP 参考模型。
2.TCP/IP模型
TCP/IP 模型是一个由美国国防部高级研究计划署（DARPA）于 1960 年代开始研发的网络通信协议体系结构。该模型基于实际的网络实现，将网络通信问题分解成较小、易于管理的问题，并使不同的网络厂商和网络技术能够互操作。
以下是 TCP/IP 模型的四层：
应用层（Application Layer）：提供应用程序访问网络的接口，例如电子邮件、文件传输、远程登录等。应用层使用了一系列协议，如 HTTP、FTP、SMTP 等。
传输层（Transport Layer）：提供端到端的可靠通信，负责控制流量和错误检测。传输层使用了两种协议，分别为 TCP 和 UDP。
网际层（Internet Layer）：负责寻址和路由选择，将分组数据封装成包，使其能够跨越不同的网络传输。网际层使用了一种协议，即 IP 协议。
网络接口层（Network Interface Layer）：负责将封装好的数据包发送到物理网络上，并提供网络硬件和驱动程序的接口。相比于 OSI 参考模型，TCP/IP 模型只有四层，并将会话层、表示层合并到应用层中，将数据链路层和物理层合并到一起。TCP/IP 模型是实际应用最广泛的网络通信协议体系结构之一，被广泛应用于互联网和局域网等各种网络中。
3.IP协议
IP协议（Internet Protocol）是TCP/IP参考模型中的网际层（Internet Layer）协议，也是Internet网络中使用的最重要的协议之一。IP协议主要负责将数据包从源地址传输到目标地址。
IP协议采用一种无连接的、不可靠的传输方式，它只关心如何把数据包从源地址发往目标地址，而不考虑数据包传输的可靠性。
IP协议使用IP地址来唯一标识每个连接到互联网的主机，这个地址由32个二进制位组成，通常写成4段十进制数，每段表示8位二进制数。
IP协议还定义了一些与数据包传输相关的功能，包括分片、组装、路由选择等。其中，分片指的是将一个较大的数据包分为多个较小的数据包进行传输，以适应不同链路的最大传输单元（MTU）限制；组装指的是将多个数据包重新组装为原来的较大数据包；路由选择指的是根据目标地址选择最合适的传输路径，以保证数据包可以正确地到达目标地址。
IP协议是TCP/IP协议族的核心协议之一，它不仅是Internet网络中数据传输的基础，也被广泛应用于各种局域网和广域网中。
4.TCP和UDP（这两个协议的比较，TCP三次握手）
TCP和UDP是TCP/IP参考模型中的传输层（Transport Layer）协议，它们都有自己的特点和应用场景。TCP协议（Transmission Control Protocol）是一种面向连接、可靠的传输协议，它使用三次握手来建立连接，使用滑动窗口和确认应答机制来保证数据包的可靠传输。TCP协议适用于重要的数据传输场景，例如文件传输、电子邮件、网页访问等，这些场景在数据传输中需要保证数据的完整性和可靠性。UDP协议（User Datagram Protocol）是一种无连接、不可靠的传输协议，它只关心数据的传输，不进行确认处理，也不进行重传。UDP协议适用于实时性要求较高的场景，例如IP电话、视频会议、实时游戏等，这些场景对数据的即时性要求高，但对数据的完整性和可靠性要求相对较低。
下表列出了TCP和UDP的主要差异：
综上所述，TCP协议适用于重要的数据传输场景，UDP协议适用于实时性要求较高的场景。根据具体的应用需要选择合适的协议来进行数据传输。
5.tcp三次握手的过程
TCP协议是一种面向连接的、可靠的传输协议，它使用三次握手（Three-way Handshake）来建立连接，保证数据的可靠传输。
TCP三次握手的流程如下：
客户端向服务器发送一个SYN（同步）数据包，表示客户端准备建立连接，并传输一个随机序号。
服务器收到SYN数据包后，向客户端发送一个SYN+ACK（同步和确认）数据包，表示服务器已准备好接收数据，并传输另一个随机序号。
客户端收到SYN+ACK数据包后，向服务器发送一个ACK（确认）数据包，表示客户端已确认服务器的响应，并传输另一个随机序号。完成三次握手后，TCP连接建立成功，并且客户端和服务器可以开始传输数据。在三次握手过程中，每个数据包都包含了一个随机序号，用于保证数据包的可靠传输。此外，TCP还使用滑动窗口和确认应答机制来保证数据包的可靠传输。TCP三次握手可以防止重复连接和连接错误，确保数据的可靠传输。但是，三次握手会增加连接建立的时间和延迟，因此在实时性要求较高的场景，可能会选择使用UDP协议来进行数据传输。
6.TCP四次挥手（为什么比握手多一次呢）
TCP四次挥手（Four-way Handshake）是TCP连接的断开过程，它比TCP三次握手多一次是因为TCP是一个全双工的传输协议，客户端和服务器都可以发送和接收数据，因此在断开连接时需要进行更多的操作来保证数据的完整性和可靠性。
TCP四次挥手的流程如下：
客户端向服务器发送一个FIN（结束）数据包，表示客户端已经发送完所有数据，准备关闭连接。
服务器收到FIN数据包后，向客户端发送一个ACK（确认）数据包，表示服务器已收到FIN数据包并确认。
服务器向客户端发送一个FIN数据包，表示服务器已经发送完所有数据，准备关闭连接。
客户端收到FIN数据包后，向服务器发送一个ACK数据包，表示客户端已经确认服务器的响应，并断开连接。完成四次挥手后，TCP连接断开，客户端和服务器不再交换数据。在四次挥手过程中，客户端和服务器都可以发送和接收数据，因此在发送了FIN数据包后，需要等待对方的ACK响应，才能继续发送数据或关闭连接，保证数据的完整性和可靠性。TCP四次挥手可以防止数据的丢失和错误，保证数据的完整性和可靠性。但是，四次挥手会增加连接断开的时间和延迟，因此在需要快速断开连接的场景，需要使用一些优化技术来加速连接断开。
