秋招面经分享，百度，头条，快手
秋招快要结束了，在牛客网上看到很多面经，回馈一下牛客网，算法岗秋招主要拿了快手推荐算法 百度凤巢商搜 头条算法岗offer
快手实习转正，所以就写一下春招时实习面经吧，嗯，记得也不是特别清楚了～
一面：介绍项目，项目中损失函数的定义，项目细节
算法题：1.最大堆实现
2.最大连续子序列和，并返回开始和结束的位置
二面：gbdt和rf的区别，lstm各类门结构，忘记问啥了
算法题：非递归方法写二叉树后序遍历
三面：CNN原理，参数量，优点 不记得了
百度13日校招统一面试
一面：介绍快手实习项目，网络调参策略
算法题：二叉搜索树给定一个节点查找下一个节点
判断字符串中左右括号是否合法
二面：实验室项目，中间有自然语言处理部分，问了wer计算，编辑距离算法实现
快手实习项目，emm快手主要是embedding搜索推荐，问得很细节
lstm的结构，画了结构图
传统的机器学习算法了解吗，xgboost原理，为什么训练快
LR损失函数
tensorflow中动态图静态图
写一个用户的tag_list的变成one hot类型的
C++内存泄漏的原理，C++如何解决C++内存泄漏的，栈和堆的区别，智能指针的原理
三面：还是介绍实验室项目，挑了一个CNN的，CNN原理，3DCNN，快手实习项目，中途还给我讲解了快手实习项目中我没能回答上的问题，哈哈哈，快手的一些算法框架和百度差不多～
lstm结构图，attention机制
tensorflow模型剪枝
算法题：求字符串的子集
头条：一面：快手实习项目
TP，FN，FP，TN代表什么，TPR代表什么，怎么计算的
算法题：乱序数组中找到排序之后的最大间隔，要求时间复杂度低于n*logn
旋转数组查找
二面：快手项目啦
lstm结构图以及RNN，LSTM，GRU发展曲线以及原因，主要解决什么问题
传统机器学习方法了解吗
算法题：一个为自然数的字符串数组，求第i个位置的字符，不能用直接的str[i]定位
三面：快手实习项目，从头到尾，embedding训练，建搜索树，以及整个服务搭建，遇到哪些性能问题等等，以及之后怎么提升推荐效果～反正问得很详细
写一个二叉树中最大二叉搜索树
总之，面试顺利的就上面的公司。另外附上今天下午拼多多刚面完一面的面经，后面待通知
拼多多：快手实习项目，介绍得明明白白，xgboost原理，建树过程，怎么实现分类～
算法题：输入一串社交关系序列，给定一个用户，查找与该用户相互认识的所有的另外两人
哈哈哈，只记得算法题，问得内容记得不太清楚，将就看吧。回馈牛客网看得面经～
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