随笔分类 -  面试记录

Baidu 推荐技术平台（offer）
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(333) 评论(0) 推荐(0) 编辑
暑期实习 算法岗 快手面经
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(1317) 评论(0) 推荐(0) 编辑
阿里神马搜索算法实习生 二面
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(272) 评论(0) 推荐(0) 编辑
百度大搜 算法的实习
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(573) 评论(0) 推荐(0) 编辑
阿里飞猪—算法一面
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(507) 评论(0) 推荐(0) 编辑
阿里神马搜索—算法一面
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(241) 评论(0) 推荐(0) 编辑
京东AI平台 春招实习生面试--NLP（offer）
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(1031) 评论(0) 推荐(0) 编辑
春招实习--阿里 蚂蚁金服 支付宝 机器学习面试
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(1189) 评论(0) 推荐(0) 编辑
腾讯 地图 机器学习岗 春招实习123面（猝）
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(423) 评论(0) 推荐(0) 编辑
腾讯 微信春招nlp实习生一面二面（猝）
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(1590) 评论(0) 推荐(0) 编辑
百度nlp实习生转岗（猝）
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(295) 评论(0) 推荐(0) 编辑
算法寒假实习面试经过之 滴滴（电话一面二面 offer）
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(746) 评论(0) 推荐(0) 编辑
算法寒假实习面试经过之 十一贝（offer） 联想研究院（电话一面 被拒）
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(2706) 评论(0) 推荐(0) 编辑
百度feed 寒假实习 一面二面（offer）
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(1228) 评论(0) 推荐(0) 编辑
百度母婴 寒假实习一面（电话面试）（猝）
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