10.20百度算法面经
前天面了百度的算法岗位，发一波面经攒攒人品~
1面(1h):
一个小哥哥，自我介绍完后直接来两道题：
1. 二叉树层次遍历。
2. 最长上升子序列，记录序列最优解？只需要长度最优解？
讲项目，根据项目提问。
机器学习相关的问题：
1. GRU画图，公式，与LSTM的区别。
2. LR推导。
3.为什么牛顿法不常用？
4.优化方法的比较和选择，为什么Adam比SGD好？
5分钟后二面。
2面(1.5h):
一个爽朗大叔，也是上来两道题：
1. 一个文件每一行有多个同义词，最后要求分行输出，每一行是合并的同义词集合。
2.单链表逆序。
讲项目（面试官挖得很深，被怼惨了555）。
问是否关注业界的动态，最新的Google BERT论文有没有读过（惭愧，只是了解了一下，没有认真研读）。
机器学习相关的问题：
1. LSTM、GRU的区别。
2. CRF介绍，CRF是怎么优化的（L-BFGS)，L-BFGS是什么，为什么用这个？
3. 手推BP。
这一面感觉答得不太好，面试官真的很厉害，让我感觉自己还有很多不扎实的地方。
等了一个多小时。。没有消息以为凉了就去睡觉了，刚睡着HR打来电话要3面。
3面(45min):
一个憨厚大叔，又是上来做题：
1000个数的数组，每个数在1-999之间，有两个数是一样的，找出。要求时空复杂度最优。时间O(n)，空间O(1)。
来介绍一下SVM。
老家哪的？
未来规划是什么？
工作地点有什么要求？
你有什么要问我的吗？
最后说大概1周内HR会通知结果，具体还要看HR的安排。
百度的面试体验真的很好，即使挂了我也十分感谢三位面试官，不过还是希望能够顺利过关啊！
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查看5道真题和解析
我教你****：你好，本人985电子科大在读研一，本科西南大学（211）我在字节跳动实习过。对您的岗位很感兴趣，希望获得一次投递机会。
，简历可以大一点，这个有点太密集了，实习技术可以量化的尽量量化