双非沫硕春季找算法实习经历（附心得体会及大量面筋~）
楼主双非沫硕（不敢称渣硕，牛客自称渣硕的都是大佬中的大佬），19年毕业，找的工作都是算法岗位，本硕均分科班。研究生才开始研究算法，本科基本0编程经验。。。因为去年10月在某小厂（比bat tmd）小点的公司待过小半年，因此算是有些实习经历。加上跟老师做的几个项目，因此简历还算看的过去。从3月初到4月中旬面了爱奇艺（两次）、美团、滴滴、头条、平安科技、还有神秘公司（因为最后去这家了，怕以后同事认出来，因此就不说名字了）这几个公司，都是提前批。
楼主编程底子不是太好，面试初期挂大部分原因都是因为编程题没做出来。因此，要跟大家着重强调，你的基础知识、机器学习算法知识可以掌握的稍微差一些，但是编程题一定要大量刷！！最起码，剑指offer，leetcode前150题（包括hard）要滚瓜烂熟！楼主血的教训，当初去面滴滴，终面从上海飞到北京，感觉一开始跟面试官聊得很好，最后编程题让写个堆排序，我在那里吭哧吭哧写不出来。
面试官：这个题应该很基础啊！
我：emmmm.....
面试官：你本科没学过数据结构吗？
我：本科不是学计算机的
面试官：那这题你很难想到方法了，好，面试就到这里吧
我：no..........
因此很多基础的题型一定要记牢！另外，很多题要找空间时间最优解。有一点我很不理解的就是，有的题确实调一些包，调一些库方法确实很容易就ac了，但是这真的不是面试官要考你的东西哎喂，面试官是在聘调包侠么。。。但是很多童鞋都很骄傲，不以为耻反以为荣，觉得自己用一两行程序就写出来了，在论坛里面炫耀。额，好吧，你开心就好。
相比而言，很多机器学习算法相关的问题，相对就容易准备多了。以前看某大神把什么lr，gbdt，lightgbm，rf，svm，cnn，rnn啥的都叫“背诵题”，哈哈，我觉得说的很好。理解了背过了，一般就不会忘了。可能理解并且自己会推导公式这个过程比较恶心，但是只要努力，我觉得就不是问题。
另外，希望大家调整好心态，当时我面完滴滴时心态也稍微有点崩，正好赶上清明节，还回家休养了几天（逃。最终还是挺了过来，找到了一家自己很满意的公司的实习岗位。
回想找实习这一个多月，真的是自己进步最快的一段时间，在面试中查漏补缺，进步飞速，特别是两次爱奇艺面试经历，让我知道了很多自己的不足，因此，大家只要坚持不放弃，就会找到自己心仪的工作，加油！
最后，附上面筋~不过很多大家都写烂的“背诵题”我就不写了，在这里只写一些不太常见的吧。
爱奇艺第一次面试（一面挂）：
1.word2vec的原理，要公式推导
2.rf和gbdt对数据方差和偏差上的区别
3.随机森林会过拟合吗？加深树的深度会过拟合吗？为什么？
4.凸函数的定义，sigmoid是凸函数吗
5.python锁机制
6.编程题：打印二叉树每层最右边结点值（当时编程能力太渣，现在想想就是个层序遍历。。。）
7.智力题：左边m个小球，右边n个小球，在同一条光滑直线上相向而行，碰撞后原速相反方向返回，直到没有碰撞，一共碰撞了多少次。（这题还挺有难度的，当时推了十分钟没推出来，其实就差一点，回去又想了想，应该是m*n）
面试官人很好，因为是春招的第一次面试，当时还挺渣的，加上他问的问题确实有点难度，有将近一半没答上来，毫无悬念的挂了。
爱奇艺第二次面试（offer）：
他们部门主要做无监督学习的，还要掌握很多降维方法。
1.EM算法和kmeans之间联系，和高斯混合模型间联系
2.lda，pca原理
3.函数式编程和面向对象区别？
4.nlp中未登录词怎么处理？
滴滴（前两次电话面，终面现场面，终面挂）：
1.spark的groupbykey和reducebykey区别？
2.fm,fmm原理
3.为什么深度学习精度比传统高？为什么用lstm做时间序列预测而不用传统方法？
4.bp反向公式推导，bptt推导
5.算法题1.leetcode上一个原题（二分法变形题）2.堆排序（竟然死在这个题上面了，蓝瘦）
头条（二面挂）：
面头条心态就输了，觉得自己编程能力有点渣，头条又特别看重编程能力。所以，想去宇宙条，请刷leetcode...
1.牛顿法优缺点?拟牛顿法原理？lbfgs？
2.lr的核技巧
3.除了bagging和boosting，还知不知道其他模型融合算法？stacking？bleeding？
4.数学题（让我自己选编程题还是算法题，我作死，选了数学题）：在一个圆上有任意三个点，组成锐角三角形概率。答案说对了，1/4，从极限角点推出来的，让我用积分公式算，gg....
平安科技（offer）：
问的题都很基本，挺简单的，就不写了。。。
神秘公司（offer）：
最终开心的去了这一家~
1.gbdt+lr模型更新的先后顺序？频率呢？
2.l1正则近端梯度下降？推导
3.l1，l2防止过拟合为什么？不要画图，公式推导
4.lstm的原理？画图。为什么可以防止梯度消失？跟cnn原理一样吗？
5.算法题：给一个字符串，包含数字1-9和加减乘除，输出最后计算的结果
