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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。

 后端一面：

比较简单，只有一面， HR小姐和2个技术人员一起面，问的问题非常简单，就问简历上的东西，只是简单问一下，没有深挖。总体应该算简单

- 上来先做了自我介绍- 介绍提到了CAS协议，让我介绍一下CAS的原理，以及是如何实现的CAS流程- 问了Redis的缓存，具体的使用场景，还有其他使用场景。如何实现高可用，集群。- 问了Mybatis的接口，没有实体类是如何进行注入的，这里的知识点是动态代理。然后提到了Mybatis的源码。- 问了Java的相关基础问题，是基于一个案例：要进行输入导入操作，需要先将要导入的数据和数据库中已有的数据进行对比，区分出哪些是新增，删除，需要修改的。让通过Java的代码的方式来完成这些操作。- 面试官最后问我有什么问题，给我全程回顾了一下面试过程，面试结果不通过。全程回答的比较简单，自己理解的也不透彻，对于常用集合和API的方法和底层的数据结构都不熟悉。

第一轮面试是zoom面试 有两个面试官上来先是英文的自我介绍和项目介绍 之后开始问技术相关的问题hashmap和hashtable的区别jvm的介绍 问了gc相关问题问了redis和mongodb的相关问题mybatis的一级缓存 二级缓存

两个技术，一对二

一面 主要问java中一些基础的问题、spring框架中的一些问题、数据库相关的问题比如：final、finally、finalize的区别？集合有哪些内容，有什么样的一个区别？Object类中有哪些方法？用过哪些方法？这些都还算基础问到了分布式框架中的问题微服务中用到了哪些组件？kefka怎样保证消息的可靠性？kefka怎样保证消息的可靠性？后来又问了对公司强制加班的看法？后来又问了对公司强制加班的看法？如果任务太多了，有没有向领导去反映等等的问题？如果任务太多了，有没有向领导去反映等等的问题？最后HR来了一句，不合适😀😀😀最后HR来了一句，不合适😀😀😀