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1、笔试通过后进入面试； 2、面试主要问： ①你为什么来我们公司？这个问题根据你的实际来回答，最好结合公司背景以及个人爱好等； ②说说你的优势在哪里？这个问题结合你面试的岗位来回答； ③说说最近发生的新闻大事件？随便回答。

面试的客户经理岗位，初试，一对五面试。初面是线上面试，没有笔试。开始首先自我介绍后，面试官先提问的学习成绩，中规中矩。然后提问喜欢编程吗？因为我专业是计算机的。之后又提问除了学校必修课程外编过哪些程序。当时回答了一个半年以前写过的，在考研前两个月写的具体的实在记不清了。第三次提问大概意思就是怎么与人沟通，举一个例子。当时有点紧张，而且还不太理解问题，就答偏了。第四次提问问了觉得自己抗压能力怎么样？昨天上午打的电话要求今天上午就面试，没怎么来得及准备。一共有13个人一起参加面试，面试过程很快，从等待到面完差不多20分钟。

第一轮技术面，详细问做过的课题，会问到实验过程中遇到的问题等细节，还有觉得做研发工作需要具备哪些素质，导师会怎么评价你这些，大概半小时，直接给了当天的二面。第二轮综合面，主要考察抗压能力，遇到问题会怎么处理，为什么想去深圳等，一定要准备好体现自己有很强的抗压能力的例子。还有简历上写的东西都要熟悉，有话可讲，好多会被问到。第二轮聊了一个小时左右，问的挺多，虽然没过但是感觉挺有收获，可以再好好回顾一下以应对后续面试。

深圳联通--软开 一面主要问简历上面的一些问题，技术方面问的比较少。二面的话就是针对简历上面的技术栈进行提问了，题目难度不是很大，但是我准备不够充分，问到了spring、mysql、和java基础问题。例如内连接和外连接有什么区别；数据库事务是什么；重写和重载的区别；cookie和session的区别；简单解释下spring是什么等等；还会问课外时间比较喜欢干什么事情，想要从事什么方向的工作啥的。一面17分钟；二面11分钟。二面结束后让等hr通知，感觉是凉凉了。

1、基本的机器学习算法知道什么 (kmeans knn svm 决策树 )kmeans?(介绍原理) 怎么选取最初的k值(我说选彼此距离尽可能大的) 怎么保证是距离比较远的几个k值?? (我不知道)比如1000个数的话 怎么找怎么用kmeans算法找k值? 复杂度2、L1 L2 分别解释3、决策树有哪些 (id3 ***.5 cart)决策树中的熵 (随机变量不确定性的度量? 熵越大 随机变量的不确定性越大)决策树CART怎么分树枝(我不知道 就说了个基尼系数)? 基尼系数是描述什么的(用于选择最优特征 同时决定该特征的最优二值切分点)4、集成学习 (介绍了各种包括啥)bagging 和 boosting 在哪种情况下用哪个(我说boosting可用于连续和离散的 别的就不知道了)5、二分查找出了个题 让我写代码 我说没听懂? 他说就写下二分查找的代码吧 查找出下标为2的数组6、代码中用到了排序 他问我知道排序算法吗? 我说知道 比如冒泡快排?? 问我冒泡的复杂度 我说了平均最好最坏复杂度 他说冒泡什么情况下是最好/坏的复杂度? 然后让我写了冒泡的代码7、写完后问了我快排的平均最好最坏复杂度 面试官问的面试题：1、介绍之前的项目，中间会提一些问题2、写混淆矩阵，写召回率和精确率的公式3、介绍逻辑回归，写sigmoid函数，写LR的损失函数。4、介绍梯度下降的原理，怎么避免局部最优。5、介绍SVM，怎么寻找超平面，怎么分线性不可分数据。

面试由面试小组组成，包括总经理、HR、部门经理、专业主管等，先是自我介绍、项目介绍，然后采取提问的方式开展，包括自己都做过什么，取得了什么结果，自己的强势和弱势是什么，自己的职业规划等等，最后是HR面试，主要是谈薪资和什么时候报道等。

一面