蚂蚁金服面试凉经

春招第一面，蚂蚁金服，投的机器学习算法工程师，面试了两轮，止步于三面，仅以此记录一下！

一面

自我介绍，项目介绍，（印象比较深刻的项目）图像质量评价方面的评价指标

1. 专业性的问题，主要是机器学习方面的，ROC计算公式，过拟合与欠拟合原因与解决办法，Relu优缺点，L1和L2正则化区别，优劣；归一化的方法，为什么进行归一化，归一化是必须的吗；正例和反例数目不一样时，如何做；（ps,还问了很多常用的机器学习方法，比如聚类，决策树~）
2. 一个开放性的问题，有用户ID，经纬度，时间，wifi，地点（几百万），数据量上亿，设计一个模型，预测一个人的位置(如何设计)
3. 一道算法题，给定一个无序的数组，找出数组在排序之后，相邻元素之间最大的差值（20分钟）（真心不难，不过，自己超时了，以后要好好培养手撕代码的能力，整理好思路，如何把想法用代码实现）
4. 

二面

1. 自我介绍和项目
2. C++中vector和数组有什么区别；如何比较两个字符串
3. 数据结构，图的遍历
4. 机器学习，过拟合和欠拟合原因以及解决办法；使用的激活函数以及作用；

设计一个邮件过滤，如何做；一个模型，训练和测试均比较好，再给他一个没有见过的测试，比较差；

笔试题//评测题目: 输入一个数组和一个数字，在数组中查找两个数，使得它们的和与输入的数字差的绝对值最小，

比如输入是[8,3,6,1]和13，输出是8和6