【360/陌陌/字节跳动面试复盘】总结不足，继续向前！
【360面试】深度学习算法工程师
二分查找，自我介绍！
聊了项目和论文。面试官做nlp，问是否可以实习？（三到六个月）
LSTM? C++ const?Python类的私有变量怎么设？
（时间有点久，所以很多忘了，因为方向不同，所以只聊了20分钟，问题答的也不好，就挂了）
【陌陌】机器学习算法工程师
一面：
两道编程：
1.列表topK数字，要求复杂度最优。（最小顶堆，堆排序，用python写的，调了heap,所以一面面试官有点不满意）
2.将列表排序，奇数放在左，偶数放在右。（双指针，有一点小bug，后解决）
讲了项目和论文，面试官好像不是很懂cv，所以讲的不是很深，总在提醒我时间不多了！
GBDT,xgboost,lightgbm的区别？
二面：
纯问论文和项目，超级细，能把我问住，并且怀疑自己的那种。
（还是要熟悉每一个细节设置的原因，并且坚信自己的工作是有意义的）
【字节跳动】算法工程师-机器学习
面试官是个小姐姐，自我介绍，介绍论文！
1.如果遇到一个模型的归回效果特别差，怎么考虑和解决？A:首先考虑模型的选取是否符合问题，然后考虑数据样本映射到更易回归的空间中（后来觉得应该是：先看数据是否有很多异常值、离群点影响模型效果，然后再看模型的复杂度够不够，通过增加模型复杂度来提升模型拟合能力，好了，我不瞎说了，说的都是皮毛，纸上谈兵罢了，自行百度，真的可以很复杂）
2.深度网络Attention是怎么加？
3.网络参数初始化？A:大框架一般用的是别人在ImageNet上训练好的参数，如果是自己加的层，就用采样函数，pytorch里边都是可以选择生成在均匀分布在[-1, 1]、正太分布或者其他分布的参数，小姐姐说不是采样？我也没搞懂，大概有些概念上理解偏差吧！
4.聚类算法？聚类算法的评估？
5.不平衡数据怎么解决？
6.纠偏了解么？（听都没怎么听说过）
两道编程：
1.列表数字排列可组成的最大数字？聊了思路，直接告诉她可以换一道
2.数每层的最大值？队列，广度优先，AC。用python写的，直接用列表remove实现的队列，虽然时间复杂度高，但是真的不记得deque具体用法了。
（一开始想，字节是不是就是走个流程，因为据说字节的面试撕代码都是hard难度的。但是后来又想了想，其实上边的这些问题，看上去好像都是面试高频问题，按总结回答一下就好，其实不然，每一个问题展开讲，多说几句面试官就能看出来是不是真的实践过）
总结：以上三个都成功的挂掉了！
1.对自己简历上写的要自己深挖到底（包括为什么用欧式距离算样本之间的距离）
2.问题回答表达不够专业，面试状态太随意轻松
3.算法工程师的自我修养：数据建模，C/C++，思考、解决问题的方向和逻辑（建立在足够的理论基础和实践基础上）
找工作很难，但一定要保持不断进步啊！亲爱的自己，加油！
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