蚂蚁金服java二面在线编程题目_阿里蚂蚁金服-机器学习算法-二面

--------------------------------------------------------二面-------------------------------------------------------------

一，介绍自己及项目：主要介绍自己在TensorLayer框架的制作，贡献，太细节了，导致面试官说本来要问我的都说了

二.基础考察：

1.你知道感知野吗？什么作用？你知道卷积的作用吗？你用过池化层吗？有哪些？

当时一脸懵逼，感知野是神马啊？最后再次确认了感知野其实就是在多个kernel做卷积的时候的窗口区域，就是3个3*3等于1个7*7的感知大小。

卷积的作用是提取特征，前面的卷积提取类似于人眼能识别的初步特征，后面的卷积是能够提取更加不容易发现但是真实存在的特征。

Pooling 用过，max pooling， average pooling， global average pooling。再问这个两个分别有什么用？

max pooling我蠢到说提取最有特征的特征，其实就是最具有代表性的特征；average pooling提取的是比较general 的特征；global average pooling用来分类的，因为后面网络的加深，full connected layer参数太多了，不容易训练，为了快速准确得到结果，采用global average pooling，没有参数，但是得到的分类效果跟FC差不多。

2. 讲到这里有点尬，你说你做过爬虫，自己写的还是用的框架？

用的框架，现在基本不用java我觉得我还是要补一补，差不多都忘光了，我所做的就是用Xpath找到爬取的元素，然后保存下来，再用脚本转成待用Jason

3.你机器学习的，知道sequence to sequence吗？

我第一反应是RNN，我说RNN没了解，主要我只做深度学习CNN相关工作，大佬呵呵一笑，说你要补补基础啊

4. 在线编程：

给个题目你写写吧，不用math中的取平方差方法，判断一个自然数是不是可以开方(时间复杂度尽量低)？

妈耶，第一反应二分查找

一上去尬了写了一个boolean 然后删除，搞了个def开始写函数

最后问了2个问题，他又问了我2个问题：1，我们组(这次是个P8大佬)在杭州，你工作地点介不介意？(我多说了几句话，开了地图炮，真的内心话)2，你作为tensorlayer的contributor，对标Kreas，优势在哪里？他说Kears底层支持好多库caffe2, Pytorch,等等，我说TensorLayer出发点不一样，怎么样比比了一通，反正我觉得没逻辑~感觉自己凉了~因为面试官给我回馈就是你要拓展你的机器学习知识面啊啊啊，我一个搞机器学习被吐槽这样。。。(还好过了一天内推人说过了，准备3面)

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