腾讯PCG算法面经(已offer)
目前腾讯的面试流程都走完了，写个面经回馈牛友
许愿早日等来oc!!!
内推投递（3.24）
机试：(4.4)
一面：(4.2) 50m
自我介绍
深挖项目
对抗训练
多任务训练的方式(另外一个方式有没有尝试，没懂)
特征工程
xgb与lgb区别
有没有考虑不同性质的模型之间的融合
概率题：翻硬币，硬币谁先翻到正面谁获胜，问先翻的获胜概率(从概率和规律两个角度)
编程题：字符串数组的公共前缀
二面：(4.8) 35m
自我介绍
深挖项目
询问研究方向
lstm与gru的区别(提到了复杂度，问具体复杂度差多少)
xgb与gbdt的区别
xgb与lgb的区别
lgb的缺点(没注意过缺点)
c++虚函数(不会)
深拷贝、浅拷贝
了解哪些降维算法
是否了解spark、hive(不了解)
实习时间、毕业时间、就业or深造
反问
hr面:(4.14) 25m
自我介绍
项目难点及解决方案(后续有新的解决方案吗)、亮点
本科为什么选择计算机
研究生为什么选择这个方向
有没有亲属在腾讯
自己的优势
优缺点
缺点对自己的影响，如何改正缺点
别人对自己的评价
已***司及offer情况
家庭情况
家人对base的倾向
从小到大的成长情况
反问
(面试结束，收到云证)
投的部门并不是pcg，面了两面之后才知道是pcg部门捞了我。
腾讯基本上一周一个流程，整体流程给我的感觉是偏简单的，技术面没有问的太深，都是一些基础，而且时长也比较短。
二面完之后，官网流程直接跳到了hr面，我一直以为是三次技术面，内推人说到了hr面就不会有技术面了。(运气挺好)
hr面约在了清流程的前一天晚上，还是很险的，hr面问了好多细节的问题，挺难的（hr们最近都在加班赶流程，为他们点赞）
现在流程都走完了，官网状态到了录用评估，希望一切顺利，成功通过。
许愿早日oc！！！
#面经##腾讯##算法工程师#
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