7.应用层常用协议
`常见的应用层协议有很多，其中一些比较常见的应用层协议及其作用如下：
HTTP（HyperText Transfer Protocol）：用于浏览器和服务器之间的通信，它定义了Web浏览器如何请求Web服务器上的网页，并且规定了Web服务器如何响应浏览器的请求。
FTP（File Transfer Protocol）：用于文件传输，通过FTP协议，用户可以在两台计算机之间进行文件传输。
SMTP（Simple Mail Transfer Protocol）：用于电子邮件的传输，SMTP协议定义了邮件服务器之间如何传输邮件，并规定了邮件客户端（例如Outlook、Thunderbird等）如何发送和接收邮件。
POP3（Post Office Protocol version 3）：用于电子邮件的接收，POP3协议定义了邮件客户端如何从邮件服务器上获取邮件，并且提供了对邮件进行下载和删除的功能。
IMAP（Internet Message Access Protocol）：也是用于电子邮件的接收，IMAP协议与POP3协议类似，但是IMAP协议提供了更强大的功能，例如可以在邮件服务器上创建文件夹、进行邮件搜索等。
DNS（Domain Name System）：用于将域名解析为IP地址，DNS协议定义了如何将域名映射为IP地址，使得用户可以使用易记的域名访问Internet上的各种服务。
Telnet：用于远程控制另一台计算机，Telnet协议定义了如何将命令行输入输出重定向到网络连接上，从而实现远程控制。
SSH（Secure Shell）：也是用于远程控制另一台计算机，SSH协议提供了加密保护和认证功能，可以有效地保护远程控制过程中的数据安全。
IRC（Internet Relay Chat）：用于网络聊天，IRC协议定义了如何在计算机上进行聊天，使得用户可以在Internet上实现实时交流。综上所述，不同的应用层协议有不同的作用，它们都是为了实现Internet上的各种不同的应用程序提供支持。
8.DNS和DHCP
DNS协议的过程：1. 用户在浏览器中输入域名，浏览器向本地DNS服务器发送查询请求。2. 如果本地DNS服务器缓存中有对应的IP地址，直接返回给浏览器。3. 如果本地DNS服务器缓存中没有对应的IP地址，则向根DNS服务器发送查询请求。4. 根DNS服务器返回给本地DNS服务器一个域名服务器的地址，告诉本地DNS服务器应该向哪个域名服务器查询。5. 本地DNS服务器向域名服务器发送查询请求。6. 域名服务器返回给本地DNS服务器一个IP地址。7. 本地DNS服务器将IP地址存入缓存，并将结果返回给浏览器。8. 浏览器使用IP地址向服务器发送请求，请求对应的资源。
DHCP协议的过程：1. 主机开机时自动向网络中广播DHCP Discover消息，请求可用的DHCP服务器。2. DHCP服务器接收到DHCP Discover消息后，回应一个DHCP Offer消息，提供一个可用的IP地址，同时分配给主机一些其他配置信息，比如子网掩码、网关地址等。3. 主机接收到DHCP Offer消息后，会向DHCP服务器发送DHCP Request消息，请求确认分配的IP地址及其他配置信息。4. DHCP服务器接收到DHCP Request消息后，回应一个DHCP Ack消息，确认分配的IP地址及其他配置信息。5. 主机接收到DHCP Ack消息后，开始使用分配的IP地址及其他配置信息。综上所述，DNS协议和DHCP协议都是用于Internet中不同层面的通信和服务。DNS协议用于将域名解析为IP地址，以便应用程序可以访问特定的服务器资源。而DHCP协议用于自动分配IP地址和其他网络配置信息，以便主机可以在Internet上正常通信和访问资源。
9.什么是对称密钥什么是非对称密钥
对称密钥和非对称密钥是密码学中的两个重要概念。
对称密钥：对称密钥也称为共享密钥，是指加密和解密所用的密钥是同一个密钥。发送方和接收方都需要拥有该密钥，发送方使用该密钥将消息进行加密，接收方使用同一个密钥将消息进行解密。对称密钥加密算法的优点是加密和解密速度快，缺点是密钥的管理比较困难，存在密钥泄露的风险。
非对称密钥：非对称密钥也称为公钥密码，是指加密和解密所用的密钥是不同的。发送方使用接收方的公钥对消息进行加密，接收方使用自己的私钥将消息解密。由于私钥是保密的，所以非对称密钥算法可以提供更高的安全性。非对称密钥算法的缺点是加密和解密速度比对称密钥算法慢，同时还需要保护好私钥的安全。综上所述，对称密钥和非对称密钥都是用于加密和解密数据的密钥，但是它们的加密和解密方式和密钥的管理方式不同。对称密钥加密算法速度快，但存在密钥泄露风险；非对称密钥加密算法安全性高，但速度慢。在实际应用中，通常使用对称密钥加密算法和非对称密钥加密算法相结合的方式，以兼顾速度和安全性。
操作系统
1.进程和线程的区别和联系
进程和线程是操作系统中的两个重要概念。
进程是程序在执行过程中分配资源和管理任务的最小单位，是操作系统进行资源分配和调度的基本单位，每个进程拥有独立的地址空间、数据栈、代码段和进程控制块。
线程是进程中的一个执行单元，是操作系统进行调度的最小单位，一个进程可以拥有多个线程，它们可以共享进程的地址空间、数据段、代码段等资源，线程间的切换比进程间的切换更加快速。
区别：
