蘑菇街算法面经
本人双非渣硕，已被蘑菇街淘汰，但是秋招已上岸，为了回馈各位牛油一波，决定写一篇面经。
蘑菇街这个公司虽然近年来不行了，但是对技术要求的还是非常高，这里赞一波公司没有因为我是双非出身，直接把我的简历刷了，所以对算法感兴趣的双非牛油们可以去试一试
一：笔试（10-18）
选择题＋3道编程题
选择题基本都在考察机器学习+深度学习的相关概念和知识，可以多刷刷牛客的题库，难度不大。
编程题：
1、给出一个整形数组，让你输出其中出现次数大于一半的数，如果没有的话，输出-1。
2、判断短字符串中的所有字符是否在长字符串中全部出现 比如短：ab 长abc ，就要输出True。
3、有点儿忘了，好像是给一个数，求1到这个数中，每个数的阶乘和。
二：一面（10-25）
面试形式：qq视频
面试过程：
1、手撕代码，输出素数(比较简单，a出来了)
2、深挖项目，一定要对简历上写的项目经历非常熟悉，他们非常喜欢问 这个场景下为什么要选择用这个深度学习模型，为什么，要讲出道理
3、BN层的作用，计算公式，BN公式中的β和γ有什么作用？
4、描述SGD Adagrad Adam三种优化器的作用原理，这里要解释清楚动量感知和环境感知的概念，最好以数学公式的方式解释。
5、解释ROC曲线的概念，横纵坐标都代表什么。
6、一道管理ROC的多项选择题，现场选，比较简单，无非是选Auc面积不随正负样本偏移而产生变化的选项
7、反问环节
三：二面(10-27)
面试形式：qq视频
面试过程：
1、手撕代码，给定一个 字符串，将它转换成整数。
2、项目深挖，我做的目标检测项目偏多，就详细问了yolov4 v5 CRNN RCNN Fast RCNN等
3、项目过程中有遇到过比较难解决的问题吗，如果有你是怎么解决的。
4、了解CTR算法吗，说说经典的CTR算法（完全是我的死穴，对广告推荐真不熟），就说了个LR ，GBDT, XGBoost，后面两个真的忘了，结果紧接着问GBDT和XGBoost的区别，直接没答上来
5、交叉熵损失函数和平方误差损失函数各自用在什么情况比较合适，为什么(直接懵逼，就说了一下各自的公式，然后不知道了)
二面手撕代码的时候有点紧张了，导致后面的问题都没怎么答好，平时就是一句int 的事儿，突然搬上台面有点不知所措，实在有些可惜，2面有些问题冷静下来想想还是能答的更好的，以上就是蘑菇街算法的面经，如果能帮到需要的人那就更好了。
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