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1.自我介绍

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。

我是做java的，猎头推荐的开发岗，但是项目本身使用C#，之后需要转技术栈，目前一面通过，面试官人很nice，问了项目相关的问题，还有自己的职业规划，现场给了一道现实问题，需要手写代码，遇到纠结的地方面试官会提醒，还会给一两道考智力的题目，让你说说自己的想法，总体感觉不错，公司环境也挺好的，希望后面面试能通过吧

电话面试，随便问了些技术问题，最后还问了个

面试过程 武汉 Java 岗位，腾讯会议面试spring boot 自动装配线程池spring bean 生命周期redis 基本数据类型，redis 分布式锁sql 索引 ，以及 慢sql 如何优化spring cloud 有哪些组件面试 问题不难面试官 和蔼可亲  单双休 ，可能出差 ，boss上写，15-20K，最多给到18，没有年终奖和项目奖，满一年才有年假试用期0.8，社保 和 公积金  基本上是 武汉最低的要求交的所以 说呢， 面试 不难，福利不高 

两个技术，一对二

一开始笔试 题目难度一般 然后部门同事面  这个也挺简单的 但是主管面是压力面了  问了挺多问题，挖的很深，这里也是最难的，几乎想要放弃的那种，，后面hr面很简单了。。总的体验很好啦