大厂面经答案参考
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1 面经汇总资料
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面经的答案参考，主要从第二节开始。
2 面经答案涉及基础知识点
2.1 图像处理基础
2.1.1 讲解相关原理
● 常见的图像降噪的方法？
● 常见的图像滤波的算法？
● 常见的图像增强的方法？
● 常用的边缘检测方法？
● 图像中常用的插值算法？
● Raw图像和Rgb图像的区别？
● 讲解下Hog特征的原理以及步骤？
2.1.2 手写算法代码
● 手写马赛克算法
● 手写高斯滤波算法
● 手写均值滤波算法
● 手写中值滤波算法
2.2 深度学习：CNN卷积神经网络方面
2.2.1 讲解相关原理
2.2.1.1 卷积方面
● 如何理解卷积？
● 1*1的卷积核的好处？
● 卷积核大小如何选择？比如1*3,3*1代替3*3的原理？
● depthwise卷积的原理？
● 反卷积和其他上采样的缺点？棋盘格现象产生的原因？
● 3D卷积和2D卷积的区别？
● 在CNN卷积核上进行dropout操作的流程？
● 反卷积/转置卷积的实现原理?
● 直接转置卷积和先上采样再卷积的区别？
● Dropout的原理？
2.2.1.2 池化方面
● CNN中池化的作用？
● 反向传播时，max-pooling怎么反向传播误差？
2.2.1.3 网络结构方面
● mobileNetv1、mobileNetv2网络结构的原理？
● shuffleNetv1、shuffleNetv2网络结构的原理？
● Alexnet网络结构的原理？
● Vgg网络结构的原理？
● Densenet网络结构的原理？
● Inceptionv1、v2、v3、Xception网络结构的原理？
● Resnetv1、Resnetv2网络结构的原理？
● unet网络结构的原理？为什么要下采样&上采样？
● 神经网络上添加Attention的方式？
● FPN网络结构的原理？
● ROI Pooling和ROI Align的区别？
● 图神经网络原理的理解？
2.2.1.4 其他方面
● 感受野的原理是什么？如何增加感受野？
● 权值共享的原理是什么？
● BN层的原理？是怎么实现的？
● BN层训练和测试时有什么不同点？（还包括dropout）
● CNN反向传播的细节？比如怎么过全连接层、池化层、卷积层？
● CNN中防止过拟合的方法？
● 梯度爆炸&梯度消失问题的原因？以及如何解决？
● 为什么CNN适用于图像类任务，其他领域适用吗？
2.2.2 数学计算
● 卷积层的参数量怎么计算？
● 卷积计算过程中的FLOPs?
● 卷积计算的公式什么？计算输出Feature Map的尺寸。
2.2.3 公式推导
● Max pooling如何梯度求导？
● BP神经网络反向传播推导流程？
2.2.4 手写算法代码
● 使用代码实现BP网络的前向传播和反向传播？
● 使用代码展示shuffleNet v2的网络结构？
2.2.5 softmax方面
● softmax多分类器的原理？和二分类器相比，有哪些不同？
● 写一下softmax的计算公式？
● 写一下softmax的损失函数？
2.3 深度学习：RNN递归神经网络方面
2.3.1 讲解相关原理
● RNN为什么会出现梯度消失/ 梯度爆炸的现象？
● RNN如何防止梯度爆炸？
● LSTM的原理？各个门的原理？计算流程？
● LSTM、GRU、传统RNN的区别？
● 隐马、CRF、RNN、LSTM的区别？
● BN和LN的区别，以及BN一般怎么用？
● LSTM中有没有用BN？
2.3.2 手绘网络原理
● 写一下LSTM的公式？
● 画一下GRU，并解释门的原理？
2.4 深度学习：CNN&RNN通用的问题
2.4.1 基础知识点
● 梯度消失、爆炸原因及其解决方法？
● Dropout的原理及作用？为什么可以抑制过拟合？
● 刚开始训练时，神经网络的权值如何初始化？有哪些方法？
● 如何解决网络模型不收敛的问题？
● 如何加快模型训练速度？
● 常用的normlization的方法？
● 讲一下Attention的原理？Self-attention的原理和公式？
【Attention参考答案】【Self-attention参考答案】
