一个小硕的面筋回报帖
去年从实习到秋招牛客网上的小伙伴给了我很多帮助，那些每天苦等offer的日子都是在刷牛客网度过的。
个人不是很喜欢写博客记录的人，不过最近和学弟聊起来发现自己的经历还是有一点价值的，写出来假如对大家有一丝丝的帮助，也是对我最大的褒奖啦
个人情况说明：
19届，女生，双985，学硕，算法/机器学习/数据挖掘方向，意向杭州工作所以面的不多
实习拿到了京东，阿里，秋招拿到了OPPO， 网易，阿里
最后去了阿里
以下按时间记录的面试：
阿里一面：（天猫）四十多分钟
自我介绍
讲参加的两个比赛（模型和特征工程）
根据xgboost/lgb等解释boosting的思想
智力题：
学校男生的概率2/3，女生的概率1/3，男生穿牛仔的概率2/3，女生穿牛仔的概率1/3，你看到一个穿牛仔的，问他是男生的概率是？
有公共节点的链表怎么找到第一个公共节点
六边形，顶点上各有6只毛毛虫，可以沿着边走，两个毛毛虫相遇的概率，n边形呢
提问
腾讯一面：（腾讯视频）四十多分钟
没有自我介绍！
听说你熟悉Linux？栈溢出导致程序跑飞了是怎么回事？？
命令行会吗？那＊＊＊命令是干啥的你知道吧？不知道。那＊＊＊命令是干啥的你知道吗？。。。不知道。。。
那听说你做过网络管理员，命令你都不知道吗？现在网络管理员这么好当的吗？。。。心态已经崩了，，，
讲讲文本分类cnn跟rnn吧，为什么使用这些，卷积提取的到底是什么，最大池化是不是导致了信息丢失，rnn为什么可以用于文本分类？原理是什么，word2vec作用在哪里？你的网络如何区分短文本，脏数据文本，比如同时存在唐诗李白和王者荣耀李白怎么分类，怎么确定它的分类。
挑一个最能体现你能力的项目？推荐大赛，比赛数据存在问题。
提问
阿里二面：48分钟
纯项目
两个比赛，特征工程，模型融合的处理
阿里三面：交叉面 一个小时
项目（文本分类讨论了很久很久很久），不过感觉面试官很棒的，还给了很多思路，看的出来水平很高，看问题很准
然后最后问了两个编程题：
1.f(n) = f(n-1)+f(n-2)+f(n-3）
2.假如一个数组存储了一个股票，在一天交易窗口内各时间点的股票价格（正整数），只允许一次买入和一次卖出，请提供一个算法，计算出通过买入和卖出可以得到的最大利润
腾讯 社交网络事业群一面 一个小时
最能体现你能力的项目 推荐（假如给你更多的信息，你如何构建模型）和文本分类，
项目中讲一个熟悉的算法：word2vec
假如你有用户的社交关系信息，如何利用来改进推荐效果？多说几种。
假如一个算法，内部觉得很好，但是实际上线效果不好，为什么？
学了哪些课程？微积分，那微积分基本定理是什么？讲一下堆
大疆 四十多分钟
讲了之前做的一个推荐比赛，和文本分类工作，但是听他介绍那边的工作是偏工程，做数据标注系统的，觉得兴趣不大所以拒绝了
腾讯二面 36分钟
学过哪些课程，与机器学习相关的课程，对哪些算法比较熟悉，那你推倒下svm, 解决svm过拟合的方法，讲文本分类，为什么残差能解决梯度弥散和梯度消失的问题，你在实验过程中有什么技巧，你有什么问题。
小米一面：智能云平台
图片检测和识别的内容（faster-rcnn）
讲文本分类项目
过拟合是什么情况，怎么解决，每种方法的原理。
第一范数和第二范数的意义和作用
你有什么问题
小米二面：智能云平台
非常详细的讨论了文本分类网络的结构，每一层处理之后的维度
编程题，数组中和为k的数对。先说了o（nlogn）的方法，然后要求o(n)的解法，可以牺牲空间复杂度
链表中的环
restful API 的含义
你有什么问题
京东一面 38分钟 微信京东入口 深圳 4.20
讲文本分类的项目，卷积操作
讲达观推荐算法大赛
场景：有用户feed流和点击信息，如何做推荐
15个硬币，两个人轮流拿，1-3个，最后一个拿到的输，有没有必胜的方法
5l 和3l的两个水桶，量出4l的水
Linux更改文件权限的，那改可执行的是多少？777？详细解释下
查看文件前十行
场景：每天的用户，商品，销量订单记录，求销量前10的商品，用SQL或者什么编程语言写一下？
你有什么问题
京东二面 20分钟 4.21
讲达观推荐算法大赛
个性化推荐有哪些方法，具体怎么处理
你觉得算法工程师需要哪些素质和能力
京东hr 4.23
非常虚，什么怎么带团队啥的，个人优缺点啥的
网易游戏雷火一面 4.26
- 27个球，有一个轻的，找出来最少需要几次？
- 问三个囚犯一碗汤, 每次都分的不均不开心，设计分法让大家都满意
