【拼多多算法岗二面面经】俨然成为了背诵机器
今天面试官非常亲切随和，大多数时候我们双方都是面带微笑的，体验非常棒。整场面试四十五分钟结束战斗（虽然时间有点儿短，但问题的强度还是有的，自我感觉回答的还不错）。
自我介绍，然后介绍了一下实习经历。问完实习经历之后我实在没其他项目可说了，就给面试官介绍了一下论文（这大概是第三次在面试中介绍论文了）。拼多多面试是带代码编辑器的，于是我把论文中的部分公式敲给了面试官看。
看你实习项目中使用了 lightgbm，那你讲一下 gbdt 吧。
随机森林的随机性在哪儿？
PS: 怎么问的问题和昨天阿里的面试如出一辙？
讲一下 SVM 吧
仍然由于代码编辑器的面积很大，我把 SVM 给面试官用键盘推了一遍。（虽然 SVM 是老生常谈的问题了，但我今年还是第一次在面试中真正做 SVM 详细推导的）
transformer 知道吗？写一下吧
这部分问的比较详细，我先从主要框架写起，写了 encoder 中的 self attention，写了 layer normalization， 写了残差结构，写了 fc 层。然后写了 decoder 中的 self attention，和 encoder 的输出做 self attention，最后再过一个 softmax。
写完框架之后又问 self attention 怎么做的，我就写 Q, K, V，然后写缩放点积（为了避免数值过大，落在 softmax 的饱和区域，这个问题前天面携程的时候没说出来），再取 softmax，作为权重和 V 相乘。
（这种细节巨多的模型还是要经常复习才行啊）
说一下 transformer 的优点吧
解决了 RNN 不能并行化和长距离依赖的问题，是个很牛的特征提取器。
考了一个最长回文子串的编程题
动态规划轻松解决
整体而言题量不大，但是问的相当细致（尤其是 SVM 和 transformer 那块）。难度也不大，考察的知识点都集中在常规的模型和算法上面。虽然面试时间有点儿短，但感觉发挥的还是不错的，没什么明显的漏洞和回答不上来的问题，所以应该不是由于我太菜而导致早早结束吧…
至于像随机森林和 GBDT 的问题，今年已经数不清被问过多少回了，问来问去不过就是那几个考点，再这么问下去我就能用朗诵腔回答面试官了…
不管怎样，还是希望早日上岸！（大家也是！）
#面经##算法工程师##校招#
