2017秋招算法岗位一点点小面经。
当时秋招的时候写的，只写了几个公司，后面面试的很多公司都没有写，先放上来，有空再回忆再更。1 今日头条
一面：
挑一个你觉得做的最好的项目讲讲，然后问问题
讲一讲HOG算子（项目里有写），是怎么求梯度的？
讲一讲SVM，知道多少说多少，为什么要用对偶问题求解？
说一下BP是怎么求导的
讲一下PCA，讲完后问有一个XX'，为什么？为什么是方差最大？
写代码：二叉搜索树删除某个节点，先说思路，后写。
二面：
讲论文，用深度学习怎么做，有什么区别？
讲项目，有没有遇到hard example，对于这些怎么处理的。答曰调整了阈值，没有在训练层面处理。
如果要处理人脸识别的hard example怎么处理？答曰fine-tune，继续问训练样本怎么办？答：采集样本，然后data augmentation, GAN理论上也可以。他说GAN太难了。
在SVM的训练中有没有遇到hard example。答，SVM对hard example的应用非常重要，先用一部分训练集训练一个模型，然后用剩下的一部分训练集的一部分测试，把出错的再送进去训练，重复两到三次，效果会比较好。然后解释了为什么。
SVM加核函数用过吗？讲一讲其中的差别。答：训练样本多，维度较大就可以用核函数，如果样本少用核函数比较容易过拟合。
写代码：一个链表，依次输出第一个，倒数第一个，第二个，倒数第二个...这个简单。
三面：
稍微讲了一讲项目
直接写代码：给一个float的数，求算术平方根。先说思路，我想的是在一个区域内随机打点，从0到x积分=根号x，结果就是根号x的导数，0.5/根号x，面试官说这个带来了新的根号x，不行，然后提示说直接求，然后我就想到了折半查找。0~x折半或者0~1折半，分x大于1还是小于1的情况。
写代码，三种砖块，分别是1*1,1*2,1*3，拼成1*N，有多少种拼法？我开头想成了完全背包问题，一开始写代码，说不对，想错了，就是一个斐波那契问题，很快写出，问，复杂度是多少？答O(N)，问有没有更简单的？我当时确实不知道，然后就说我不知道。然后面试就结束了，没想到最终还是通过了三面。
3 携程
一面：
讲一讲生成模型和判别模型的区别。
GAN网络讲一讲，和生成模型以及判别模型有什么关系。
求SIFT算子的步骤，优化方法？没答上来，说了一个大概，忘了。。
要实现一个哈希表，应该怎么做（根据要哈希的内容选择合适的哈希函数和冲突解决方案，比如balabala...）
2面：
放弃
3 拼多多
1面（电话面）：
牛顿法怎么求Hissen矩阵，知道拟牛顿法吗
代码，讲思路：若干个长度不同的数组，求最小的区间，让每个数组都有数字在这个区间内（不会）
换个简单的：一个01矩阵，每一排都是0在前1在后，问哪一排的1最多？（二分法）问有没有更简单的方法（每一排记录当前的最左边的1的位置，下一排的时候直接忽略右边的）问时间复杂度，猜测是O(m+n)
2面：北京现场
项目
会什么机器学习方法？讲一个。我挑了LR，从原理到推导到优化。他问梯度下降是最优解还是局部解，问，如何让它收敛到全局最优解？（不会）http://blog.csdn.net/itplus/article/details/21896453 牛顿法和拟牛顿法，拟牛顿包括BFGS和L-BFGS, 推导海森矩阵的逆之间的关系，绕开了求解海森矩阵。
写代码。若干个区间，只要区间有交集则可以合并，求合并后跨度最大的区间是哪个？（sort,合并）
3面：
项目
写代码：链表，原址变换为：奇数在前，偶数在后，相对顺序不变。（void 函数）
机器学习。。忘了
4 搜狗
一面：
项目问一遍，其中涉及的机器学习方法全问了一遍。
一个python的dict，按照key-value存储，如何按照value排序
如果是C++怎么做？一个map,怎么按照value排序？
static的类有什么用。
如何实现一个只能实例化一次的类。
模板类？
纯虚函数和虚函数的区别
深度学习是万能的吗？什么地方不适用，如果给你一个任务，你如何选择用深度学习还是传统的如SVM？（任务、数据量、数据特点）
SVM核函数的选择？多项式核和RBF核的关系？
resnet、inception，attention分别描述
按照你的经验，深度学习的待学习的参数量和训练样本数量之间的关系。
1*1的卷积核的作用
TensorFlow interactivesession 和 session的区别
RNN的缺陷以及LSTM怎么解决？
如何提高一个网络的泛化能力？
描述dfs和bfs,分别怎么实现？（栈和队列）
描述迪杰斯特拉算法
动态规划是什么
动态规划和带记忆的递归有什么区别？（自顶而下和自底而上）
0-1背包问题的动态规划递归式怎么写？
描述KMP算法
写代码：链表求和（反过来的）
写代码：三角数堆，只能往左下或者右下走，从堆顶到堆底和最小是多少。（dp）
二面：
项目、论文各种问，刨根问底。
数学&&智商题目：一个袋子里有100个黑球和100个白球，每次随机拿出两个球丢掉，如果丢掉的是不同颜色的球，则从其他地方补充一个黑球到袋子里，如果颜色相同，则补充一个白球到袋子里。问：最后一个球是黑球和白球的概率分别为多大？
数学&&智商题目：A容器中有4L沙子，B容器中有4L米，假设米和沙子密度一样。有一个C容器是300ml, 第一步，用C从A中舀300ml到B中，混合均匀，第二步，用C从B冲舀300ml到A中混合均匀。再重复第一步和第二步，问这四步之后，A中的米和B中的沙子谁多？
5 滴滴
一面：
项目相关的机器学习和深度学习
int *p=6; free(p)这段程序有没有错？运行会发生什么。
写代码：两个有序数组的合并
对强化学习了解吗？
二面：
项目。
你觉得滴滴打车的拼车价是怎么计算出来的，详细描述。（路径规划，订单预测之类的）
你觉得滴滴打车的溢价，1.1倍，1.2倍，这些数值是怎么计算出来的？（订单预测，当前司机数量），目的是什么？
推导PCA。
说LR和SVM损失函数。
代码：二叉树之字形层次遍历，（正反正反。。。）
三面（面试官像个部门领导，比较老一点，沉稳一点）：
项目，涉及的深度学习和机器学习。
推导PCA，具体问很多为什么。为什么是方差最大化？你这个是方差吗？
推导BP神经网络的反向求导。（可以用均方损失函数）
代码：A和B是两个矩阵，求 tr（A'B）,A'指A的转置。（写出来后，我没有检查AB是否size相同，他说应该考虑这种边界条件，并说你考虑了AB是否空矩阵这是比较好的一点）
XGBoost了解吗（No）
四面（HR）：
最有成就感的项目，讲讲分工，为什么有成就感？
实验室同学们怎么评价你，他们认为你的优缺点是啥。
拿到什么offer。怎么选择公司？
对滴滴的了解程度，怎么评价滴滴。
转载自：https://www.nowcoder.com/discuss/70012
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