1.资源拥有者：进程是资源的拥有者，而线程并不拥有资源，它们共享进程的资源。
2.调度：进程间相互独立，由操作系统进行调度，而线程调度在进程内部进行。
3.内存空间：每个进程都有独立的内存空间，每个线程共享所属进程的内存空间。
4.创建和销毁：进程的创建和销毁比线程慢，线程的创建和销毁比进程快。
联系：
进程和线程都是操作系统中的资源管理方式，它们共同组成了操作系统的进程管理和线程管理功能。进程和线程的合理调度、管理和优化，可以提升系统的性能和效率。
2.常见调度算法
先来先服务 (FCFS)：先到达的进程先执行，按照进程到达的先后顺序，按序分配 CPU 时间。
最短作业优先 (SJF)：按照进程需要的 CPU 时间长度来进行排序，优先分配 CPU 时间长度短的进程，从而减少平均等待时间。
优先级调度算法：按照进程的优先级大小来进行调度，优先级高的先执行。可以是系统为进程赋予优先级，也可以是用户自己设置优先级。
时间片轮转算法 (RR)：系统将 CPU 时间片按照固定大小划分，如果进程在该时间片内未完成，则重新将其放回到就绪队列的队尾，等待后面的时间片。这种算法能够保证每个进程的响应时间快，但还需考虑时间片的大小与性能折中。
多级反馈队列调度算法：系统将进程按照优先级划分到不同的队列中，每个队列都得到一定的 CPU 时间片，高优先级进程的队列时间片较短，低优先级进程的队列时间片较长，每个队列的时间片长度逐渐增加。这样，能够保证高优先级进程的及时执行和争用时间片的公平性。这些算法各有优缺点，根据具体的应用场景，选择合适的算法可以提高系统的性能和效率。
3.死锁的产生和解决
产生： 死锁是指系统中多个进程互相等待其他进程占用资源导致的一种无限期的产生和解决有以下几点：
资源竞争：死锁通常是由于多个进程竞争有限的资源，如 CPU、内存、文件、磁盘等资源，互相等待造成的。
互斥：多个进程对同一资源进行竞争的时候，存在互斥的情况，如一把锁只能被一个进程占用，其他进程需要等待该进程释放锁才能使用资源。
持有和等待：一个进程占有一些资源，同时还在等待其他进程占有的资源，其他进程也在等待该进程占有的资源，导致资源无法被释放。
循环等待：多个进程互相等待对方先释放其占用的资源，造成了循环等待的情况。
解决
解决死锁的方法：
预防死锁：通过对资源进行合理的动态分配和管理，避免死锁的发生，如避免进程同时请求多个资源、按照固定的资源请求顺序等。
避免死锁：采取预测算法，剥夺进程对资源的请求，使系统在安全状态下分配资源，如银行家算法等。
检测死锁：采用检测算法来检测死锁的发生，如资源分配图算法、死锁检测器等。
解除死锁：当系统检测到死锁后，通过撤销进程、资源抢占、资源回收等方法，打破死锁的循环，解除死锁的状态。以上方法各有利弊，需要根据具体的应用场景和需求选择合适的解决方法。
4.虚拟内存，页面置换算法
虚拟内存是一种将物理内存和磁盘空间结合起来的技术，使得进程能够访问比物理内存更大的地址空间。当物理内存不足时，虚拟内存可以将一部分数据从物理内存换入磁盘空间中，从而释放物理内存，给其他进程提供更多的空间。而页面置换算法就是虚拟内存中重要的一部分，用于管理内存中哪些页面需要置换出去，以便腾出更多的空间来。
常见的页面置换算法有以下几种：1. 先进先出算法 (FIFO)：选择进入内存最早的页面进行置换。2. 最近最少使用算法 (LRU)：根据最近使用的顺序，选择最久未使用的页面进行置换。3. 最不经常使用算法 (LFU)：选择使用次数最少的页面进行置换。4. 时钟算法 (Clock)：将页面按照时钟的顺序进行排序，若页面被使用，则标记为1，若未被使用，则标记为0。当需要置换页面时，选择的是在指针所指位置且标记为0的页面。5. 最佳置换算法 (OPT)：在未来的执行过程中，选择最长时间内未被访问的页面进行置换。以上算法各有优缺点，选择相应的算法需要考虑实际应用情况，以此来提高内存的利用率和系统的性能。
5.磁盘调度
磁盘调度是指操作系统在访问磁盘时，按照一定的算法对磁盘上的数据进行排列和调度，以提高磁盘的读写效率和响应时间。
常见的磁盘调度算法有以下几种：
先来先服务 (FCFS)：按照磁盘请求的先后顺序进行服务，先到达的磁盘请求先得到服务。优点是简单，缺点是磁盘臂移动距离较大，平均响应时间较慢。
最短寻道时间优先 (SSTF)：优先调度磁头到最邻近要访问的磁道，以最短寻道时间为目标。优点是平均寻道时间较短，缺点是可能导致一些较远的磁道被长时间忽略。
扫描 (SCAN)：也称电梯算法，按逻辑顺序在磁盘上进行往返扫描，直到所有请求被服务为止。优点是平均响应时间较短，缺点是请求较多时，等待时间较长。
循环扫描 (C-SCAN)：类似于 SCAN 算法，但是磁头到达磁盘的一端后不返回，而是重新回到磁道队列的另一端，继续扫描。优点是请求的等待时间更加均衡，缺点是不适用于需要立即响应的请求。
基于预测的磁盘调度算法：根据磁盘请求的特点，预测下一个可能访问的磁道位置，并进行调度。例如 LOOK 和 C-LOOK 算法，都是基于 SSTF 的改进算法，可以有效防止请求等待时间过长。不同的磁盘调度算法各有优缺点，需要根据应用场景的不同选择合适的算法。例如，对于需要大量顺序读写操作的应用程序，使用 FCFS 算法可以获得较好的性能；对于随机访问的应用程序，通常使用 SSTF 算法可以获得更好的性能。
计算机组成
1.冯诺依曼体系
冯诺依曼体系是计算机体系结构的一种，是指将存储程序和数据的方法应用到计算机系统中，由数学家冯诺依曼于1945年提出的。其主要特点包括以下几个方面：
存储程序：计算机可以根据预先存储在主存储器中的程序控制数据的处理流程，从而实现不同的任务处理。
