随笔分类 -  面试记录

摘要:一面: 1 自我介绍 项目介绍。 2 RNN 原理,LSTM原理,GBDT原理,XGB与GBDT的改进。 3 多模匹配,字典树,链表环找入口。 4 c++ static 关键字 5 多线程,线程安全 6 liunx awk 命令 读取文件前10行。。 二面: 1 项目介绍,自我介绍 2 特征工程有什 阅读全文
posted @ 2018-06-14 15:07 乐乐章 阅读(337) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一面: 了解了下实习经历,没有展开细节,面试官好像不怎么感兴趣? 然后好像没有问机器学习的东西。 写了个算法题: 2个有序数组中找相同的元素。 ps:上次面百度大搜,也是写算法题,自己闷头写,写到最后还错了,吸取了上次的教训,这次边写边给面试官解释。最后有点小错误,面试官也给指出来了 最后ac。边解 阅读全文
posted @ 2018-05-12 09:09 乐乐章 阅读(1321) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:介绍项目: 局部敏感哈希? 如何做召回? 如何用模型做对话系统? 背诵题: 什么是卷积? 什么是窄卷积,什么是宽卷积?(没答上来,,,日了狗了!!!) 补零(Zero-padding):补零也叫宽卷积,不补零就叫窄卷积。 xgb gbdt rf adaboost 之间的区别联系? relu 与sig 阅读全文
posted @ 2018-04-24 20:12 乐乐章 阅读(274) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:百度大搜 rank实习一面 面了2个小时,面到怀疑人生。 算法题: 手写快排 .最长公共子串 懵逼的题: learn2rank 短串匹配:有一些短串,如 杨幂 刘翔 (几万),还有很多query(几亿),比如刘翔夺冠(命中),刘夺冠(没命中),删除没命中的query。 字典树+KMP字符串匹配(ac 阅读全文
posted @ 2018-04-15 21:25 乐乐章 阅读(589) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1 代码测试 给40分钟 寻找数组中的峰值,时间复杂度小于n 162. Find Peak Element(二分查找 ) 1、LSI怎么做的。 2、关键词提取怎么做的。 3、word2vec的原理 4、word2vec 的损失函数 5、logloss 全称 Log Loss(对数损失)或者Cross 阅读全文
posted @ 2018-04-13 14:30 乐乐章 阅读(514) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:面了1个小时10分钟。把简历上所有的项目问了一个遍。面试官应该是搞深度学习的,自己深度学习的项目答得很差,CNN text 分类全都答错了, 基本上是在向面试官学习。。。 关键词提取的精度多少,召回率多少。 360比赛的精度多少,召回率多少。 算法题:删除字符串中多余的空格 阅读全文
posted @ 2018-04-03 21:02 乐乐章 阅读(243) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:给offer了 开心。春招第一个offer!!! 2018.4.11 update 1面: 只有1面, 面试官还是个老乡。。 1、自我介绍 如何学的AI相关的知识? 2、介绍百度的实习 3、拿到一个问题,你是如何展开研究工作? 我说先看看博客,然后看看论文,再看看代码。她说她看论文。 4、TFIDF 阅读全文
posted @ 2018-03-26 17:57 乐乐章 阅读(1050) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1面: 等了10多天终于来电话了。 1、介绍海航的实习 2、介绍一下xgboost 3、介绍一下boosting 4、介绍一下JDD的比赛。 面试官主要是做支付宝安全反欺诈的,就聊了聊JDD风险的比赛。 然后面试官让我在广告推荐,安全,计算机视觉中选一个方向。 然后聊了聊实习地点、实习时间。 面试官 阅读全文
posted @ 2018-03-26 12:18 乐乐章 阅读(1191) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一面: 3.22晚上,其实就是一个笔试,考了4个现场笔试 1 、编程实现输出1000以内的质数 我的思路是:建立一个质数list 初始为【2】,不断遍历3到1000,如果i能被质数list里面的数整除,则不是质数,否则是质数。 今晚编程试了下,才发现昨晚写错了!!思路到是对。 2、算一个点(x,y) 阅读全文
posted @ 2018-03-23 20:34 乐乐章 阅读(425) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一面: 1、算法题: 1 28数组中出现次数超过一半的数字 2 手写快排:八大排序算法总结(2) 2、项目介绍: 大多都是项目中涉及到的技术。 TFIDF 的原理 word2vec的原理 3、算法原理: 1、GBDT的原理 2、GBDT中叶子节点与非叶子节点的区别 二面: 1、项目介绍: LSI的原 阅读全文
posted @ 2018-03-12 20:14 乐乐章 阅读(1593) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一面: 大部分是问项目相关的。只记住了几个关键的问题。 1、手写快排 2、生成模型与判别模型的区别 分类问题:2种形式: F(x)=y p(y|x) 生成模型:由数据学习联合分布概率p(x,y),然后求出条件概率分布p(y|x) p(y|x) = p(x,y)/p(x) 例如,朴素贝叶斯。 判别模型 阅读全文
posted @ 2018-02-27 21:01 乐乐章 阅读(301) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一面:1h 一面:1h 介绍比赛项目。 lr与xgb的区别? xgb 为什么不用归一化,onehot? xgb 与 gbdt的区别。 做这些比赛你们的优势在哪,既然全是相同的套路。 RCNN的原理, CNN的原理。LSTM的介绍,包括哪些门 。LSTM与RNN有哪些不同,解决了什么问题。 深度学习如 阅读全文
posted @ 2017-12-19 21:29 乐乐章 阅读(748) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:联想研究院 1面 自我介绍 聊比赛,讲了讲jdd的。 感觉都快要背过了。。。 之前重复的问题就不说了,说一下印象比较深的 adaboost 与gbdt的区别 随机森林,如果有t个特征,n个树,每个树深为m,求某个特征一次也没有被用的概率。 xgb与gbdt的区别 adaboost 参数是怎样更新的 阅读全文
posted @ 2017-12-16 16:08 乐乐章 阅读(2714) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一面(1小时) 自我介绍,研究方向,本科学校,家乡等等。。 1 介绍了jdd风险登录的比赛,问题背景,建模,特征构建,特征选择,模型等。 个人觉得介绍项目一定要高大上一点,把自己创新或者有创意的点子讲出来。 2 介绍360 机器文章识别的比赛。问题背景,建模啥的。 答:这个地方 ,我们是用的cnn, 阅读全文
posted @ 2017-12-14 22:46 乐乐章 阅读(1229) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1 自我介绍? 2你是如何学习机器学习的? 3你喜欢看paper么 ?国内的多还是国外的多?看过哪些paper;? 4说一下暑假实习的内容? 5聊比赛 比赛流程? 怎么构建特征? 怎么选择特征? 6xgboost top K 的特征是怎么选出了的? 7决策树,算信息增益,信息增益率 8信息增益率的公 阅读全文
posted @ 2017-12-13 16:02 乐乐章 阅读(529) 评论(0) 推荐(0) 编辑