百度大搜 算法的实习

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自动机）

　　　　　　将 几万短串 构建一颗trie树,然后依次将query进行多模匹配（ac自动机）

• 点击率特征如何设计？

clicks/views   

需要注意 1/1 这种点击率为1的情况，如果view很小的话，可能点击率比较大，比如说1个人看到了1个人点击，点击率是100%。

背诵题：

• 特征选择方法？
• CNN RNN区别？
• TFIDF?
• LR GBDT特征注意事项？

　　　　归一化，缺失值，onehot

• 深度学习避免过拟合？

　　　　dropout BN .L1 L2

 

贴几个别人的面经,没答上来的题竟然在别人面经里！！！

https://www.cnblogs.com/qscqesze/p/6509450.html

https://blog.csdn.net/hopeztm/article/details/7818775

https://blog.csdn.net/koudaidai/article/details/7620190

 

 

 百度大搜 网页搜索部一面

20180509

图片搜索应该 挂了，今天又面了个网页搜索部，估计也是挂。。。

自我介绍。问我NLP是怎么学的？研究方向是啥，导师啥的

2道算法题

1、判断链表是否回文

2 剑指第一题

 

题目不难，自己答得太烂了， 回文那个链表逆转没写好，奇偶也没判断。

第二题思路是对的，但是不是面试官想要的答案，面试官也一直想说我的思路是错的，结果就gg

总结：之前面的算法题都没有思路，现在有思路了却写不出来，真的不能背题，怎也也得自己手写一遍，最好是在纸上画画，另外写代码的时候可以一遍写一遍讲讲？

 

 百度核心搜索部 

一面：

项目介绍
GBDT树特征重要性如何计算
learn2rank point wise par wise 区别

c++ static 关键字

算法题：

无序数组找出中位数
对只含1-n的n数组排序。

 

一面面试官超级好，会不断的提醒你，

二面：
L1 L2正则化区别，应用场景
树模型如何控制过拟合
树模型调参经验

二面答得不是很好，会冷场哦。

PS:他们主要做leran2rank 深度学习传统学习都会用。