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没有实习经历以及相关项目经验，面试官也只能问点基础知识，没过

1.讲一下以前做的项目； 2.讲一下SVM模型，推倒过程，目标函数是什么； 3.算法题，给你两个列表，一个里是a，b，c这样的元素，另一个里是这些元素的概率0.20.30.5，写一个函数，以相应的概率返回第一个列表里对应的元素。

总共有三轮面试，都是技术面，每一面面试官都有拒绝的权力。内容大致相似，包括项目经历，算法题和机器学习的简单问题。总体来说比较简单。考核的算法题有 1. 把字符串中的一个空格替换成成两个空格，这是一个简单的数列操作问题 2. 中序前序遍历二叉树 3. 随机打乱数列，直接用算法导论上的方法 4. 列出字符串的所有子串，要用三种方法写 其他同学还被问到了类似于一维储水问题之类的题目，总之基本上是leetcode medium水平，还是很简单的。 机器学习方面非常简单，就是一些基本概念。

笔试中的题目比较难

因为个人有写C++和JAVA，所以都问了。语言特性与常用方法的考查，包括C++的内存分配，const用法，指针，JAVA的字段（final，finally，finalize等），反射，垃圾回收等算法，写了一个二叉树查找公共父节点的程序，顺带问了下二叉树的广度与深度遍历。 设计模式，让写了个单例类，不会，没有继续问了。分布式与大数据，简单问了下Hadoop原理，SPark的RDD，Dataframe，Dataset，因为个人了解不多，也没深问。Linux常见命令。机器学习算法，我做LDA做的多一点，聊得细致些，共轭分布、LDA概率图，结果，文档生成方式，求解，优化，其他的包括SVM，LR简单问了下原理，没有现场首推公式。然后简单的谈了一下简历上的项目。 感觉面得问题比较杂，但是说不上很难，也可能是自己水平有限，大部分没有很深入的问。面试官自己说是做机器学习平台的，对代码要求高一点。不同的面试官应该风格不一样，问的也有些差异。

笔试完之后收到了一面，两轮面试都是在牛客上，并且都现场出了手撕代码。一面先问了下简历，然后问了ML的一点八股，比如损失函数，metric，optimization等，通过。二面深挖了下简历，针对实习经历问的比较多，问了前沿技术，没怎么答上来，后来反问面试官想要什么样的人，说是希望对前沿技术跟踪比较勤快的人，感觉可能是因为这个原因导致Fail。二面5天后显示返回人才库。