中国联通

忘记在哪个平台上投的了，简单记录一下。首先上午会有个笔试（前两天会发短信通知，我选的线上），题挺基础的，有feign的使用，设计支付模块，一些sql题，我选的线上笔试，笔试是多人笔试题是一样的，一个考官（今天查了一下发现这个笔试可以上网搜，血亏）。笔试完后下午通知面试（我看评论有人说笔试50分以上有面试，也不知道线上笔试是不是这样），大概面了15分钟吧，就是简单的八股，全答出来了，现在快一个月了具体题目我也忘了。当时面试完后我问了一下，说是通过了的话还有二面，看牛客上面还没有人收到二面通知，应该还没有结束。

就说一下部门面试感受吧，首先形式很正规，面试官介绍，面试内容介绍，面试大概用时介绍，其次是技术栈的面试，涉及基础知识，项目经历，面对一些问题的解决方法，很全面。虽然我有些没有回答上来，但整个面试感受还是不错的。

一面 面的java开发，面试官性格随和，但面试过程很专业，属于理性且强势的类型，主导了整个面试过程。项目会问你的重点和复杂点，并善于挖掘项目中的一些意想不到的问题，当时有点紧张，没能立即理解，面试结束后才想起来自己在项目中已经做出过处理。技能方面也会侧重问你简历上的内容，并设定一定的场景要求你解决，没有问到简历外的问题，但简历上的问题会有一定的发散扩展。总结就是，面试官很专业，喜欢深挖简历，循循诱导，没有什么八股文，主要侧重于你已经掌握的内容，并进行一定深度和广度的扩展，自己面试发挥一般，没有能很好的沟通和表达，面完感觉希望不大，需要好好准备。hr会问你的职业经历，离职原因，未来规划，工作态度以及优缺点，问的也很详细，并会介绍公司的业务和作息，都是常规的问题流程。

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。

一面

面试流程：第一轮视频面试，通过万得自己的APP面试的。面试内容主要是介绍自己做过的一些项目，技术难点。个人对自己的优点与缺点评价。第二轮现场面试，在南京万得大厦。先是机试，写一个功能API，功能简单，但是要求可以兼容多数据口。然后是面试，面试主要还是项目难点。问还有啥改进的地方。其他简单问了问设计模式，类加载机制之类的。第三轮视频面试，应该是总监级别的大佬。还是技术为主。项目经历，难点之类的。最后是hr电话沟通，问了问薪资，离职原因等问题。然后告知要等老板审核，也有淘汰率。目前还在等审核

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。