NewsBreak推荐算法 - 一二面挂经
好像没人分享这公司，我来贡献一个挂经，不过体验还是不错的，点个赞～
平台是showmebug，吐槽一下，通话质量堪忧。。
下午连续两面
一面：1h
自我介绍
项目深挖
深度学习指标
数据不平衡解决方案
过拟合解决方案
特征选择的方法
开放问题：连续特征在什么情况下离散好，什么情况不好(给了一个具体场景，用户的CTR特征)
L1/L2的效果对比，为什么？
代码题：
给定单链表，每个节点存储一个字符，要求时间O(n)，空间O(1)判断链表构成的字符串是否回文串
智力题：
给定数据流，试设计一个函数能够以等概率的方式随机获取数据流的某一元素，函数中不能有buffer
一面面试官很nice～想不到的题也会引导
二面：40min
给了一段类似cpp的代码，判断运行结果(没想到有语言相关的问题，从这题开始，面试官应该就打算挂我了😫)
代码题：
判断两棵树是否一样，要求非递归
写个交叉熵(此时太紧张，写了个相对熵，害。。。。)
说说对推荐系统的了解
最近读了什么论文
word2vec说一下，有什么训练方式，哪种更好
缓解过拟合的方法
反问环节
话说我感谢的话都还没说完对面就直接拜了🙃
总的来说其实体验还是很棒的，只不过这个语言的问题emmm也怪自己太菜吧
