回馈牛客，发一波2019算法秋招面经

从春招到秋招，牛客的小伙伴真的给了很多的帮助。在桂花飘香的金秋十月，发一些秋招面经回馈牛客，也给自己的秋招画上一个完美的句号 :)

Tp-Link（提前批offer）

一面

中值滤波是什么（笔试中代码如何实现），是针对什么样的噪声？
科研项目
滤波器

二面

科研如何找到比较对象
这个项目是和医院合作的项目？有和医生沟通吗
一面面得怎么样
本科成绩好，百分之多少？本科成绩单呢？学习方法？
大学辛苦还是高中辛苦
喜欢摄影（给自己挖了个坑，问摄像机参数）
除了学习还参加什么？
去法国的收获
去实习的收获
秋招的目标
对tp-link的了解？相关是做什么的

拼多多（学霸批offer）

一面

介绍一个最重要的项目
进程与线程的区别：
场景题：拼多多在线海量以物搜物的问题

如何标注 (active learning)
如何训练 (online learning)
如何使用？不断增加新的商品怎么办？(不重新训练，直接计算高维特征）

算法题：
给数字n，依次打印1～10^n-1 (全排列）

二面

优化题：
已知X的2范式=1（nx1），a（nxn），求aX的2范式最小值（拉格朗日）
算法题：
斐波那契数列 O(log(n)): x^2
场景题

如何设计网络，解决inference速度问题？
如何发现商家卖与店家不符的商品？

hr面

你的性格是怎么样的
你对拼多多有什么了解
你为什么适合这个岗位
工作地点
有其他offer吗？
薪资待遇的期望
有男朋友吗？在哪工作
说一件你做过的很意义的事

欢聚时代

一面

类别不平衡：怎么resample（一般是以数量最多的类别为基准，作upsampling，最好加上data augmentation防止过拟合）
分割问题的难点
优化器：比较adam和sgd，都会收敛吗
欠拟合，过拟合
L1和L2各适用于什么场景，L2和weight decay是同一个东西吗

旷视

一面

项目细节

二面

算法题

一段字符串的句子，由多个单词组成，返回颠倒后的句子（单词不颠倒）
两个有序数组，返回并集的中位数

tensorflow与pytorch的区别

三面

细粒度分类：bilinear CNN
noise label怎么做?
细粒度分类主要的难点及目前的方法
其他的细粒度task了解吗
算法题：
找到最长回文子串

美团点评（offer）

英伟达

一面

用过哪些网络结构backbone？
resnet比起vgg的好处
训练数据太少怎么办？
训练时loss变大是什么原因导致的
数据不平衡问题（正负样本，难易样本）
反卷积的作用
l1, l2损失的区别
batchnorm的好处，还有哪些其它的normalization以及分别适用于什么场景（layernorm, instancenorm,groupnorm）
batchnorm对于batchsize有什么要求
pytorch里的dataloader有哪些函数和参数
聊了一下项目

头条搜索部（offer）

一面

算法题：
搜索问题：有一些物品和其出现的次数。写一个随机函数，随机返回一个物品，使得返回概率与其出现的次数成正比。

二面

为什么分类问题一般用交叉熵，不用MSE？
dropout的作用，训练和测试时模型有差别吗
C++的map底层用什么实现
算法题：average pooling（要用到积分的思想）
智力题：

1000盏灯，最初为关，1000个人，编号1～1000，每个人拉动编号为他倍数的灯开关。问最后多少盏灯亮？
从1数到43，两人轮流数，可能选择1、2、3次，数到最后一个数的赢。问先数的人怎么样确保自己赢？

三面

python函数的参数传递是什么样的
gbdt怎么选择分裂特征，纯度是什么意思
算法题：

next permutation (leetcode)
一个圈上有0-9共10个数，初始在0位置，每次可向左或向右移动一步。问第n步在0位置的走法个数。（动归）

写在最后：秋招路上充满了坎坷，但要相信努力就会有收获，永远不要放弃自己。可以焦虑，但不能颓废，要化焦虑为动力。其实一直到上周（国庆节后一周）都没拿到一个自己满意的offer，看到很多牛友们说秋招结束了，发各种offer比较贴，看着周围同学早已上岸。当时特别焦虑，连续几天失眠做噩梦，还大哭了一场，直到看到牛客一个帖子下说到“触底反弹”，让绝望的我又鼓起勇气来。这周一下收到了字节跳动和美团点评的两个offer，把“触底反弹”的好运分享给默默坚持努力拼搏的你们💪！！！

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