作者?|?恍惚?

編輯?|?NewBeeNLP

阿里

投遞簡(jiǎn)歷（內(nèi)推），之后電話了解，問(wèn)了簡(jiǎn)歷上的一些內(nèi)容，大概的匹配下崗位情況。

一面（一位小姐姐）

• 自我介紹

• 論文的內(nèi)容，以及涉及的主要思想，主要跟面試官解釋了自己用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。

• 處理數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)，（樓主做傳感器響應(yīng)數(shù)據(jù)處理，就扒拉了下）

• mysql 增刪改查 聯(lián)表查詢 ?truncate delete區(qū)別 數(shù)據(jù)庫(kù)引擎innodb myisam。

• 聚類算法了解那些，說(shuō)說(shuō)DBSCAN

• 算法刪除一個(gè)字符串鏈表中的指定字符串

• 一道實(shí)際場(chǎng)景題，根據(jù)目標(biāo)表的數(shù)據(jù)判斷其來(lái)自于上游十個(gè)表的哪（我從數(shù)據(jù)分布，概率統(tǒng)計(jì)角度回答的）應(yīng)該要用到數(shù)據(jù)血緣之類的。

• 反問(wèn)：部門(mén)情況，面試官小姐姐介紹了下

面試感受，人生第一次工作面試很緊張，好在小姐姐一直在引導(dǎo)我，挺好的。

二面(主管面)

• 自我介紹

• 挑一個(gè)項(xiàng)目詳細(xì)說(shuō)，由于沒(méi)做實(shí)踐性項(xiàng)目我說(shuō)了論文，說(shuō)了下遇到的問(wèn)題，怎么解決的，論文主要內(nèi)容。講了挺久的，把a(bǔ)ctive learning的思想和應(yīng)用場(chǎng)景，常用方法全說(shuō)了一遍

• 了解的分類算法,隨機(jī)森林說(shuō)一說(shuō)理解

• 分類器集成bagging boosting

• xgb gbdt

• JAVA ? 容器說(shuō)下hashmap和treemap hashmap怎么實(shí)現(xiàn)的，排列是否按順序，地址沖突怎么辦

• 算法題：第一個(gè)不重復(fù)的字符串，青蛙跳臺(tái)階

• 反問(wèn)環(huán)節(jié)：部門(mén)主要用的技術(shù)棧，相關(guān)算法

三面(部門(mén)大leader面)

沒(méi)有自我介紹，對(duì)著簡(jiǎn)歷自己讀了幾句。問(wèn)了下上了什么課，計(jì)算機(jī)相關(guān)的(數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) c語(yǔ)言 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò) java 模式識(shí)別)。成績(jī)?cè)趺礃?#xff0c;說(shuō)了說(shuō)。

• 機(jī)器學(xué)習(xí)算法了解哪些。分類，回歸等等。

• 聚類算法了解哪些，說(shuō)說(shuō)kmeans k的選取

• 集成學(xué)習(xí)bagging boosting看我知道不讓詳細(xì)說(shuō)了。

• 過(guò)擬合處理方式。

• 檢測(cè)異常能用哪些方法 lof dbscan knn 概率統(tǒng)計(jì)分布

• 操作系統(tǒng)和spring 我沒(méi)學(xué)所以沒(méi)問(wèn)建議大家還是都學(xué)下吧，自己也沒(méi)想到面試機(jī)器學(xué)習(xí)算***問(wèn)這么多。

• java和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)給自己打個(gè)分

• 數(shù)據(jù)庫(kù)acid mysql解決幻讀。

• 算法阿里伯樂(lè)系統(tǒng)做題，二叉樹(shù)的中序遍歷遞歸非遞歸方式

補(bǔ)了輪筆試伯樂(lè)系統(tǒng)

Hr面

• 聊了下人生經(jīng)歷，意義不大，大家正常說(shuō)就行。會(huì)問(wèn)希望實(shí)習(xí)能收獲什么，對(duì)自己影響較大的經(jīng)歷。

