阿里7面+百度3面+各种其他的面（更新面经中）

Borba

目前面了和正在面的，包括挂了，没信儿，通过的，面了整整一个月了，有点面不动了，秋招要开始了，我这边可能需要先休息休息了。。。
男票很早就让我写个面经总结一下，无奈自己有点懒。。。今天有点无聊，就准备回报一下牛客，不得不说牛客里面大佬很多呀，我只是一个很软的软妹子，并没有大佬们那么厉害，只是准备的比较早。实验室东西做的不好，虽然导师帮实验室的其他童鞋内推了实验室相关领域的公司，没有帮我内推，我表示很羡慕，毕竟那样会容易很多。但是还是不希望继续做这个方向了，因为找工作的时候就发现了，可去的公司不多，所以也就无所谓了，希望可以通过自己的努力在喜欢的方向找一个喜欢的公司。本人没有远大抱负，只是希望每个地方都找一个相对满意的offer，然后男票去哪里我就去哪里，嘻嘻。
阿里面了7面（4面技术+交叉+HR+主管），然后没信了。百度大商业（2面技术+经理面），然后挂了。百度IDL（2面技术），然后挂了。腾讯实习的时候面的有点伤心，秋招可能不太想面了。科大讯飞（2面技术+一面综合），然后拿到offer了（合肥）。秒针（2面技术+HR），然后拿到offer了（北京）。拼多多（7月去公司面的，现场笔试+两面技术+HR），然后拿到offer了（上海）。美团今天下午一面的，然后6点多让7点二面，但是我当时在外面就改到周末了。360等面试通知。携程内推测评过了然后一直没面到我。美图周六面。招行网银科技终面估计9月末才能面吧，招行卡中心因为比赛获得了终面估计也要9月中旬面。好像还有一堆没信儿的。。。
阿里（每一面除了HR都是1个小时）：
一二三面都是先介绍项目，然后在线写代码，然后基础知识，神马机器学习，深度学习啥的，有点记不住了，毕竟一个月了。
一面快排、洗牌。二面在字符串中删除字典有的字符。三面topk。
四面项目和项目中细节，海量数据处理啊a,b文件中相同的url。其他一些都是说到什么问什么。
交叉没啥特殊的，搜素部门的主管面的，问的是项目和一些基础知识
HR一些经典问题，为啥来阿里，有啥社团经历balabala...
主管面问了问项目
百度（每面1小时）
两个百度也是前两面都是在线写算法，而且蜜汁相像，都是二维矩阵的问题，0/1矩阵的，求路径的，求最大矩形的。。。IDL问的项目超级详细，以至于我都问蒙圈了，我是做深度学习的，问卷积的计算方式，卷积反向传播过程，每层优化参数，优化方法，。大商业全程觉得答的挺好的，但是也挂了，估计是因为二面问了一个问题，如何快速的求1亿张图像中相似的图片，包括今天美团也问到了，觉得答得并不好。大佬们，评论区求解答~
拼多多（都是在公司完成的）
笔试4道算法+2道问答
一面二面都是就笔试的题问的，还有一些拓展算法。记得有顺时针打印数组，合并区间，类似旋转数组找数（开始增，最后减，中间不定），LINUX Ctrl+c的执行过程（这个也求解答，觉得自己打的不好，没搜到合理的答案）
面完第三天给的口头offer， 貌似9月份给正式的
科大讯飞（一面是北京的研究院，二面是合肥研究院，三面是副院长）
因为我觉得在北京少于25有点生活不下去，想申请合肥这边，可以考虑过去，两年之后去苏州。
一面项目，二面其实和一面类似，然后加了一个算法，不过是口头的，链表找环。
三面就是聊聊家常和个人意向，想做图文方向，不想再做纯图像了，什么图像复原，超分辨，用的真的太少了。
秒针（特别放松的面试环境，所以觉得工作环境应该也是一样的，不会压抑，关键是工资高还不加班）
