【好嗨哟！】阿里机器学习算法工程师实习一面凉经
时间：3月18日 10:30
时长：30min+30min
摘要：编程题*1+项目(机器学习相关)，总体很水（卤煮水没办法）
ps:开始废话了，大家可以直接点赞，无需阅读！！！ 上周四20点接到的一面面试官电话，那天是真的惨，手机听筒坏了，疯狂“喂喂喂”。
由于昨天在五道口看了一天的房，步数达30K步。今天9点才醒（春天了，被子结界还没解封啊！） 
9点接到海康电话（就是这样被OFFER叫醒的），显示杭州，我以为阿里打的，果断挂了= = 还好10.20左右又接到了，原来是海康的天使HR小姐姐给我发OFFER呢（开花！）
问了小姐姐一些入职问题，居然基本都不知道，看来是小姐姐没跑了（感觉不一定比我大- -）
日常夸面试官（夸夸群的节奏？？？），哇，面试官好帅（什么鬼，怀疑自己性取向了），声音好好听，表述好莱斯...... 1.面试官部门介绍（数据中台，大规模数据，特征工程，图计算）
2.自我介绍（3min）
3.白板写代码（30min）
给定n*n矩阵，计算新的n*n矩阵。
新矩阵的(i,j)是以原矩阵(i,j)为中心的m*m小矩阵的均值(m为奇数)。
（暴力***，n²*m²）
项目3 机器学习pipeline
4.超参数选择方法，参数类别多时，如何优化？（卤煮不会，只答了网格搜索，随机搜索，交叉验证）
5.GBDT和RF，算法思路，优缺点
6.模型超参选择耗时。
7.集成模型一定比简单模型好吗？为什么？
项目2 目标检测基础以及实验结果
8.目标检测中，对该任务贡献最多或者改进最大的模块或者网络设计思路？（卤煮由于懵13，只说了项目有关的分组卷积，侃侃而谈我应该可以说个半小时吧）
9.分组卷积优点（减少参数量，从参数计算公式分析）
10.强行介绍了项目1，RGB-D图像分割（属于沙雕行为）
阿里面试算是弥补没有面试大厂的遗憾。
BATT以及CV四小龙这八家公司就投了阿里，
简历目前被机器学习锁着，后投的高德视觉内推面试估计还得等，有点难受。
(下面是小米硬广)
我们的征途是星辰大海！
厚道的人运气不会太差！
永远相信美好的事情即将发生！
小米，R U OK？我来啦~
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