近期面经汇总（比特大陆、vivo、阿里口碑）

最近一周的面试有点吃不消，还没准备好就被推着走，小身板儿快承受不住了。

比特大陆面试，现场面。办公地点在奥体公园旁边，下了地铁还有挺远一段。官方流程不清楚，我面了两面。

两面面试官都开场直接说我们不做机器学习，是区块链方向的，你看你还有没有兴趣，有兴趣的话继续聊。虽然区块链很火，但是我也不太清楚具体是做什么的，然后也没明确回复我未来想走什么方向，所以就接着聊。面试官都很好，不清楚他们的方向也没关系，会考察基础的数据结构和算法，还有就是将自己以前做过的东西，他们会顺着你说的抛出新的问题。

一面面试官问了三个算法题：1）给出字符串，按正方形的方式输出。然后检查空字符串的情况，是否会出现异常。2）快排。3）在循环有序数组中找出某个值的位置。写了前两个，第三个只说了思路。面试官检查代码检查的超细致。一丢丢问题都能发现。

二面面试官问了实验室的情况，数学建模竞赛中用过的哪些成熟的模型，让讲一个自己做过的项目。面试官是数学专业的博士，对概率和数学推导比较看重，项目里用了XGBoost模型，然后问我原理，我大眼瞪小眼，然后又问了一个概率的问题，有关生日的，我又大眼瞪小眼。最后推荐了两本区块链方向以及一本计算机方向的书，说应届生不要去设想工作会是什么样子的，要把基础打扎实，具体模型的适用条件，假设条件，简化过程，原理等等要掌握，合适的工作自然会来。

vivo，视频面。技术面+HR

周二晚上9：30的视频面，大概四十分钟。全程自己balabala，讲项目，讲自己会啥，感觉面试官比较疲惫话都不想说。晚上收到了第二天HR面的通知，效率惊人。

周三下午HR面试，10分钟。1）自我介绍。2）现在各行各业都有大批人转计算机，你怎么看。3）你觉得对你这个岗位来说需要哪些素质。4）基于你说的这些素质，你自身的优势在哪。5）工作地点怎么考虑的。期间HR还接了一个电话跟人说拜拜，我以为在跟我说，条件反射的跟她说了拜拜，后来才发现不是跟我说的。HR说后续通知大概在23号左右发出。

阿里口碑，两面。一面现场，二面电话。

口碑地点在北三环环球贸易大厦，交通很方便。周三上午，面了一个半小时。先写代码，给出二叉树的前序和中序序列恢复二叉树的结构。开始没写出来，在面试官的提醒下写出来了。

然后自我介绍，介绍项目，项目里的特征都有哪些，哪些对结果的影响大？

机器学习课上都讲了些什么，有没有学过数据结构。

掌握了哪些机器学习模型。

然后LR、SVM、XGBoost模型的区别；RF、GBDT、XGBoost、AdaBoost的区别。

XGBoost和GBDT哪个模型性能好，为什么？

介绍LR的原理。

LR和SVM的时间代价比较过没有。

有没有看过python库里的源码？

无监督学习掌握什么方法？回答k-means，别的真的不知道了，从来没重点看过。

然后给了一个大概的数据分布，问如何聚类。最后面试官说了是密度聚类的方法。