加强基础

一面的面试官戴着口罩看不出表情，刚开始感觉有点冷漠，但是询问她对我的情况的感受的时候，还是很热心地回答我的问题。 二面的面试官特别亲切，可能因为我上一个实习项目有勾起他的兴趣吧，就像朋友聊天一样，整个过程就15min不到，当时还以为凉了。 hr面就聊了薪资期望、工作地点等问题，总的来讲也是很不错的体验。 就是意向书发下来后还等了半个月才拿到offer，有一丢丢慢，需要点耐心

大概30min - 1h

老师很好，我还得加油

设备一定要好啊，我用的耳机，面试官说我声音不够大。。。。 全程只问了简历里的项目，问有没有掌握行业动态，有什么新的算法出来，有没有关注到学术前沿。 奈何渣硕一直复习基础知识刷leetcode 万万没想到还要搞学术。。

360是我第一个认真想投的互联网公司，也是自己提前批的第一家。感觉整个过程都很nice，顺利的进入offer池等消息，不知道能不能有机会进入360，这个真的很看缘分

笔试相对来讲比较简单，前端的算法要求不高。然后面试时2轮技术面+一轮hr面。都要手撕代码。比较看重基础能力。

面试流程： 先问简历，期间会穿插问一些基础知识，然后手撕一道代码题。 问题： 1 项目相关 2 batch normalization的作用？ 3 调优技巧 4 你知道的聚类算法 5 能不能讲一下LSTM，它和传统RNN的区别，如何避免梯度消失 6 你在做项目的过程中，可调的参数有哪些 7 防止梯度爆炸还有哪些方法 8 最长子序列 感受： 先说公司，在白玉兰，下楼就见陆家嘴，地理位置很好,hr小哥哥还倒了水，人都很nice。面试感受是整体下来，感觉问的比较基础，只是自己有一些概念并没有很好的讲出来，面试大概40分钟，最后手撕代码，自己天真的说了一句，这道题我做过。。然后给出了2种解决方案，面试官问了其中一种的时间复杂度，然后写了一下，他还说代码写的没什么问题，最后问问题的时候，问了面试官上海这边是做推荐算法还是安全的，他说主要做推荐，还问了他这边算法岗是以研究为主还是落地为主（后来觉得自己很蠢，明明报的就是商业化机器学习。。。），落地化为主。本来以为有希望进入第二轮，做好了手推一些算法的心里准备（虽然很慌），但是面试官说，今天面试到此结束，后续面试安排再通知，，，大概就知道自己凉了。果然，出了360的公司之后8分钟，就收到了进入人才库的短信。。 所以，基础很重要，表达也很重要，讲一个概念让别人清晰的理解自己很重要！ 面试前埋头复习了面经内容两天，虽然结果不好，但是感谢牛友！！0offer的我继续挣扎去了，加油

该用户没有填写应聘感受

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