2.4.2 模型评价
● 解释下ROC、AUC、F1-Score、Map、PR曲线、Recall？
● 分类问题的指标是什么？准确度、召回率、PR曲线
● 网络广告中CPM、CPC、ROI的含义，计算方式？
2.5 传统机器学习方面
2.5.1 讲解相关原理
2.5.1.1 数据准备
① 数据采集&数据清洗
● 有哪些数据清洗的方法？
② 数据采样
● 数据采样常用哪些方法？
● 解释下MCMC采样？
2.5.1.2 特征工程
① 特征降维
● 一般常用哪些特征降维的方式？
● 讲一下PCA的原理？
● SVD分解的原理？PCA和SVD的联系与区别？
● LDA：讲一下LDA的原理？并说一下公式？
● T-SNE算法的作用？
② 特征选择
● 特征选择一般常用哪些方法？
● 什么是特征向量与特征值？
● 特征选择中互信息选择的互信息计算公式是什么？
● 介绍一下Lasso回归？
● 如何理解信息增益？
● 树模型中分叉的判断有哪些：信息增益，信息增益比，Gini系数；他们有什么区别？
2.5.1.3 有监督学习-分类和回归方面
① 分类回归树（集成学习）
● 常用的方法有哪些？怎么做回归和分类的？
● Boosting与Bagging的原理以及异同点？谁更关注方差，谁更关注偏差？
● Xgboost、LightGBM、GDBT的原理讲一下？
● Xgboost和GBDT的区别？
● Xgboost如何并行运算的？
● Xgboost与LR各自的优缺点，LR为什么更容易并行？
● 随机森林的随机性如何体现？
● Random Forest 和Xgboost、GDBT的区别？
② 线性回归
● 讲解一下线性回归的底层原理，比如说如何训练，如何得到参数，如何调整参数等？
● 线性回归R^2公式及意义？
③ K近邻（KNN）
● KNN算法和传统的LR和SVM有什么区别？怎么进行优化？
④ 逻辑回归LR
● 讲一下逻辑回归LR的原理？如何提升LR的模型性能？
● LR中为什么要用sigmoid?
● LR和FM的区别?
⑤ SVM
● 详细讲解SVM的原理？
● SVM和感知机的区别？
● SVM和LR相比，两者的区别和各自优缺点？
● SVM中SMO具体的操作以及原理？
● 写一下SVM的损失函数？为什么能转化为对偶问题？能否推导?
● SVM怎么解决不容易找到超平面的问题?
● KKT条件是什么？
● KKT在SVM中起到什么样的作用？
● SVM对于异常值的处理，敏感程度？
● SVM有哪些核函数？
⑥ 朴素贝叶斯（Naive Bayes）
● 详细的讲解一些朴素贝叶斯的底层原理，比如说，如何选参数，如何训练模型，如何做分类？
● 讲一下极大似然估计的原理？
● 朴素贝叶斯的算法实现？
⑦ 决策树（DT）
● 详细讲一下决策树的原理？
● 决策树的ID3和C4.5介绍一下？决策树模型的类别？
● 决策树分裂节点的标准与对应的算法？
2.5.1.4 无监督学习-聚类方面
● 详细讲一下Kmeans聚类的原理？
● 高斯混合模型和K-means的区别和联系？
2.5.1.5 模型评价
● 机器学习中一般怎么衡量模型效果？
● AUC值怎么理解？为什么要用AUC去衡量机器学习模型的好坏？
● 信息检索中为什么使用Recall和Precision？
● 怎么衡量两个分布的差异？KL散度和交叉熵损失有什么不同？
● 交叉熵和相对熵（KL散度）的关系？
2.5.2 手推算法及代码
2.5.2.1 手推公式
● 写出LR的损失函数？
● 写出LR的实现过程，前向传播和反向传播?
● 写出FM的推导？
● 写出xgboost的推导？
● 写出GBDT的推导？
● 写出SVM公式推导？
● 写出朴素贝叶斯的公式？
● 写出sigmoid函数，并求导？
2.5.2.2 手写代码
● 写出adaboost的伪代码？
● 写出Kmeans聚类算法的代码？
2.6 深度学习&机器学习面经通用知识点
2.6.1 损失函数方面
● 常用的损失函数有哪些？
● 写一下交叉交叉熵，相对熵的公式？
● 逻辑回归中损失函数的意义？
● Smooth L1 loss的公式？
2.6.2 激活函数方面
● 常用的激活函数有哪些？
● Sigmoid的优缺点?Sigmoid和Relu的区别？
2.6.3 网络优化梯度下降方面
● 梯度下降系列的算法有哪些？讲一下优缺点？说一下区别或发展史？
● 写一下Adam优化器的迭代公式？Adam的默认参数有哪些?
