百度一二三 + HR 面（机器学习）

阿里网易连续被刷，负面情绪爆表。

刚收到百度短信，转正应该稳了？

发一下实习面经，为后续秋招打气！

一面

• 自我介绍

• 英特尔实习

  • SVM 输入用了什么特征

  • SVM 原理，手推

• 防止过拟合的方法

  • L1、L2 正则化，区别

  • dropout，原理

  • 数据增强

  • 决策树剪枝

  • 集成方法，随机森林

  • Batch Normalization

• 什么情况下可以用核函数

• 手撕：链表找环起点

• 有没有自己调过什么模型

二面

• 一道简单的高数极限题（涉及公式，输入太麻烦，略）

• 手撕：括号匹配，输出是 True 或 False

  • 参数类型开始用的 string

    • string& 优化

    • const string 优化

    • 各自的优点以及函数行为上的区别

• C++ 的 STL 相关

  • vector.size() 和 vector.capicity() 区别

  • 如果需要大量 push_back，有什么优化或者替换方案

  • 计算 vector.push_back() 的平摊复杂度

• 人脸检测项目

  • 是自己设计的模型，还是别人的论文实现

  • 模型多大，用到的 CNN 结构说一下

  • Caffe 本身支持 GPU 加速，那 GPU 加速体现在哪？

  • Caffe 的 SyncedMem 机制

    • 知道代码层面怎么实现的吗？

  • 一个 float 有几个字节？知道内存中是怎么存的吗？在这个基础上，你觉得 CUDA 可以怎么优化

• 模型压缩：CNN 太大的话，在移动 APP 上会有问题，一方面本身占空间较大，另一方面计算量也大，有什么解决方案

• Tensorflow 常用的 Optimizer 了解哪些，简单说一下原理、超参数设置

• 有什么想问我的

三面

• 自我介绍

• 小论文介绍

  • 原理，推导公式

  • 改进的论文是哪篇

• 你想去哪个部门，未来 0-2 年，2-5 年，5 年以上，分别有什么目标

• 有什么想问我的吗（我当时以为凉了）

• SVM 的原理

  • KKT 条件

    • 为什么要用 KKT 条件

    • KKT 条件为什么是这个形式

  • 对 w 和 b 求导

    • w 最终取值跟什么有关

  • SMO 求解 \alpha 值

    • SMO 的原理，是 \alpha 的什么函数

• 最熟悉哪种编程语言

• 手撕：字符串 reverse(char* a) 函数

• 你觉得 C++ 最难的地方是哪

• 还有什么要问我的吗

HR 面

• 实习持续时间，每周到岗几天

• 什么时候毕业

• 有没有小论文压力

• 实习的目的，积累技术还是想去大公司，还是创业公司