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算法面经分享

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蚂蚁金服

一面（1h）

  • 自我介绍
  • 详细的问了之前实习工作内容(第一次被问到实习经历部分
  • 详细讲解GBDT
  • GBDT和xgboost的区别
  • 手撕代码，阿里伯乐上写，二叉树的最近公共祖先，实现softmax

二面（40min）

  • 自我介绍
  • 再一次被详细问了之前实习工作内容
  • 挑一个熟悉的机器学习模型讲一下(我选了LR
  • 为什么LR的目标函数是最大化似然函数
  • LR加上正则化项后怎么求解

二面的面试官好厉害，受益匪浅，自己的数学基础不行

三面（40min）

  • 自我介绍
  • 口述代码，一系列连续整数，从中抽出两个数然后乱序，找出这两个数
  • 开放题，如何判断一段文字的时效性，和面试官一直在沟通，感觉回答的还行
  • 口述代码，判断100的阶乘后面有几个连续的0

四面（20min）

以为会是hr面，结果是技术面，有点凉，许愿！！！

  • 自我介绍
  • tensorflow和pytorch的区别
  • 讲一下C++的多态
  • 开放题，输入是一个短文本，判断是否是服装相关内容

hr面（15min）

拿到口头offer啦~

微软

IC1（1h）

  • 自我介绍
  • 问比赛，不得不说微软面试官太强了，给了一些比赛改进的思路
  • 手撕代码，第一题leetcode137，写通用解法，要求时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1)，第二题长度为n的环，走k步，从原点到原点有多少种走法

coding部分面试官比较满意，面完自我感觉也不错，结果很快收到了IC2面试的邮件…

IC2（40min）

面试官迟到了10多分钟

  • 自我介绍
  • 怼比赛细节，被追问得有点懵
  • 手撕代码，写快排，问时间复杂度和空间复杂度，然后要求输出排序后对应元素的原下标

IC2表现得不是很好，不知道lead面有没有戏，许个愿祈祷一下

lead（1h）

  • 自我介绍
  • 介绍bagging和boosting
  • 模型融合的时候，如果每个分类器正确率为0.5，投票法能不能得到正确率0.95
  • 手撕代码，两个有序数组找第k大

快手

一面（1h）

  • 自我介绍
  • 询问比赛，调参，赛后还有别的什么想法吗
  • 介绍roberta，为什么选用wwm
  • 介绍几个除了bert之外的模型
  • adamW
  • BN的原理、作用以及训练测试时的不同
  • dropout的原理、作用以及训练测试时的不同
  • L2正则化
  • 口述SVM整个过程
  • 手撕代码，lc542改编

一面小哥超级好，表白~

二面（25min）

  • 自我介绍
  • 询问比赛，问的比较多
  • 手撕代码，二叉搜索树求第2小

hr面（电话）

拿到口头offer啦

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