跳槽时总结的脑图，包含了面试中可能遇到的概率题、leetcode题型归纳、机器学习、深度学习的方方面面。

比如其中的深度学习-编码器-BERT节点，包含了基础的模型结构、精调技巧、预训练方法以及衍生的蒸馏压缩、生成模型与训练、Transformer结构改进以及知识融入，都是NLP算法工程师的刚需知识点：

还有刷了400余道leecode和无数面经之后归纳的数据结构与算法经典题型，给每个知识点都插入了备注以及题解参考：

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