指令流程控制：计算机可以根据指令流程控制不同的操作，包括算术运算、移位操作、分支跳转和输入输出等。
二进制系统：计算机可以使用二进制系统进行数字数据的处理，二进制系统具有简单和可靠的特点。
存储器层次结构：计算机通常使用多级存储器层次结构，包括高速缓存、主存和辅助存储器等，以实现高效的数据存储和访问。
总线结构：计算机使用总线结构连接不同的组件，包括CPU、主存、I/O设备等。
以运算器为中心：计算机将运算器作为数据处理的中心，在运算器内部实现算术运算、逻辑运算和数据移位等操作。冯诺依曼体系的主要优点包括程序存储方便、程序执行速度快、可编程性强、可扩展性强，是现代计算机体系结构的基础，受到广泛的应用。
2.指令寻址
指令寻址是指计算机在执行指令时，确定指令所要操作的操作数的方式。一般来说，指令寻址有以下几种方式：
直接寻址：指令中给出操作数的地址，CPU直接取出该地址中的内容进行操作。直接寻址是一种简单和快速的寻址方式，但是需要将地址写死在指令中，不太灵活。
寄存器寻址：指令中给出要操作的寄存器的编号，CPU直接在寄存器中进行操作。寄存器寻址的操作速度快，但是寄存器数量非常有限，操作数也必须在寄存器中。
立即寻址：指令中给出要操作的数值，CPU直接使用指令中给出的数值进行操作。立即寻址常常用于数据常量的操作。
间接寻址：指令中给出操作数所在的地址，CPU需要使用给出的地址再取得操作数的实际地址。间接寻址需要多一次内存操作，但是可以使用变量地址进行操作。
寄存器间接寻址：指令中给出要操作的寄存器的编号，寄存器中存放的是操作数所在的地址。寄存器间接寻址既可以使用寄存器中存储的地址进行操作，也可以使用寄存器中存储的值作为地址进行操作。
相对寻址：指令中给出要操作的相对位置，CPU需要根据指令所在位置计算出操作数的实际地址。相对寻址常常用于程序跳转等操作。以上是常见的指令寻址方式。不同的指令寻址方式各有优缺点，需要根据具体情况选择合适的方式，以提高计算机的操作效率和灵活性。
人工智能
1.逻辑回归
逻辑回归（Logistic Regression）是一种经典的二分类模型，其主要用于解决给定数据集，通过分析样本特征与预测分类之间的关系，建立一个分类模型，以预测新样本的分类。
逻辑回归的基本思想是，将样本特征和预测分类之间的关系用一个逻辑函数来表示，将逻辑函数的输出结果映射到 [0，1] 区间内，代表样本属于某一类别的概率。具体而言，逻辑回归通过对样本特征进行线性组合，来预测样本属于某一类别的概率，然后将概率值转化为二分类结果。
逻辑回归的优点包括：
计算速度快，处理速度高效。
可以处理多分类问题，可以对概率进行建模。
对于高维数据集，逻辑回归表现良好。4. 适用于需要理解因素对目标变量的影响时，可用于变量筛选。逻辑回归的应用场景很广泛，例如，在医学领域可以使用逻辑回归模型进行病情预测、诊断和治疗，也可以用于市场营销中的顾客分类和反欺诈领域等。
2.决策树
决策树是一种常见的监督学习算法，它可以对离散型或连续型的数据进行分类或预测。决策树算法的基本思想是通过对数据进行拆分，将复杂的决策问题转化为简单的决策序列，从而实现分类或预测。决策树通常由一个根节点、若干个内部节点和若干个叶子节点组成。根节点包含所有数据集，内部节点表示一个特征，叶子节点表示一个类别或一个值。从根节点开始，根据特征的取值，依次向下拆分数据集，直到所有数据归属到一个叶子节点为止。
决策树的优点包括：
可以处理多分类和连续型数据；
决策树易于解释和理解；
可以处理缺失值和异常值；
可以通过剪枝等方式避免过拟合问题。决策树的应用场景很广泛，例如在金融、医疗、电商等领域，可以对客户进行分类、诊断或提供推荐服务。此外，决策树也可以用于分析数据、进行预测等其他领域。
3.SVM
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种二分类算法，其基本思想是找到一个超平面来对数据进行分类。该超平面将数据集分成两类，并且距离最近的数据点到该超平面的距离（称为“支持向量”）最大。
SVM的主要优点包括：
在高维空间中可以有效地解决非线性问题；
可以在小样本数据集上进行高效的学习和预测；
通过使用不同的核函数，SVM可以适用于不同类型的数据。SVM的应用场景很广泛，例如在图像分类、信用评估、生物信息学、文本分类等领域，SVM都取得了很好的效果。同时，SVM的泛化能力也很强，因此它在许多领域都成为了一个流行的分类算法。
4.KNN
K近邻（K-Nearest Neighbor，KNN）是一种基本的分类与回归算法，其基本思想是通过寻找与待分类样本距离最近的K个训练样本，从而将待分类样本归为K个训练样本中所占比例最多的类或对应的回归值。
KNN的主要优点包括：
简单易懂，易于实现；
可以进行多分类；
对于非线性关系表现良好。
但是KNN算法也有一些缺点：
对于特征空间很大的数据集，计算距离的时间复杂度很高；
对于分类不均衡的数据集，会出现类别预测偏差的情况；
对异常值、噪声等数据比较敏感。KNN的应用场景很广泛，例如在图像识别、人脸识别、语音识别、推荐系统等领域都有广泛的应用。同时，KNN算法是一种基础算法，其他许多机器学习算法也可以通过KNN算法进行优化和改进。
5.K-Means
K均值（K-means）是一种经典的聚类算法，其基本思想是将n个样本划分为k个簇，使得簇内的样本相似度高，簇间的样本相似度低。在K-means算法中，每个簇的中心点就是该簇中所有样本的均值。
K-means的主要优点包括：
算法简单，易于实现；
实现效率高，适用于大规模数据集；