● SGD的流程？
● 介绍方向导数和梯度，方向导数和梯度的关系？为什么梯度在机器学习中的优化方法中有效？
2.6.4 正则化方面
● 正则化的本质？
● L1正则化和L2正则化的区别？从数学角度说？
2.6.5 压缩&剪枝&量化&加速
● 怎么做模型压缩？
● 模型蒸馏的原理？
2.6.6 过拟合&欠拟合方面
● 什么是过拟合和欠拟合？
● 怎么防止过拟合和欠拟合？
● 深层网络还是浅层网络容易过拟合？
● BN为什么可以减小过拟合？
2.6.7 其他方面
● 深度学习与机器学习的关系及异同点？
● 如何解决样本不均衡？
● 数据不均衡有什么解决方式，从数据，模型选择，以及损失函数选择角度？
3 面经答案涉及项目知识点
3.1 深度学习-CNN卷积神经网络方面
3.1.1 目标检测方面
3.1.1.1 讲解原理
● 讲一下目标检测各种算法的发展？
● 讲一下One-stage和Two-stage两种的区别？
● 讲一下SSD的流程？并说一下各种变体改进？
● 讲一下Yolov3、Yolov4、Yolov5的算法的原理和流程？各种算法的改进和不同点？
● 在Yolo算法改进过程中，小目标检测上有什么提升？
● 详细讲一下RNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN算法的原理？不同算法之间的区别？
● 介绍一下cascade_rcnn？
● 讲一下CenterNet的原理？
● 介绍一下retinaface？
● 讲一下ROI Align和ROI Pooling的原理？ROI Align和ROI Pooling相比，有什么改进？
● 讲一下FPN网络的细节？
● 在目标检测中有哪些可以提升速度但不损失性能操作有哪些？
● 数据增强的常用方法，以及项目里用的数据增强，目标检测中的数据增强？
3.1.1.2 损失函数
● 讲一下Focal Loss的原理？公式是什么？主要解决哪方面的问题？
● Focal Loss和OHEM的区别？
● Faster RCNN损失函数的构成？
3.1.1.3 手写代码
● 手写Nms流程的代码？
● 手写IOU的代码？
● 画出Faster-RCNN的流程以及RPN的具体过程？
3.1.2 目标追踪
● 目标跟踪里匈牙利算法的流程？
3.1.3 图像分割
● 了解哪些语义分割算法？
● 语义分割中miou计算公式?
● 讲一下Unet的原理和流程？
● 讲一下deeplabv2、deeplabv3的原理和流程？
3.1.4 OCR
无
3.1.5 超分辨
● 超分辨率使用什么损失函数？
3.1.6 关键点检测
无
3.1.7 图像分类
● 图像分类发展的各个阶段的网络讲一下？比如Lenet-5、Alexnet、Vgg、Resnet、Inception等？
● 图像分类常使用什么损失函数？
● 分类网络训练集中如果有噪声（错误标注）会有什么影响？怎么解决？
● 细粒度的分类怎么办？比如小狗中的阿拉斯加和哈士奇。
3.1.8 姿态估计
无
3.1.9 目标重识别
无
3.1.10 人脸识别
● FaceNet里的triplet loss的公式，反向传播如何更新
3.1.11 图形图像方面
● OpenGL中Blend方式讲一下？
● 延迟渲染和前向渲染的区别？
● 讲一下PBR、抗锯齿技术？
3.2 深度学习-RNN递归神经网络方面
3.2.1 自然语言处理NLP
3.2.1.1 讲解原理
① Bert
● 详细讲一下Bert的原理？有什么可以改进的地方？
● fastText和Elmo和Bert的区别？
● Word2vec和Bert之间的区别？
② Transformer
● 讲一下Transformer的结构？
③ Attention
● 讲一下Attention的原理？Self-attention的原理和公式？
【Attention参考答案】【Self-attention参考答案】
④ CRF
● 讲解CRF的原理？
● CRF和HMM的关系以及区别？
⑤ Word2vec
● 讲解下Word2vec的原理？包括训练方式及效率？
● Word2vec、glove、elmo、bert的区别？
⑥ CNN的应用
● CNN、RNN、Transformer如何编码文本？
● CNN在文本中的用法？Pooling的应用和作用？
● 讲一下TextCNN的原理？
⑦ 其他
● 给一段文字，如何提取文本特征？
● 讲一下目前比较火的NLP模型？
3.2.1.2 损失函数类
