度秘干脆的一面凉经
周六北京现场面的，哇百度好大 = =。。
坐下来就说一面主要面一些编程基础和工程实现能力（题没刷很多，当时心里就凉了哈哈哈）
然后现场敲代码（在面试官的电脑上敲）
1. 字符串切割（raw:adbacaf sep:bac result就是ad和af）
这题没见过，只会n^2，然后还想说我再想想，面试官说咱么先来把这个实现。给了我20分钟写的一坨屎 = =。中间我还问c++支不支持[3:7]的这种写法，答复是不支持，然后帮我写了个循环示范了一下这种情况怎么处理，我一度紧张到string怎么声明都不知道了 = =，还有几个指针没处理好。这个时候面试官内心应该已经有了答案 = =
2. 给我看一个数据集（200*2），然后现场搜api，来做一个分类。我快速的口述了一下ml的流程，数据分析，数据清洗，选用模型，评价标准。
然后选用了LR，搜api一半，面试官说ok，看来流程是ok，不用写了。然后面试官引导我，这个数据集比较简单是不是可以用__比较简单，我扯了半天愣是没说到他想听的knn。
3. 然后一个统计的题。一个箱子，里面不知道有多少个球（球按照从大到小编号了1-n，但是n未知）。现在取k次，每次取m个球（有放回），问你 估计下里面一共多少个球。是个估计的题，我的思路也有问题。然后面试官给了一个进阶问题，如果不知道每次取m个球是哪些球，只知道他们的方差，怎么估计箱子里面的球？（非统计专业，这个我完全不知道，面试官笑了笑，说方差来估计均值有偏，需要一个纠偏的操作，这是个进阶）。这题求教各路大神，完整的思路是怎么样的。
总结：
1. 直接让你敲c++也反映出他们的工程需求比较大，内部的需求也是项目落地，而不是模型的建模。虽然对于优秀的人这个也是基本功，但是可以安慰自己 或许这个岗位也不是很适合我现在的水平，即使面试侥幸摸鱼，也不会很match
2. 面试官小哥很好，完了以后还安慰我 脑子还算灵活 但是准备不够充分。
3. 基础还是要增强，我本来想着实习有好产出，ml的基础也还可以，应该不会很惨。但是题量不够，这会让你根本没有展示自己的机会。
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