- 数组有n个整数，每次对n-1个数全部加1,求最少几次让所有的数相等
- 编程题，求数组的最长子集，整个子集满足所有的元素两两模除为0
讲项目
你有什么问题
网易游戏真的，周围人都跪在智力题上。。。
以上是我的部分面筋，多的我也忘了，当时拿到了心怡offer之后就没再认真记录了，，，可以说是非常浮躁惹哈哈哈
当时除了以前做的比赛和研究工作，每天就是刷剑指 offer了和各种知识点的小博客了，都是对以前零碎知识点的回顾和梳理，觉得还是挺充实的，相比现在==|
心态也有崩的时候，做笔试做到崩溃也哭过一场，不过都过来啦，慢慢来，总会有offer砸中自己得啦！！！加油！！！
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以下是一起找算法工作的朋友的面筋，经过他的同意也拿来跟大家分享下，他是拿了bat大满贯的人，我是服的！！！
2018年3月14号 京东 算法工程师 内推
一面：
操作系统：死锁的条件、死锁避免方法、银行家算法；
计算机网络：OSI七层网络结构，四次挥手的等待时间，TCP和UDP的区别
linux系统：强制杀死某个进程的命令、其他的命令
数据库：mysql的引擎、事务的特性
机器学习：LR和SVM区别，SVM损失函数，LSTM原理
大数据：熟悉不熟悉spark? 平时怎么管理和调度GPU资源的？
编程：数据库找第二大的数字sql语句、求N!的二进制表示中最低位1的位置、写个快排、多个字符串组成最大的数
2018年3月15日 京东 算法工程师 内推
二面：
问GMM算法？
问最小的K个数？
rand1()生成rand5()?
其他的忘记了？就是问项目很算法
TX面经
2018年3月18号 腾讯技术一面 内推
1、自我介绍，说了本科就学了很多相关课程，然后有对机器学习算法很强的兴趣；
2、问本科专业和计算机专业有哪些区别，专业主要是学什么，必修选修；
3、问项目，然后聊里面的算法，解释两个最熟悉的机器学习算法，聊项目里面的特征怎么处理的，聊为什么用这些机器学习方法去做，样本不均衡的话怎么处理；
4、聊学过哪些机器学习课程：机器学习、模式识别、计算机视觉、人工智能；
5、问关于最优化接触过的课程：人工智能、科学计算方法；
6、问牛顿法怎么求解，我说忘记了；
7、最后问怎么解决过拟合的？我结合着之前的课程实验、做的项目把各个机器学习算法里面基本上所有过拟合方法提了。
2018年3月19号 腾讯技术二面 内推
1、问了实验室方向，所做的事情？实验室的毕业生一般去哪工资？
2、实习允许么？问不是一般放假一个月两个月的么？
3、问了舰艇自适应决策系统，项目需求、怎么做的，为什么选择LSTM?
4、要写论文么？是实验室强制的么？
5、了解阿尔法狗么？
6、熟悉哪些机器学习算法？
7、决策树有哪些选择最优划分节点的方法？有了信息增益为什么还提出了增益比？
8、模型评价标准，RMSE\ROC\AUC等等
9、平时一般用什么做工程、用什么做算法？喜欢工程一些还是算法理论研究？
10、QT和python怎么结合？
11、C++实现多态的好处，有哪些实现多态的方法？
12、了解推荐算法么？举例说明一般个性化推荐怎么做的？
13、你有什么问题？
2018年4月8号 腾讯技术三面 内推
1、问了实验室的方向，硕士生和博士生都做什么，实验室毕业生有多少？
2、实验室要求不要求发论文？打算在哪方面做研究？举个例子说明想法。我就说了看CVPR上面少量样本学习的那篇文章里面的一些想法。
3、专利内容是什么？并详细了解了空调备件数量分析预测系统的过程。尤其是为什么选择分类后回归，以及几种回归算法的原理及选择依据。
4、还熟悉哪些机器学习算法？我回答了决策树、聚类、神经网络、深度学习等等。
5、问那你说说决策树分类和回归时候有哪些区别？我说不知道。说了常用分类的过程。
6、了解阿尔法狗的原理么？我说决策网络、价值网络和蒙特卡洛搜索树以及他们的作用等，还有一些记不太清了。
7、了解最近提出的胶囊网络么？我说最近在忙着准备项目中期，所以在科研动态方面关注的比较滞后。
8、对推荐算法有了解么？我说了一些常用的协同滤波，基于人和基于物品的推荐原理，然后自己之前试过SVD做一个简单的推荐。他追问，为什么做这个呢？我说当时看书比较感兴趣，就照着试验了一下。
9、分类模型评价标准有哪些？我说有准确率、ROC\AUC、RMSE等。追问，AUC可以用于多分类模型么？我说不行吧，一般都是针对二分类问题。现在想想应该可以，把多分类改为多个二分类应该就行了啊。