● 讲一下NLP中常用的损失函数？
● 讲一下CTC Loss的功能和作用？
3.3 强化学习
3.3.1 讲解原理
● 讲解下GAN的原理？是如何训练的？
● 介绍下StartGAN?训练时是否遇到困难？
● 介绍DQN、DDQN、AC、DDPG的原理以及区别？
3.3.2 损失函数
● GAN的损失函数是什么？
3.3.3 其他方面
● 强化学习PG的推导？
● 新闻推荐中如果使用强化学习，如何设计？
3.4 机器学习方面
3.4.1 推荐系统
3.4.1.1 讲解原理
● 讲一下deepFM的原理？
● 讲一下FM、FFM的原理？
● 讲一下FM和deepFM的关系？
● 讲一下user-cf、item-cf的原理、公式以及区别？
3.4.1.2 手写代码
● 手写deepFM的结构（代码）？
● 手写xdeepfm模型的结构公式？
3.4.1.3 其他方面
● 推荐系统模型收敛的很好，但是多样性可能不好的情况下如何解决？
4 数据结构与算法分析相关知识点
4.1 数据结构与算法分析
4.1.1 线性表
4.1.1.1 数组
● 给定一个数组，找出数组的最大连续子序列的和
● 给一个无序数组，找到其中位数，并问复杂度？
● 给一个无序数组，输出不在数组中的最小正整数？
● 旋转有序数组中查找指定数
● [2,3,4,6,2,3],找出数组中每个数字的后边比它大的第一个数？
● 两个有序数组的中位数？
● 在空间上优化滚动数组？
● 一维01数组中，求最长的区间？其中0和1数量相等。
● 给一个数组，求其所有数都平方后，共有多少个唯一的值？
● 数组的全排列？
● 判断是否存在个数超过数组长度一半的数
● 在一个有序旋转数组中，查找有无目标值？
● 单调不减数组找出一个数最后出现的位置？
● 给出一个数组，数组中有正数和负数，要求重新排列这个数组，使得原始数组中的正负数交替排列，且保证各自的相对顺序不变。
● 最大数组连乘值
● 数组连续元素最大值的和，动态规划解决？
● 两个有序数组求交集？
● 一个数组，一个数出现一次，其他数出现两次，求出现一次的那个数？
● O(n)时间复杂度和O(1)空间复杂度删除重复元素，数组有序，输入a=[1,1,1,2,5,6,6]，输出a=[1,2,5,6]
● 长度为n的字符串中包含m个不同的字符，找出包含这m个不同字符的最小子串？
● 给定一个数组，返回每个对应位置右边第一个比他大的数，没有就是-1，如【4，1，2，5，8】返回【5，2，5，8，-1】
4.1.1.2 链表
● 链表反转？
● 反转链表中偶数位置的值，例如1-2-3-4-5-6-7 变为 1-6-3-4-5-2-7
● 链表判断是否有环？
● 找一个链表中的环？
● 删除链表重复节点？如1-2-3-3-5-5-6 变为1-2-6。
● 删除倒数第k个链表节点？
● 求两个链表的第一个公共结点？
● 链表的冒泡排序？
● k个有序链表合并，问时间复杂度？
4.1.1.3 栈
● 栈和堆的原理和区别？
4.1.1.4 队列
● 两个栈模拟一个队列？
4.1.1.5 字符串
● 字符串最小编辑路径？
● 字符串转数字，及边界条件？
● 删除字符串中连续的重复字符？
● 给定字符串，求最大不重复子串长度？
● 两个字符串，求最短编辑次数使相等？
4.1.1.6 列表
● 列表数字排列可组成的最大数字？
4.1.2 树
4.1.2.1 二叉树
● 什么是二叉树？
● 蛇形打印二叉树？
● 什么是红黑树？
● 红黑树和AVL的区别？
● 给定一个二叉树，求出这个二叉树的宽度和高度？
● 什么是平衡二叉树？平衡二叉树的应用都有哪些？
● 判断是否是二叉平衡树？
● 二叉树前序中序遍历，重建二叉树
● 非递归中序遍历二叉树？
● 二叉树中序遍历递归+非递归
● 二叉树之字型遍历，每行打印？
● 打印二叉树中最左边节点？
● 判断给定序列是否为二叉搜索树的前序遍历？
● 给一个二叉树，输出所有完全一样的（重复的）子树？
4.1.2.2 堆
● 写一下最小K堆？
4.1.2.3 其他
● 线段树和树状数组的异同？
● 树的路径和？
4.1.3 图
4.1.3.1 拓扑排序
● 写一下拓扑排序？
4.1.3.2 最短路径
● 无向无环图中，最短路径的最大值（O(n^3)的解法)？
4.1.4 排序
● 说几个常用排序算法的时间复杂度、空间复杂度、稳定性？
● 快速排序和归并排序描述一下，优缺点（描述）？
● 手写快排，求Topk？
● 手写堆排序
● 写一下桶排序?
