算法寒假实习面试经过之 滴滴(电话一面二面 offer)
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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