百度算法实习面经（三面合集）
一面：
1. XGBoost原理讲解
2. XGBoost只能用于数值的残差估计吗，可否用于特征
3. 随机森林如何保证每个树的随机性（数据、特征筛选，先随机筛选特征在取最优的）
4. 聊一下你知道的推荐系统的深度学习模型
5. MMoE如何保证每个专家的随机性（有共用的专家）
6. multi-head attention如何保证每个head的随机性（只有初始化）
7. bagging和boosting的区别
8. 最长递增子序列（用自己的编译器，所以要提前准备
二面：
1. 自我介绍
2. 项目介绍
3. 如何找到一个数组的中位数
4. 假设给你两个链表，如何找到公共节点，只能是Y字型的
5. 54张扑克牌抽出一红一黑的概率
6. 学习到有用的知识拓展：计算广告、跷跷板现象是啥、别的公司（美团、阿里）的广告业务
三面：
业务面试：
1. 自我介绍
2. 为何选择广告算法
3. 你的个人发展规划
4. 你希望公司能给你带来什么
#软件开发笔面经#
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