4.1.5 搜索
● 求矩阵中连通域的个数，用bfs或dfs做?
● 二维数组找最长递增路径？用DFS方式。
4.2 算法思想实战及智力题
4.2.1 算法思想实战
● 岛计数问题 dfs
● 两堆钞票，尽可能均分
● 小兔的棋盘
● 过河问题
● 棋盘上的连通棋子团数
● 接雨水问题
● 找山顶元素
4.2.2 智力题
● 43个石头，A,B轮流拿，每次可以拿1~3个，A先拿能否保证自己获胜？
【参考答案】中的智力题2
● 1000盏灯开着，1000个人标号1~1000依次进入，每个人进去按一下自己标号倍数的开关，问最后哪些灯亮着？
【参考答案】中的智力题3
● 25匹马赛跑，5个跑道，怎么以最少的比赛次数来决出最快的3匹(思路分析)
● 疯狗问题
4.3 其他方面
4.3.1 数论
● 求几何分布的期望？
● 泰勒公式，用泰勒公式实现e的计算求值？
● 给一个中文数字，比如一百二十，如何转换为整形数字？
4.3.2 概率分析
● A、B交替抛硬币，正面概率为1/2，谁先抛到正面谁胜。问A先抛并获胜的概率？
● 一根木棍, 随机切成三段, 求能围成三角形的概率？
4.3.3 矩阵运算
● 蛇形打印n*n的矩阵
4.3.4 其他
● 如何判断一个算法是线性的还是非线性的？
● 如何输出幂集？
4.4 Leetcode&剑指offer原题
● Leetcode 3 最长不重复子串
● Leetcode 11
● Leetcode 32
● Leetcode 34
● Leetcode 42
● Leetcode 72：字符串的编辑距离
● LeetCode 76：Minimum Window Substring
● Leetcode 123
● Leetcode 124
● Leetcode 148
● Leetcode 206
● Leetcode 224：hard，实现一个基本的计算器来计算一个简单的表达式字符串。表达式字符串只包含非负整数、+, -, *, /操作符。可以假设给定的表达式总是有效的。
● Leetcode 284：一个类A有next，has_next两个方法，其中next调用会返回值，但索引会自增。实现一个peek访问只返回值，索引不自增。
● Leetcode 306
● Leetcode 315
● Leetcode 448：要求时间o(n)，空间o(1)。
● Leetcode 560
● Leetcode 786
● Leetcode958：判断一棵树是不是完全二叉树
● Leetcode原题：链表采样，resevior sampling。要求在一个无限长的单向链表中采样，当遍历的节点数量充分多时，每个节点被采样到的概率应相等。
● Leetcode原题：正则表达式匹配
● Leetcode原题：求数x的开方，精确到小数点后一位
● Leetcode原题：旋转数组查找target
● Leetcode原题：字符串左移K位
● Leetcode原题：股票价格
● Leetcode原题：矩阵右旋
● Leetcode原题：01 矩阵找最大子矩阵大小
● Leetcode原题：n的平方根，精度十位小数
● Leetcode原题：计数质数
● Leetcode原题：蚂蚁爬杆
● Leetcode原题：屋舍打劫
● Leetcode原题：数据流中，按照某个窗口大小，找窗口中的最大值
● Leetcode原题：最长回文子串
● Leetcode原题：一个字符串，一个单词字典，把字符串分成若干个子串，每个子串都包含在字典中，返回多少种分割法？
● 剑指offer 41：数据流中的中位数，设计一个数据结构，有插入和删除操作，并且能随时得到数据中的中位数。
5 编程高频问题：Python&C/C++方面
5.1 python方面
5.1.1 网络框架方面
5.1.1.1 Pytorch相关
● torch.Tensor 和torch.tensor的区别？
● torch.no_grad 和 required_grad=False的区别？
● pytorch里function和module有什么区别？
● pytorch里dataset、dataloader、sampler有什么区别？
5.1.1.2 Tensorflow相关
● TensorFlow如何实现并行？
● Tensorflow如何进行梯度传递？
● 梯度更新时是同步还是异步？两者的优缺点？
● Tensorflow的优化器有哪些？
5.1.1.3 其他
● Tensorflow、Keras、Pytorch的区别？
5.1.2 基础知识
5.1.2.1 线程相关
● Python中多线程多进程的应用？
● Python的线程有什么样的缺点？
● Python中的GIL解释一下？
5.1.2.2 内存相关
● Python里面的深拷贝和浅拷贝的原理讲一下？
● Python的回收机制？
5.1.2.3 区别比较
● xrange与range的区别？
● Python是解释语言还是编译语言？
● is与==的区别?
