2026年人工智能算法工程師編程與算法應(yīng)用題庫一、編程實(shí)現(xiàn)題（每題15分，共2題）1.1（15分）題目：假設(shè)有一個(gè)電商平臺(tái)的用戶行為數(shù)據(jù)集，包含用戶ID、商品ID、購買時(shí)間戳和購買金額四列。現(xiàn)需編寫Python代碼，實(shí)現(xiàn)以下功能：（1）篩選出購買金額大于100元的記錄；（2）按用戶ID分組，計(jì)算每個(gè)用戶的總購買金額；（3）將結(jié)果按總購買金額降序排列，并輸出前10個(gè)用戶的用戶ID和總購買金額。要求：-使用Pandas庫處理數(shù)據(jù)；-輸出格式為：用戶ID|總購買金額；-數(shù)據(jù)集示例見附件（此處為假設(shè)）。答案與解析：pythonimportpandasaspd示例數(shù)據(jù)（實(shí)際使用時(shí)需替換為真實(shí)數(shù)據(jù)集）data={'user_id':[1,2,1,3,2,4,3,5,1,2],'item_id':[101,102,103,104,105,106,107,108,109,110],'timestamp':['2023-01-0110:00','2023-01-0111:00','2023-01-0112:00','2023-01-0113:00','2023-01-0114:00','2023-01-0115:00','2023-01-0116:00','2023-01-0117:00','2023-01-0118:00','2023-01-0119:00'],'amount':[120,80,200,50,150,90,300,60,110,70]}df=pd.DataFrame(data)（1）篩選購買金額大于100元的記錄filtered_df=df[df['amount']>100]（2）按用戶ID分組，計(jì)算總購買金額grouped_df=filtered_df.groupby('user_id')['amount'].sum().reset_index()（3）降序排列并輸出前10條result=grouped_df.sort_values(by='amount',ascending=False).head(10)print(result.to_string(index=False))解析：-使用Pandas的篩選功能（`df[df['amount']>100]`）提取購買金額大于100元的記錄；-`groupby('user_id')['amount'].sum()`按用戶ID分組并求和；-`sort_values`降序排列，`head(10)`取前10條。1.2（15分）題目：在自然語言處理任務(wù)中，需實(shí)現(xiàn)一個(gè)文本分類函數(shù)，輸入為一段文本，輸出為該文本所屬的類別（如“科技”“體育”“娛樂”）?，F(xiàn)需編寫Python代碼，實(shí)現(xiàn)以下功能：（1）使用預(yù)訓(xùn)練的BERT模型進(jìn)行文本分類；（2）測(cè)試以下三個(gè)樣本文本的類別：-“蘋果公司發(fā)布新款iPhone，搭載A17芯片”；-“C羅在歐冠決賽中上演帽子戲法”；-“《流浪地球2》票房突破20億”。（3）輸出每個(gè)樣本的預(yù)測(cè)類別及置信度。要求：-使用HuggingFace的Transformers庫；-輸出格式為：樣本文本|預(yù)測(cè)類別|置信度；-需安裝`transformers`和`torch`庫。答案與解析：pythonfromtransformersimportpipeline加載預(yù)訓(xùn)練的BERT分類模型classifier=pipeline("text-classification",model="uer/bert-base-chinese-textclassification")樣本文本texts=["蘋果公司發(fā)布新款iPhone，搭載A17芯片","C羅在歐冠決賽中上演帽子戲法","《流浪地球2》票房突破20億"]分類并輸出結(jié)果fortextintexts:result=classifier(text)print(f"{text}|{result[0]['label']}|{result[0]['score']:.4f}")解析：-使用HuggingFace的`pipeline`函數(shù)加載預(yù)訓(xùn)練的BERT分類模型；-`text-classification`任務(wù)自動(dòng)匹配模型，`uer/bert-base-chinese-textclassification`為中文分類模型；-輸出每個(gè)樣本的類別（如“科技”“體育”“娛樂”）及置信度。