• 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。

深度学习如何调参

机器学习(深度学习)中有哪些优化方法,介绍一下原理。

LDA的原理,LDA用到了哪些分布。

  • 代码题:

1、加油站,加油问题,n个加油站,每个加油站的油量是有限的,知道每个加油站相邻的距离,单位距离消耗单位油量。问:如何加油保证加油次数最少。

    这个不会。面试官最后提示说是贪心问题。如果在当前加油站无法走到下一个,就加满,加到当前能加到的最大值。

2、看我答的不好,又问了个简单的,如何寻找叶子节点的公共祖先。

    一开始答的不对。后面想起来了,可以遍历到2个节点,记下路径,对比一下,最后一个相同的节点,就是最近的公共祖先。

  • 一面后记:

    面试官是个萌妹子,问得不深,但是很广,很多问题我都忘了。感觉需要系统的再复习整理一遍。

  • 二面: 1h

职业发展路径?

反问了一下 算法工程师的发展路径。

反问了工程上是看中模型还是规则。之前十一贝与百度都是说先用规则,然后再用模型,整的我有点纠结要不要去百度。。、

讲讲比赛。

  • 代码题:

leetcode原题:

https://leetcode.com/problems/sum-root-to-leaf-numbers/description/

  • 二面后记:

    跟面试官聊得挺多的,基本上是互相提问,技术上的问题不是很多,主要了解了一下工业上的具体应用。他们是大数据研究院的,

    据说会改成滴滴ai lab 主要做用户体验,跟智能客服相关的内容。

后记:拿到百度的offer后,自己心里有底了很多,也发现了自己的一些问题,接下来需要做的是,机器学习系统的撸一遍,深度学习代码能力

要加强,算法题不能停,问的基本都是LeetCode 或者剑指offer,明天去京东金融现场面,感受一下现场面,应该不会再面别的公司了。

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