可以处理高维数据。
但是K-means算法也有一些缺点：
对于初始化的质心点位置较为敏感，需要进行多次试验并选取最优解；
可能会出现局部最优解，而无法找到全局最优解；
需要预先指定簇的数量，而这个数量不易确定。
K-means的应用场景很广泛，例如在数据挖掘、图像分析、网络分析、市场细分等领域都有广泛的应用。同时，K-means算法也是许多聚类算法的基础，并且在学习聚类算法的过程中也是必须掌握的算法之一。
6.什么是二分化
二分化（Bisection）是一种优化算法，用于在不连续的函数中查找最小值或最大值。二分化算法基于反复将区间分为两半的策略，最终找到函数的最小值或最大值。具体而言，二分化算法将一个连续的区间分成两个子区间，并根据当中的最小值/最大值来决定哪个区间应该保留。执行这个过程，直到找到最终结果。在每一步中，算法会计算区间的中点，然后确定最小值/最大值在哪个子区间内，最终将这个子区间作为下一轮的搜索区间。二分化算法常用于在无法通过解析方法计算函数最小/最大值的情况下，寻找函数的最小/最大值。它广泛应用于许多科学和工程领域，如优化、计算机视觉、神经科学、自然语言处理等。
7.过拟合和欠拟合
过拟合和欠拟合是机器学习中常见的两种问题。
过拟合（Overfitting）指的是模型过于复杂，过度地学习了训练集的细节和噪声，导致在未知数据上的表现很差。
过拟合的解决方法包括增加训练数据数量、降低模型复杂度等。
欠拟合（Underfitting）指的是模型在训练数据上未能很好地拟合，未能捕捉到数据的主要特征，无法很好地进行预测。
欠拟合的解决方法包括增加模型复杂度、增加特征数量、增加训练轮数等。
在实际应用中，我们需要通过调整模型参数、增加数据量、优化特征选择等手段来避免过拟合和欠拟合的问题。同时，我们可以使用交叉验证等技术来评估模型在训练集和测试集上的表现，以判断是否存在过拟合或欠拟合的情况。
8.什么是交叉验证
交叉验证（Cross-validation）是一种评估统计学模型的方法，特别是用于小样本数据集的机器学习。其中，交叉验证将数据集分成两个子集，一个用于模型的训练，另一个用于模型的验证。交叉验证的目标是在模型对未知数据的泛化能力进行评估时，使模型对数据不敏感。
常用的交叉验证方法包括：
留一交叉验证（Leave-one-out validation）：每次留一个样本作为验证集，其余作为训练集，重复n次（n为样本数），每次都训练一个新的模型。
k折交叉验证（K-fold validation）：将数据集分成k个子集，每个子集轮流作为验证集，其他子集作为训练集，重复k次，每次都训练一个新的模型。
随机划分交叉验证（Random subsampling validation）：将数据集分成训练集和验证集，多次随机重复进行，每次都训练一个新的模型。交叉验证可以评估不同参数和算法的性能，选择最佳的模型和参数，避免过拟合和欠拟合等问题。
9.监督学习和非监督学习
监督学习和非监督学习是机器学习中的两种基本学习方式。
监督学习（Supervised Learning）是一种通过已有标注数据来训练分类器或回归器的方式，即通过给算法提供已知的输入数据和其对应的输出结果，让算法学习如何进行分类或预测。经过训练后，分类器或回归器可以对新的未知数据进行分类或预测。典型的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、神经网络等。
非监督学习（Unsupervised Learning）是一种从未标注数据中自动学习的方式，没有预先定义的输出变量，算法需要自行发现数据的内在结构和模式。非监督学习的目标是通过对数据的聚类、降维、异常检测等方式，找到数据的潜在结构和规律。典型的非监督学习算法包括聚类、主成分分析（PCA）、自编码器等。简而言之，监督学习是有标记数据学习，而非监督学习是无标记数据学习。监督学习通常用于分类和回归问题，而非监督学习通常用于降维、聚类和异常检测等问题。
10.聚类，回归和分类的概念
聚类聚类的主要特点是无监督学习，它没有预先确定的标签或分类，需要通过算法自动发现数据中的类别或簇。聚类的应用场景非常广泛，包括市场细分、图像分割、文本挖掘、生物信息学等领域。在生物信息学中，聚类方法常用于对基因表达谱数据进行分析和分类，以识别不同的细胞类型、疾病状态等。
回归回归是一种监督学习方法，它需要使用已知的输入变量和相应的输出变量进行训练，以预测新的未知输出变量。回归方法广泛应用于预测、优化和控制问题等领域，如股票预测、电力负载预测、机器人控制等。
分类分类是一种监督学习方法，它需要使用带标签的数据集进行训练，以预测新的未知数据所属的类别。分类方法被广泛应用于人脸识别、图像分类、文本分类、疾病诊断等领域。例如，在医疗诊断中，可以使用分类方法对医疗影像数据进行分类，以识别肿瘤、白内障等疾病。总之，聚类、回归和分类是机器学习中的三种基本方法，它们的应用场景和数据类型不同，可以互相补充和支持。深入了解这三种方法以及它们的高级变体，可以帮助我们更好地处理复杂的数据、发现数据中的隐藏规律，并在各种实际应用中取得更好的预测结果。
重点总结（自由问答）
1.cache的作用是什么？
在计算机组成中，cache的作用是通过存储最近使用的指令和数据，以提高CPU的访问速度。
CPU执行指令时，通常会从主存储器中读取指令和数据。由于主存储器的访问速度较慢，因此每次读取数据都需要花费一定的时间。为了提高CPU的效率，可以通过在CPU和主存储器之间增加cache缓存来解决这个问题。