二、算法設(shè)計(jì)題（每題20分，共2題）2.1（20分）題目：在推薦系統(tǒng)場(chǎng)景中，需設(shè)計(jì)一個(gè)協(xié)同過濾算法，實(shí)現(xiàn)用戶對(duì)商品的評(píng)分預(yù)測(cè)?，F(xiàn)有用戶-商品評(píng)分矩陣如下（部分?jǐn)?shù)據(jù)）：|用戶|商品1|商品2|商品3|商品4|||-|-|-|-||用戶1|5|3|0|4||用戶2|4|0|3|5||用戶3|0|5|4|0||用戶4|3|0|5|2|要求：（1）計(jì)算用戶1對(duì)商品3的評(píng)分預(yù)測(cè)值（基于用戶相似度）；（2）解釋選擇相似度計(jì)算方法的理由；（3）簡述如何處理數(shù)據(jù)稀疏性問題。答案與解析：（1）評(píng)分預(yù)測(cè)值計(jì)算：pythonimportnumpyasnp評(píng)分矩陣（部分?jǐn)?shù)據(jù)）ratings=np.array([[5,3,0,4],[4,0,3,5],[0,5,4,0],[3,0,5,2]])計(jì)算用戶相似度（皮爾遜相關(guān)系數(shù)）defpearson_similarity(ratings,user1,user2):ifuser1==user2:return1.0common_items=np.nonzero(ratings[user1]>0)[0]&np.nonzero(ratings[user2]>0)[0]iflen(common_items)==0:return0.0x=ratings[user1,common_items]y=ratings[user2,common_items]returnnp.dot(x-np.mean(x),y-np.mean(y))/(np.linalg.norm(x-np.mean(x))np.linalg.norm(y-np.mean(y)))用戶1對(duì)商品3的評(píng)分預(yù)測(cè)user1=0#用戶1的索引item3=2#商品3的索引similar_users=[]foruserinrange(ratings.shape[0]):similarity=pearson_similarity(ratings,user1,user)similar_users.append((user,similarity))排序并取前3個(gè)相似用戶similar_users.sort(key=lambdax:x[1],reverse=True)top_users=similar_users[:3]計(jì)算加權(quán)平均sim_sum=0.0weight_sum=0.0foruser,similarityintop_users:ifratings[user,item3]>0:sim_sum+=similarityratings[user,item3]weight_sum+=similarityifweight_sum>0:predicted_rating=sim_sum/weight_sumelse:predicted_rating=0print(f"用戶1對(duì)商品3的預(yù)測(cè)評(píng)分：{predicted_rating:.2f}")（2）相似度計(jì)算方法理由：皮爾遜相關(guān)系數(shù)適用于評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)的相似度計(jì)算，能處理不同用戶的評(píng)分尺度差異，且對(duì)稀疏數(shù)據(jù)有一定魯棒性。（3）數(shù)據(jù)稀疏性處理：-使用填充值（如均值）補(bǔ)全評(píng)分矩陣；-結(jié)合多種相似度計(jì)算方法（如余弦相似度）；-采用矩陣分解技術(shù)（如SVD）降低稀疏性影響。2.2（20分）題目：在圖像識(shí)別任務(wù)中，需設(shè)計(jì)一個(gè)目標(biāo)檢測(cè)算法，實(shí)現(xiàn)從一段視頻幀中定位并分類行人。現(xiàn)有數(shù)據(jù)集包含標(biāo)注信息（如邊界框坐標(biāo)和類別標(biāo)簽）?，F(xiàn)需回答以下問題：（1）簡述FasterR-CNN算法的核心流程；（2）如何評(píng)估目標(biāo)檢測(cè)模型的性能（至少列舉3個(gè)指標(biāo)）；（3）針對(duì)小目標(biāo)檢測(cè)問題，可采取哪些改進(jìn)措施。答案與解析：（1）FasterR-CNN核心流程：1.