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一面：面试官很亲和，上来主要是简历面，可以说是面面俱到，基本上简历上的东西都被问了个遍，而且还会眼神的考察一些基础知识，比如说介绍一下某些模型的细节、原理等等，稍微扩展了一下简历之外的东西看看知识的了解情况吧，比如说问了我句子相似度、传统方法做文本分类、SVM、word2vec等几个并没有出现在我简历中的知识点。 然后也有几个开放性的问题，比如说我的实习，如果让我采取方案的话我会使用什么方案，fasttext、CNN、RNN的优缺点各是什么等等，也都简单的聊了一下，感觉整体上来讲面试的效果还算可以，基本上问题的回答上来了。面试官也没有深究细节，点到为止。最后问了我关于实习地点在杭州是否可以，可是我还有别的选择吗。

线上笔试通过后，面试是在酒店进行的。面试是围绕着项目展开的。问题： 1.讲讲knn，怎么实现？数据量大怎么办。 2.topK问题。 3.逻辑回归的交叉商公式。 4.sigmoid的公式以及图像。 5.讲讲决策树。 6.讲讲随即森林。 7.bagging 和 dropout的共同点。 8.讲讲pca和svd9.讲讲方差和偏差大概是这样。