携程算法（酒店部门？）暑期实习生面经
笔试:3.24
四道编程 100%,100%,100%,50%
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一面:4.1 时长:30min
介绍项目
简单介绍下随机森林和XGBOOST
过拟合和欠拟合
防止过拟合的措施
L1正则化和L2正则化的区别
介绍一下LSTM
SQL join 和 left join 的区别
编程：爬楼梯问题
时间复杂度空间复杂度
将空间复杂度降到O(1)
一道简单SQL
一道简单SQL
反问
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二面：4.11 时长：50min
介绍项目
树模型特征贡献度咋算？Xgboost的特征贡献度也是这么算的吗？
随机森林和GBDT的区别？各自的优缺点？串行or并行？过拟合欠拟合？对于异常数据的容忍度？
为什么要做特征归一化？为什么要对特征进行离散化？
介绍下深度学习里的激活函数，各自的优缺点，实际的应用？
RNN中最终输出的激活函数是啥？能否将其换为Relu激活函数，为什么?
LSTM为什么会造成梯度爆炸？
LSTM和GRU的区别
场景题：如何计算一家酒店与其他酒店之间的竞争关系的大小？具体选用哪些指标？采用何种方法或模型？建模的具体流程？
反问
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hr面：4.15 时长：20min
常规问题就不展开说了
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一面为交叉面，面试官没开摄像头，貌似是火车票部门；二面是个很温柔的小姐姐，是酒店部门的；hr面是电话面
从hr面结束后（4.15）到目前为止（4.23）官网状态一直是面试中，据说能OC会转为测评/笔试中，我也不知道我是不是已经凉了😫
许愿OC,若有后续进展再更新
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4.27 已OC
投递淘天集团等公司10个岗位 >
