蘑菇街算法岗一面
1.最大连续子数组和；10个大文件返回词频top10的词
2.统计top100词频
3.介绍项目，期间问了相关问题，因为每个人项目不一样就不一一展开了。说一个自己没答出来的：用数学公式说明为什么类别越多，分类的效果会越差？(没想出来怎么用数学说明)
4.LSTM如何解决RNN中梯度消失的问题？
5.梯度下降如何跳出局部最优值？
6.Adam能否适用于稀疏数据？
交代下背景，在面试前刚好有点事，没有准备好，状态还没调整一下，甚至设备都没调试好，面试过程面试官说的有时会听不清。。。
开始面试的时候，因为第一次视频面试撸代码，说真的被人看着写代码真的有点不习惯，怕别人觉得你写得慢或者写错了，都不敢在草稿上先写一下😂，写出来了之后面试官让我解释了，然后还问了一个例子问我这个例子我这个代码好像过不了，因为听不太清楚例子，让我也怀疑了自己写的代码是不是真的有问题，然后被带入了他的节奏，没绕出来，后来他提示了说我说的不一定是对的，你的代码是没错的，让我解释一下例子为什么没问题。。。面试官套路真深。。
好吧，因为没有准备好，而且一来就被面试官吓了一下，导致后面的表现也不是很好。
项目方面遇到上面的那个问题没有解决，如何跳出局部最优值我是讲了一些trick，但是面试官可能想要听我是否对Momentum、Adagrad、Adam那些算法有了解，所以后来提示了是否了解SGD和Adagrad的区别，我才反应过来，就讲了吴恩达在深度学习视频中优化算法讲的内容。然后继续追问了Adam是否适合稀疏数据，想了下觉得应该是适合的，并解释了下，但不知道有没说对。
要为蘑菇街的面试点个赞，面试内容比之前面试的很多都问的深，可以知道自己哪些方面比较薄弱。还有一点就是面试前一定要准备好，不然真的很影响面试过程的状态，发挥不好。
第一次写面经写得乱七八糟的，只是想好好记录一次个人认为比较好的面试。也希望能有二面，这种面试更能更好的了解自己。
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