字节跳动算法岗三面面经
总部连续三面，每面大概45分钟，面试官全程非常友善，不会的时候会一直提示，直到做出来或者真的答不上来为止。
项目其实是问得比较多的内容，具体的问题因人而异，需要认真准备。
一面：
1. 自我介绍，介绍自己的项目/论文，问得比较细（包含神经网络结构，空洞卷积，注意力等）
2. GBDT的原理，怎么做多分类问题
3. XGBoost的基本思想，和GBDT的区别
4. 算法题：由长度为length的array表示的整数，允许相邻位数交换，求n步交换内能得到的最小整数。
二面：
1. 简单介绍自己做过的Kaggle比赛
2. 随机森林和boosting trees的区别
3. 算法题：Leetcode #72（hard）, 字符串的编辑距离（面试官全程提示，但是还是没做出来）
4. 算法题：一亿个浮点数，大小不超过2^32，均匀分布在值域内，求最快的排序方法；分析排序方法的复杂度（面试官全程提示）
5. 开放式问题：怎么论证现有的模型需要多少额外的标注数据
6. 卷积神经网络在maxpooling处怎么反向传播误差（还没回答完，面试官说先去吃午饭吧，之后再探讨，然后就忘了）
三面：
1. 自我介绍，问自己的论文项目，问得比较深入（为什么选CNN不选RNN，loss的选择，MSE和MAE对学习结果的影响）
2. 怎么防止模型过拟合
3. 介绍Adam和dropout的原理
4. 算法题：完全二叉树输出最后一个节点
5. 概率题：求几何分布的期望（无穷级数和我忘记怎么求了，面试官直接结束了面试）
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