回馈牛友，分享面经

从9月开始找工作，陆续笔试面试了几家企业，分享一下面试中的问题，也算给自己做个总结。

1 美团（凉凉）
一面（电面，40分钟左右）
1 介绍项目
2 找数组中个数超过一半的元素。
3 前序遍历。
二面（现场，1.5小时）
1 介绍项目
2 介绍GBDT、Xgboost
3 GBDT与xgboost的区别。
4 介绍SVM。
5 数据挖掘的过程。
6 二叉树每两行按顺时针输出。
...（鬼知道我这一个半小时经历了什么）
三面（现场，40分钟左右）
1 数据挖掘过程
2 hash
3 看那些书，如何提升自己。
4 翻转列表
5 java中的集合类。
三面都是技术面，秋招的目标企业。

2 Teambition（凉凉）
一面 （视频面）
1 项目
2 用Python找无须数组中的最大值（用字典）
3 写SQL（比较简单）
4 机器学习的算法（pca，svm，聚类）
二面（视频面）
全程在谈数据、数据分析、数据挖掘的理解及他们公司的应用（可是是财务总监面试的我，无语）

3 顺丰（offer）
一面（现场）
1 介绍项目
2 数据挖掘的过程。
...（忘了，总之面试官不停地打哈欠）
二面（现场，hr）
1 自己的优缺点
2 问他的问题（问个人发展的问题，比如培养方案等）
（要提前了解公司，很重要！）

4 360企业安全（offer）
全程视频面
一面
1 项目（面试官之前的单位与我实习的是一个单位，有的聊）
2 SQL中union 与union all的区别
....（忘了）
二面
1 项目
2 皮尔逊公式
3 PCA降维
4 MR过程
5 写代码，找出数组中最大，最小，中位值
三面 hr面
...

5 58（凉凉）
一面
1 介绍项目
2 将项目应用到58的业务上（需要提前了解58）
3 数据挖掘、数据分析如何应用到58。
4 问他问题
（感觉面试不错，27号北京现场面，说是一周给通知，估计是凉凉了）

6 趣头条（凉凉）
一面（视频面）
1 项目
2 缺失值的处理
3 归一化的方法。
4 给出Python代码，得出输出结果（比较简单）
5 问了一些SQL的问题
6 机器学习的算法（svm，聚类等）
7 统计学习的知识（假设检验，t检验）
（把我推荐到挖掘组）
二面
1 项目
2 机器学习的基本算法
3 数据挖掘的过程
三面 hr面
给了口头offer，十一前收到拒信（无语）

7 海康威视 （凉凉）
一面（电话）
1 问比赛，问项目
2 让我说出知道的机器学习算法
3 svm中那些函数可以做核函数，做核函数的条件
4 对偶的条件，非凸函数可以对偶吗？
5 gbdt与Boosting的区别
6 介绍GBDT与xgboost的过程,要求用例子。
7 xgboost为啥要用泰勒公式。
...
二面（现场）
1 问比赛，问项目
2 异常点的判断，不能用规则判断
3 svm中对偶以后用SMO求，为什么不用梯度
4 xgboost的建树过程，并行
5 一张表有时间和销量，找出前两天销量之差。
三面hr
...

大多都忘记了，记下一些面试比较深刻的问题，希望可以帮助到大家。

希望大家都能找到满意的工作！