● utf8有几位？英文在 utf8中占几位？utf8和 utf16有什么区别？
5.1.2.4 讲解原理
● Python装饰器，迭代器和生成器的原理讲一下？
● CPython全局锁是什么？
● Python的动态数组是如何实现的？
● Python中dict的底层是啥？
● Python中list的底层怎么实现?
● Python有多线程吗？
● Python里的生成器是什么？
5.1.2.5 讲解应用
● Python常见的数据结构有哪些？
● Python中的C拓展的具体例子？
5.1.3 手写代码相关
● 交换a和b两个数，不借助第三个变量？
● 实现sqrt函数，结果保留5位小数
5.2 C/C++方面
5.2.1 基础知识
5.2.1.1 内存相关
● C++共享内存实现的原理讲一下？
● C语言中的动态内存分配器的原理讲一下？
5.2.1.2 区别比较
● 参数传递时，传值、传引用和传指针的区别？
● 函数返回时，返回值、返回引用和返回指针的区别？
● new和malloc区别？
● map和unordered_map区别？
● C++的虚函数和虚继承的作用？
● dynamic_cast、static_cast和reinterpret_cast区别？
● const A&func(const B& b) const {return …；}中三个const的区别？
5.2.1.3 讲解原理
● 重载和重写的原理讲一下？
● 多态的原理讲一下？
● Static关键词的作用?修饰符的功能？
● C++面向对象的原理讲一下？
● C++11和之前版本不用的特性有哪些？
● List的底层实现?
● LRU算法讲一下？
5.2.1.4 讲解应用
● C语言中结构体struct{int i; bool b}一共占几个字节？
5.2.2 手写代码相关
● 使用C++实现双向链表类，并插入新的元素？
● 使用C++实现拓扑排序？
● 使用C++实现memcpy?
6 操作系统高频问题：数据库&线程&常用命令等
6.1 数据库方面
6.1.1 基础问题
6.1.1.1 区别比较
● SQL中count(1), count(*), count(列）区别
6.1.1.2 讲解原理
● Mysql的数据存储结构的细节？
● Mysql底层是什么？
● B树和B 树的区别？（项目中的Mysql用了B树）
6.1.2 手写代码
● 使用Mysql取出成绩表中各科的前三名？
6.2 操作系统方面
6.2.1 TCP协议相关
● TCP和UDP的区别？
● TCP如何保证消息安全？
● 三次握手和四次挥手的原理？
6.2.2 线程和进程相关
6.2.2.1 区别比较
● 线程和进程的区别和联系？进程和线程相比有什么好处？
● 同步IO和异步IO的理解？
6.2.2.2 讲解原理
● 进程之间的通信方式？
● 如何从用户态进入内核态？
● 常见的进程调度算法？公平调度？时间片调度？
● 32位操作系统和64位操作系统的寻址范围？
6.2.2.3 讲解应用
● 两个线程，每个线程有一个数组，交替输出，怎么做？
● 讲一下进程和线程的应用场景？
6.2.3 常用命令
● Linux系统怎么查看进程CPU使用率?
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计算机网络和操作系统分开好一点？