騰訊wxg

機(jī)器學(xué)習(xí)算法

一面初試

• 自我介紹

• 講論文，競(jìng)賽。競(jìng)賽用了什么相關(guān)技術(shù)，硬件軟件算法，怎么調(diào)參。你去做一個(gè)分類任務(wù)，包括哪些流程。

• 隨機(jī)森林的理解 說(shuō)了很多遍了

• 集成兩種方式對(duì)比，說(shuō)明很關(guān)鍵要背

• 很多人里找壞人說(shuō)下有哪些方式

• 概率題：左輪手槍可以裝6顆子彈，兩顆子彈相鄰裝在一起，現(xiàn)在別人打了一槍沒(méi)死，你選擇接著打還是隨機(jī)轉(zhuǎn)一圈再打。

• 算法：說(shuō)下思想就行。反轉(zhuǎn)鏈表，后邊k個(gè)元素移到前邊去，快慢指針。

• 反問(wèn)：崗位是什么意思

二面

• 自我介紹

• 論文，涉及到分類器，問(wèn)了相關(guān)的分類算法，說(shuō)了常用的支持向量機(jī)，knn,邏輯回歸，決策樹(shù) 隨機(jī)森林

• 類不均衡了解嗎，說(shuō)了下相關(guān)的處理方式，論文里面有涉及，提到了評(píng)價(jià)指標(biāo)為什么不用AUC用的是Gmean

• 怎么選取處理非線性的數(shù)據(jù)，核函數(shù)的選取。

• 做題 概率題，艾滋病患病概率1/100,誤診概率1/100一個(gè)人檢測(cè)患病，則實(shí)際患病的概率

• 保持均勻分布讓一個(gè)生成1-5的隨機(jī)數(shù)去生成1-3

• 算法題：O(n)時(shí)間復(fù)雜度計(jì)算排名系數(shù)，若干名學(xué)生，計(jì)算每個(gè)人的排名系數(shù)=比自己低的人數(shù)包括自己/總?cè)藬?shù)

• 反問(wèn)：編程語(yǔ)言必須c++？

三面

騰訊會(huì)議面的，以為不做題，結(jié)果上去做題就在騰訊文檔上寫(xiě)

• top k 小頂堆做 我先用的冒泡排序，然后快排，最后面試官引導(dǎo)到小頂堆

• 自我介紹，包括了論文競(jìng)賽然后就相關(guān)的聊聊

• 白板上推導(dǎo)svm公式

• 集成學(xué)習(xí)要說(shuō)gbdt

• 了解哪些排序算法

• hash算法相關(guān) hash值計(jì)算 沖突處理java里hashmap的底層實(shí)現(xiàn)。hash的復(fù)雜度

• 進(jìn)程和線程

• 說(shuō)下你對(duì)死鎖的理解 四個(gè)必要條件。

• 三次握手 四次揮手

• tcp和udp區(qū)別，騰訊會(huì)議屬于哪種

• 概率題 生了倆孩子，有一個(gè)女的，另一個(gè)是男的概率

hr面

家庭情況 ，覺(jué)得導(dǎo)師對(duì)自己是什么評(píng)價(jià)， 本科時(shí)做的一個(gè)項(xiàng)目如何分工，自己怎么做的，再回頭做怎么做會(huì)不會(huì)更好，職業(yè)發(fā)展規(guī)劃。

-?END?-

往期精彩回顧適合初學(xué)者入門(mén)人工智能的路線及資料下載機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)筆記等資料打印機(jī)器學(xué)習(xí)在線手冊(cè)深度學(xué)習(xí)筆記專輯《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》的代碼復(fù)現(xiàn)專輯 AI基礎(chǔ)下載機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)專輯溫州大學(xué)《機(jī)器學(xué)習(xí)課程》視頻 本站qq群851320808，加入微信群請(qǐng)掃碼：

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【面试招聘】阿里、腾讯 | 算法岗面试复盘的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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