cache的工作原理是将最近使用的数据存储在一个小而快速的缓存中，当CPU需要访问数据时，会首先在cache中查找，如果cache中存在该数据，则可以直接从cache中读取，而不需要从主存储器中读取，从而提高了CPU的访问速度。
cache通常分为多级，例如L1 cache和L2 cache。L1 cache通常位于CPU内部，速度较快但容量较小；而L2 cache则通常较大但速度较慢，通常位于CPU之外。CPU在访问数据时，会首先查找L1 cache，如果数据不在L1 cache中，则会继续查找L2 cache，以此类推，直到最终在主存储器中找到数据为止。这种多级cache的结构可以有效地减少CPU对主存储器的访问次数，提高CPU的运行效率。
2.进程与线程的关系？
进程和线程都是操作系统中的基本执行单元，二者之间有着密切的关系。
一个进程可以包含多个线程，每个线程都是进程中的一个独立执行流。不同线程共享进程的内存空间和资源，包括代码、数据、打开的文件等；同时，每个线程也拥有自己的堆栈和局部变量等私有数据。
由于多个线程共享同一个进程的地址空间和全局变量等资源，因此，线程之间的通信和同步相对于不同进程间的通信和同步更加高效，也更容易实现。
进程与线程的关系是，线程是在进程的基础上更细粒度的执行单位。一个进程可以包含多个线程，这些线程可以同时执行不同的任务，从而提高了系统的并发性和响应能力。同时，线程之间也可以通过共享内存等机制进行通信和同步，从而实现更加灵活和高效的程序设计。需要注意的是，不同进程之间的内存空间是相互独立的，每个进程都有自己独立的地址空间，因此，不同进程之间的通信和同步需要额外的机制进行支持，例如管道、共享内存、消息队列等。而在同一进程内的不同线程之间，可以方便地进行共享和同步，从而更好地协同完成任务。
3.TCP为什么需要三次握手？四次挥手？
TCP协议是一种面向连接的协议，在建立连接和关闭连接时需要进行一定的握手和挥手操作，其中三次握手和四次挥手的主要作用如下：
三次握手在TCP协议中，通过三次握手确保数据传输的可靠性和完整性。当客户端向服务端发起连接请求时，需要进行以下步骤：
（1）客户端向服务端发送SYN（同步序列号）报文，表示客户端请求连接，并随机生成一个初始序列号seq。
（2）服务端接收到SYN报文后，向客户端发送SYN+ACK（同步序列号+确认号）报文，表示服务端接收到了客户端的请求，并随机生成一个初始序列号seq，并确认客户端的SYN报文，即确认号ack = seq+1。
（3）客户端接收到服务端的SYN+ACK报文后，向服务端发送ACK（确认号）报文，表示客户端已经接收到了服务端的确认，并确认服务端的SYN+ACK报文，即确认号ack = seq+1。通过这三次握手，客户端和服务端都确认了对方的接收能力和确认能力，建立了可靠的连接。
四次挥手在TCP协议中，通过四次挥手确保连接的可靠关闭。当客户端和服务端都不再需要连接时，需要进行以下步骤：（1）客户端向服务端发送FIN（结束报文）报文，表示客户端不再需要发送数据，但仍可接收数据。
（2）服务端接收到FIN报文后，发送ACK报文，确认收到了客户端的FIN报文。
（3）服务端向客户端发送FIN报文，表示服务端已经没有需要发送的数据。
（4）客户端接收到服务端的FIN报文后，发送ACK报文，确认收到了服务端的FIN报文。此次连接关闭，客户端和服务端都不再接收或发送数据。通过这四次挥手，客户端和服务端都确认了对方的关闭意图，关闭了连接并释放了相应的资源。需要注意的是，在最后一次通信结束后，可能还会出现一段时间内的TIME_WAIT状态，以确保网络中的所有数据都能被正确接收和处理。
4.TCP如何解决拥塞阻塞
TCP通过一系列的拥塞控制机制来解决网络拥塞和阻塞问题。具体来说，TCP采用以下几种方式来控制网络拥塞：
慢启动：在TCP连接建立时，发送方先发送一小段数据，然后等待接收方确认。如果收到确认，则按照指数级增加发送窗口，直到达到一个临界值，此后采用线性增加策略。慢启动可以有效地避免网络突然出现拥塞，从而保证数据传输的可靠性和效率。
拥塞避免：在TCP连接建立后，发送方持续增加发送窗口大小，但采用线性增加策略，防止网络拥塞。如果出现超时重传或重复ACK等情况，就减小窗口大小，避免网络拥塞。
快速重传：TCP在接收到连续的重复ACK时，会认为某个数据包丢失了，此时会立即重传丢失的数据包，避免网络拥塞和延迟
快速恢复：在TCP进行快速重传时，发送方并不会回到慢启动阶段，而是直接进入拥塞避免阶段，从而减少网络拥塞的影响。通过以上拥塞控制机制，TCP可以有效地避免网络拥塞和阻塞，并保证数据传输的可靠性和效率。
5.数据库三大范式
数据库三大范式是指数据库设计中的三个基本规范，包括：
第一范式（1NF）：每个属性都应该是原子性的，不可再分解。也就是说，在一个关系表中，每个属性都不能再分成更小的数据项，确保每个属性只有单一值。
第二范式（2NF）：关系表中的非主属性必须完全依赖于主键，而不能只依赖于主键的一部分。也就是说，表中的每个非主属性必须直接依赖于主键，而不能间接地依赖于主键的某一部分。
第三范式（3NF）：非主属性之间不能有传递依赖。也就是说，在关系表中，非主属性不应该依赖于其他非主属性，而应该直接依赖于主键。在设计数据库时，遵循以上三大范式可以有效地减少数据冗余和数据不一致性，提高数据查询和维护的效率，从而保证数据库的可靠性和性能。同时，根据实际情况也可以进行适当的冗余设计，以满足业务需求。
6.现在流行的数据库模型和各个数据模型的区别
现在流行的数据库模型主要有关系型数据库模型和非关系型数据库模型，二者的区别如下：
