题目：1.继承和封装的特性2.Python中的多线程是真的多线程吗？是怎么实现的3.l1和l2正则化的对比（深度，收敛速度）4.神经网络的学习因子过大会导致什么5.卷积神经网络的核函数是越大越好的吗6.对于很大的数据集，怎样提高决策树的效率7.什么是模型过拟合，又怎么处理8.k值分类以文本分类为例的过程是怎么样的，k值怎么确定（脑子一抽没反应过来问的是K-means，用SVM分类和决策树分类代替回答）可能还有1~2题不记得，但大致的就是以上这些回答了。总结：笔者是大三萌新勇闯算法实习生，通过这次面试大致了解了面试中所谓的“八股”是什么样的，既看到了自己的进步和成长，更看到了自己的不足。二面通知...