本来这个公司是所有技术岗都叫研发，是你进去了，根据你的面试表现和你擅长的方向，再选择部门的，也是有机器学习，大数据，分布式什么的，但是我的简历写的是算法工程师，所以面试官问我你擅长算法呀，我就说还好，比开发擅长，他说那就直接写代码啦，然后写了三道：找数组中第k小的数，LCS，0/1背包。然后还是问了开发的东西，内存分配，内存池，进程内存空间什么的，真的不太会。
二面机器学习算法 SVM 核函数 kmeans 决策树 深度学习框架 网络结构
三面HR 也是一些通常的问题 对你影响最大的人 介不介意和男票一起来（完全不介意，觉得更好呀）
周一拿到offer 比较满意 ，不过还是因为开发薄弱影响了薪资，但觉得应该够在北京租房子了，买是有点够呛，不 ，是不可能！
其他的还在面，主要想再面一波银行就得准备毕业论文了，要毕不了业了，全是泪呀
写了一个小时。。。。希望大家都能得到想要的结果，还有就是，自己的感受：别人看来最好的，对你来说可能不那么重要，重要的是对你来说是否合适，借用同学一句话：人无远虑，必有近忧。不要因为别人有的你没有而不开心，有再多，终究还是只能选择一个。
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啊，刚才男票突然告诉我，我的面经居然在知*乎有，感觉自己有点紧张，不能辜负大家对我的关注，虽然在大佬看来我渣的不要不要的，毕竟追求不同，但是还是希望自己的经验能对大家有用，不然后面面经没得更新就尴尬了，这两天确实有些懈怠，面试的时候有点不走心，看来还是继续攒经验，要继续努力收割了，下面是这两天的面经。
美团二面 （37Min）
美团面试官真是特别辛苦呀，上次说一面当天晚上我在外面吃饭，接到二面电话，我说周末吧，然后周五晚上8:30说二面吧，结果我正要睡了，所以昨天下午二面的。
主要考察建模能力和对图像处理的基本理解，图像复原、超分辨的本质，如何判断一张图像是否是模糊的，一面也问了，但是不会，回来百度了一下，没找到，结果二面接着问，其中一种解是：将图像与一个模糊核（点扩散函数）做卷积，然后和原来的图像作对比，如果变化较大，说明原来图像是清晰的。
算法题：字符串中有数字有字母，要求inplace完成删除数字，字母逆序。我只会分开做，先两个游标删除数字，再逆转，时间也是O(N)，但是貌似有一趟遍历完成的做法，所以貌似面试官不是很满意。
估计挂了，结束让我问问题，因为看见有人在牛客上说可以问面试官自己的表现怎么样来判断自己是否通过，所以我就斗胆问了一下，面试官说要结合上一面表现和三面面试官沟通，所以 估计挂了。。。
美图（周日下午1小时 视频）
上午参加师姐婚礼，师姐结婚我感动够呛。。。回来就开始面试了。
因为美图面试的是实验室，做的东西和我契合度很高，所以项目图像问的多一些，项目不多说
CNN：局部连接的作用，权值共享和非权值共享的应用，什么时候局部优化，BN作用，caffe添加一层，优化过程（调参过程，学习率，迭代次数啥的），反向传播计算。tensorflow没有forward怎么反向传播。mini-batch作用，卷积核的大小、层数怎么确定。。。。
C++：堆栈，指针引用，STL
然后聊天。。
同上问问题，结果还不错，说很满意，然后跟我说二面应该一周左右，偏生活化一些。觉得美图主要看你对图像的基础知识掌握，图像的话，美图不错，听主管介绍，方向很全，基本上图像的所有方向都有。
后天360，当时4月份面实习过了，搜索部门，数据挖掘岗。但是内推居然挂了简历，现在大流程，并没有把握。。。我尽力，到时候更新。

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