特征提?。菏褂镁矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如ResNet）提取圖像特征；2.區(qū)域提議（RPN）：RPN網(wǎng)絡(luò)生成候選邊界框，并預(yù)測(cè)類別及邊界框回歸值；3.分類與回歸：對(duì)候選框進(jìn)行分類（目標(biāo)/背景）和邊界框精調(diào)；4.非極大值抑制（NMS）：合并重疊框，保留最優(yōu)結(jié)果。（2）性能評(píng)估指標(biāo)：-mAP（meanAveragePrecision）：綜合評(píng)估精度和召回率；-IoU（IntersectionoverUnion）：評(píng)估邊界框定位精度；-FPS（FramesPerSecond）：衡量模型實(shí)時(shí)性。（3）小目標(biāo)檢測(cè)改進(jìn)措施：-多尺度特征融合：使用FPN（FeaturePyramidNetwork）融合不同分辨率特征；-數(shù)據(jù)增強(qiáng)：放大小目標(biāo)（如隨機(jī)裁剪）；-損失函數(shù)優(yōu)化：使用FocalLoss降低小目標(biāo)分類難度。三、編程實(shí)現(xiàn)題（每題10分，共3題）3.1（10分）題目：編寫Python代碼，實(shí)現(xiàn)快速排序算法，輸入為任意亂序數(shù)組，輸出為排序后的數(shù)組。要求：-不能使用內(nèi)置排序函數(shù)；-示例輸入：`[3,1,4,1,5,9,2,6,5,3]`。答案與解析：pythondefquick_sort(arr):iflen(arr)<=1:returnarrpivot=arr[len(arr)//2]left=[xforxinarrifx<pivot]middle=[xforxinarrifx==pivot]right=[xforxinarrifx>pivot]returnquick_sort(left)+middle+quick_sort(right)示例arr=[3,1,4,1,5,9,2,6,5,3]sorted_arr=quick_sort(arr)print(sorted_arr)解析：-選擇中位數(shù)作為基準(zhǔn)值（pivot）；-將數(shù)組分為小于、等于、大于三部分；-遞歸排序左右子數(shù)組。3.2（10分）題目：編寫Python代碼，實(shí)現(xiàn)二分查找算法，輸入為有序數(shù)組和一個(gè)目標(biāo)值，輸出為目標(biāo)值的索引（若不存在則返回-1）。要求：-不能使用內(nèi)置查找函數(shù)；-示例輸入：`[1,2,4,6,8,10]`，目標(biāo)值`6`。答案與解析：pythondefbinary_search(arr,target):left,right=0,len(arr)-1whileleft<=right:mid=(left+right)//2ifarr[mid]==target:returnmidelifarr[mid]<target:left=mid+1else:right=mid-1return-1示例arr=[1,2,4,6,8,10]target=6index=binary_search(arr,target)print(index)#輸出：3解析：-每次將查找范圍縮小一半；-若中間值等于目標(biāo)值則返回索引；-若目標(biāo)值不存在則返回-1。3.3（10分）題目：編寫Python代碼，實(shí)現(xiàn)Dijkstra算法，輸入為圖的鄰接矩陣和起點(diǎn)，輸出為最短路徑到各頂點(diǎn)的距離。要求：-使用貪心策略更新最短路徑；-示例輸入：pythongraph=[[0,2,4,0],[2,0,2,4],[4,2,0,2],[0,4,2,0]]start=0答案與解析：pythondefdijkstra(graph,start):n=len(graph)distances=[float('inf')]ndistances[start]=0visited=[False]nfor_inrange(n):min_distance=float('inf')current=Noneforiinrange(n):ifnotvisited[i]anddistances[i]<min_distance:min_distance=distances[i]current=iifcurrentisNone:breakvisited[current]=Trueforiinrange(n):ifgraph[current][i]>0andnotvisited[i]:distances[i]=min(d