10、看过哪些相关的书籍？我说机器学习实战、统计学习方法、西瓜书、tensorflow实战等等。
11、学习过哪些机器学习课程？我说CS231n，网易云上面的深度学习
12、平时用什么语言?我一般做算法用python，做工程用C++。追问你用python主要是用scikit-learn库么？我说有的是用了，有的要自己写，比如GMR，RBF，还有的用tensorflow的深度学习框架。
13、你说说C++多态的好处？我说多态便于封装，约定接口，一般多态是通过虚函数和重装。
14、纯虚函数的用处？不知道
15、虚函数的好处？忘记了
16、C++类里面有一个静态成员，那么有什么特性？我结合着我项目怎么实现单例模式的进行说明，成员的唯一性，类的所有对象共同访问。
17、哪里人？河南信阳的。
18、做过笔试么？做过。觉得考的怎么样？我说因为里面很多都是数学基础题目，所以像有些假设检验相关的内容因为时间太久了都忘记了，大部分做的还行吧。
19、最后说两个月的实习有点短啊，我解释了华科的问题，不让出去实习，实验室允许请假一个月才有两个月的机会。7、8月么？是的。
2018年4月15日 武汉 应用研究现场一面
1、实验室方向是做什么的?
2、python交换数字a,b
3、python对一个列表删除所有为0的数字
4、python怎么定义一个类的成员变量
5、linux怎么删除一个进程?那么进程号怎么知道呢？(grep)
6、linux命令怎么查看硬盘太小
7、LR和SVM的区别，当聊到损失函数，问分别是什么?hinge损失函数里面的z是什么?
8、决策树里面的分类树怎么选择划分属性，给了两个属性分布情况，问选择哪个?
9、决策树做回归时候划分点怎么选择?
10、LSTM对于RNN的改进地方在哪?解决了RNN的什么问题?(梯度弥散)
11、那么RNN的梯度爆炸怎么解决?我回答能想到的就是relu函数，他不满意，说有没有通用的方法，回来查了还有正交权重矩阵等等。
12、LSTM的结构，里面的遗忘门是一个数值还是向量?维度是多少?
13、python写一个函数，实现给定一个列表，把列表所有0移到列表最后面，其余相对顺序不变，要求时间o(n)，空间o(1)
14、python写一个函数，实现有1T 的数据，10亿个不重复单词，给你一台机器，16G的内存和5T的内存，怎么统计每个单词的个数?
15、补充一个还有LSTM你用的优化方法是哪个，我说是Adam，他问还有哪些，我说SGD等等，他问GD和SGD的区别了
2018年4月17日 武汉 应用研究现场二面
1、不打算读博么？
2、能够实习几个月？
3、为什么用到LSTM?
4、解释一下AUC(ROC的面积)，从概率上面的解释一下(这个不会)?
5、解释一下交叉熵(我说了他的函数形式)，举个例子(举不出来)
6、解释梯度消失和梯度爆炸问题，然后怎么避免?(这个我结合RNN回答，完整回答的问题之一)
7、解释一下模型训练里面的偏差和方差对于训练的意义?(回答感觉还行，算是回答上来了吧)
8、用了gcc没?答用的比较少
9、用过python没?用了，zip作用，说打包，问举例具体一点?不知道。numpy里面的list的引号是什么意思?不知道问的是啥。
10、自己在学习中比较高兴是什么时候?
11、有没有关注最新科学界动态?关注了一些，讲了一篇CVPR2018的文章
12、你有没有什么问题?我问您是哪个部门的?数据平台部。(内推面了三轮了的。。。)
13、收好你的简历和物品，结束。
2018年4月19日 武汉 应用研究现场HR面
1、专业属于哪个学院?计算机还是软件?
2、家在哪?家里面还有没有兄弟姐妹?
3、还面了其他的公司么？
4、主要熟悉的是tensorflow是吧?
5、为什么没有看见论文呢?之前没有计划发是吧?(现在实验室有要求了，所以计划研究发，然后专利在审核中)
6、平时怎么学习机器学习算法的?(大学就开始学过课程，看过MIT，斯坦福公开课，还会看csdn、看最近的论文)
7、保研到华科是是吧?(保研的)
8、没有考虑做竞赛么？说了目前在做算法比赛
9、有什么问题:
问1:前面面试官对我的评价
答:说了很多，大概就是基础还行，但是网络模型调优要加强，因为面试考察基础，业务上面可以后面再培养
问2:实习生培养，去了之后做什么?
答:跟小组有关，一般有用户画像、文本分析、推荐等业务，去了会再分组，到时候应该会通知提前准备
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