关系型数据库模型关系型数据库模型采用表格形式存储数据，数据之间的关系通过主键和外键进行关联。关系型数据库以ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）特性为基础，能够保证数据的完整性、可靠性和安全性。常见的关系型数据库包括MySQL、Oracle、SQL Server等。
非关系型数据库模型非关系型数据库模型不采用传统的表格形式存储数据，而采用键值对、文档、列簇等形式。非关系型数据库模型的优点是能够实现高并发、高可扩展性和高可用性，但是对数据一致性的要求较低。常见的非关系型数据库包括MongoDB、Cassandra、Redis等。
综上所述，关系型数据库模型和非关系型数据库模型有各自的优缺点和应用场景，需要根据实际需求进行选择。如果需要保证数据一致性、强事务支持和复杂查询功能，应该选择关系型数据库模型；如果需要支持大量的高并发读写、海量数据存储和快速扩展能力，可以选择非关系型数据库模型。
MySQL、Oracle和SQL Server是常见的关系型数据库管理系统，底层实现数据结构主要采用了B树、B+树等数据结构来进行数据的存储和索引。
MySQL采用的是B+树，能够支持高效的数据插入和快速的范围查找，Oracle和SQL Server则采用的是B树，支持更加灵活的索引和数据分块。
此外，MySQL和Oracle也支持InnoDB存储引擎，它采用了类似于B+树的聚簇索引来提高索引查询效率。
MongoDB、Cassandra和Redis则是常见的非关系型数据库。
MongoDB采用文档型数据库的方式存储数据，使用了B树和LSM树（Log Structured Merge-Tree）等数据结构来支持高效的数据读写和查询操作。
Cassandra是一种基于列簇的数据库，使用了类似于B+树的SSTable数据结构来实现数据存储和索引。
Redis主要采用了哈希表、有序集合、列表、集合等数据结构来存储数据，支持高效的数据读写和缓存操作。
综上所述，MySQL、Oracle和SQL Server采用的是传统的关系型数据库模型，底层实现数据结构主要采用B树和B+树等；MongoDB、Cassandra和Redis则采用的是非关系型数据库模型，底层实现数据结构各不相同，但都能够实现高效的数据存储和查询操作。
7.什么是InnoDB
InnoDB是MySQL关系型数据库管理系统中的一种存储引擎，是MySQL官方支持的事务处理和ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）特性的存储引擎。InnoDB存储引擎提供了行级锁、多版本并发控制等特性，能够支持高并发事务处理和数据一致性的要求。InnoDB存储引擎采用了类似于B+树的聚簇索引结构，将表数据和索引数据存储在一起，减少了索引查找的次数，提高了数据查询和修改的效率。同时，InnoDB也支持独立的非聚簇索引，提高了查询效率和灵活性。同时，InnoDB还支持多版本并发控制，可以在读写操作之间进行分离，避免读写冲突和数据丢失。InnoDB也提供了内存缓存、自动崩溃恢复等特性，提高了数据库的性能和可靠性。总之，InnoDB是MySQL中常用的一种存储引擎，能够支持高并发事务处理、数据一致性和性能要求，是MySQL数据库的重要组成部分之一。
8.什么是LSM树
LSM树（Log-structured Merge Tree）是一种适用于高可写、高读写混合场景的数据结构，常用于NoSQL数据库或分布式文件系统中。LSM树的特点是将数据分为内存和磁盘两部分。内存中的数据以有序的日志形式存储，并不断更新，磁盘中的数据则以B+树的形式进行组织。当内存中的数据达到一定程度时（例如，到达了阈值或定时），将其与磁盘中的数据进行合并，形成新的树，同时将旧的树删除。在写入数据时，LSM树首先将数据写入内存中的日志中，然后将其放入内存中的B+树中。在读取数据时，LSM树首先从内存中的B+树进行查找，如果没有找到，则到磁盘中的B+树进行查找。由于LSM树的内存中的B+树通常较小，所以其查找效率较高。LSM树的设计旨在解决随机写入和高并发读写操作带来的IO性能问题，能够大大提高写入性能。但是，由于需要定期合并和删除数据，LSM树的读取性能可能稍低于传统的B+树。
9.说说快排的过程？时间复杂度？
快速排序（Quick Sort）是一种常用的排序算法，其基本思想是将一个待排序的序列划分为两个子序列，其中一个子序列的所有元素都比另一个子序列的所有元素小，然后再递归地对这两个子序列进行排序，最终形成有序的序列。
下面是快排的过程：
选择一个枢轴元素pivot，通常选择待排序序列的第一个元素。
对序列进行划分，将比pivot小的元素放在pivot的左边，比pivot大的元素放在pivot的右边。可以采用双指针法，初始化两个指针，一个指向序列的头部，另一个指向尾部。先从尾部向前扫描，找到第一个比pivot小的元素，然后从头部开始扫描，找到第一个比pivot大的元素，将这两个元素交换，直到两个指针相遇。最后把pivot和指针相遇的位置的元素交换，即将pivot放入正确的位置。
对pivot左边的子序列和右边的子序列递归进行快排。
快排的时间复杂度为O(nlogn)，其中n为待排序序列的长度。快排的空间复杂度为O(logn)，由于快排使用了递归的方式对序列进行划分，所以需要使用栈来保存递归调用的信息。最坏的情况下，快排的时间复杂度为O(n^2)，如序列本身已经排序好或逆序排列。为了避免最坏情况的出现，可以采用随机选择pivot或三数取中法等方式来选择pivot。
10.什么是傅里叶变换
在计算机和人工智能应用方面，傅里叶变换被广泛应用于音频、图像和视频的处理和分析。
在音频处理中，我们可以通过傅里叶变换将时域的声音波形转换为频域的频谱图，进而进行音频降噪、语音识别等应用。
在图像处理中，我们可以将图像转换为频域分析其频率成分，然后再通过反变换将图像恢复回来。傅里叶变换也被广泛应用于神经网络的设计中，例如卷积神经网络中的卷积运算可以看做是一种傅里叶变换，在频域中对信号进行卷积。
此外，傅里叶变换还被用于信号压缩、图像压缩、数据压缩等领域。通过傅里叶变换，我们可以更好地理解和处理各种类型的信号，在计算机和人工智能应用中有着重要的地位。
11.什么是神经网络
神经网络（Neural Network）是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型，在机器学习和人工智能领域有着广泛的应用。人工神经网络由一系列相互连接的节点组成，每个节点代表神经元，在网络中传递和处理信息。神经网络通过学习大量数据来调整连接权重，以实现从输入数据到输出结果的映射。通常，神经网络分为输入层、隐藏层和输出层。输入层接受外部输入数据，隐藏层进行数据加工和处理，输出层输出最终结果。隐藏层可以有多层，每一层都由多个节点组成。神经网络可以用于分类、回归、聚类等任务。例如在图像分类任务中，神经网络可以提取出图像中的特征，然后将其映射到对应的类别。在自然语言处理任务中，神经网络可以通过学习语言模型，实现语音识别、机器翻译、情感分析等应用。总之，神经网络是一种机器学习的技术，将人工神经元以及它们之间的链接用于信息处理，是实现人工智能的重要技术之一。
12.矩阵的秩是什么？
矩阵的秩是指矩阵中所有行向量或列向量的线性无关的最大数量。简单来说，秩就是矩阵中非零行的个数与非零行中不同的行向量个数的较小值。具体来说，对于一个$m \times n$的矩阵A，其秩为r，当且仅当：1. 存在一个$r \times n$矩阵B和一个$n \times r$矩阵C，使得$A=BC$。2. 矩阵A中的所有行向量或所有列向量构成的向量组是线性无关的，且不存在更大的线性无关的向量组。矩阵的秩有很多应用，包括线性方程组的求解、最小二乘法、矩阵分解等。在计算机科学、机器学习和人工智能领域，矩阵的秩也常常用于特征提取、数据压缩、图像处理等方面。
13.你对AI怎么看？
我认为AI是一项极具潜力的技术，它可以让人们更加高效地工作、生活和学习。AI可以在诸多领域中提供帮助，例如自然语言处理、机器翻译、图像识别、自动驾驶等，可以解决许多传统方法难以解决的问题，提高人类的生产力和创造力。同时，AI也存在一些挑战和风险。例如，AI的智能程度和意识不同于人类，容易出现道德、法律、隐私等问题。AI的技术发展也需要加强对数据隐私、算法透明度等方面的监管和规范。因此，我们需要在使用AI技术的过程中注重平衡，充分发挥其优势，避免其潜在的风险和挑战。同时，也需要加强对AI技术的研究和发展，探索更好的应用方式和规范体系，使AI成为更好的、更有益的技术。
14.你常用的语言是什么？
CPP和Java是非常常用和流行的编程语言，它们在各自的领域都有着广泛的应用。对于您的导师来说，您热衷于这两种语言的理由可能有以下几点：1. 面向对象思想：CPP和Java都是面向对象的编程语言，具有很强的面向对象思想，可以更好地组织和管理代码，提高代码的可读性和可维护性。2. 跨平台性：Java是一种完全跨平台的编程语言，而CPP也可以通过不同平台的编译器来实现跨平台。这意味着您可以在不同的操作系统上开发和运行代码，提高了代码的可移植性和灵活性。3. 高效性：CPP是一种编译型语言，而Java是一种解释型语言，在执行效率方面都有着很高的性能表现。4. 应用广泛：CPP和Java都有着广泛的应用，例如游戏开发、桌面应用程序开发、Web应用程序开发等。这意味着您可以在不同的领域中应用这两种语言，拓宽了自己的技能和经验。综上所述，您热衷于CPP和Java这两种语言，可能主要是因为其面向对象思想、跨平台性、高效性和广泛应用等特点。这些优势可以让您更好地开发和管理代码，提高自己的编程能力和经验，对未来的学习和职业发展也非常有帮助。
15.研究生规划
作为一名AI助手，我可以为您提供一个适合人工智能方向的三年研究生规划，以年为单位，其中包括相关的论文产出。
第一年：1. 学习深度学习、机器学习等基础理论，并掌握常用的AI工具和框架。2. 阅读相关领域内的文献，了解当前研究的热点和趋势，同时找到自己感兴趣的研究方向。3. 参加会议和讲座，与同行学者和专家进行交流和探讨。4. 产出一篇基础理论相关的论文，并尝试发表在国内外相关领域的会议或期刊上。
第二年：1. 深入研究自己感兴趣的研究方向，探索实际问题并提出解决方案。2. 进行实验和数据分析，验证自己提出的方法和算法的有效性和准确性。3. 参加国内外学术会议并提交论文，与同行交流和分享研究成果。4. 产出一篇基于算法或模型优化的论文，并尝试在相关领域的高水平国际期刊上发表。
第三年：1. 开展深入的研究并加深自己在该领域中的专业技能。2. 在实际应用中验证研究成果，并调整和改进算法或模型，尝试推广和应用研究成果。3. 参与国内外重要学术会议并提交论文，与同行学者进行交流和合作，并扩大自己的学术影响力。4. 产出一篇基于应用以及算法改进的论文，并尝试在国际高水平AI期刊上发表。以上是一个适合人工智能方向的三年研究生规划，其中包括了基础理论的学习、研究方向的选择和深入研究、论文撰写和发表以及学术交流和合作等环节。论文产出方面，可以根据自己的研究方向和实际进展情况，精选和发表相关的高质量论文，提高自己的学术水平和影响力。
