百度算法面经
机器学习岗 9.21下午面的，不得不说百度效率感人，一面和二面隔10分钟，二面和三面无缝衔接
一面
提前告诉我中途会不断打断我说话
算法题：哈希表求次数输出
试图问sql题本菜鸡不会
除了kafka还有什么消息队列（不会）
竞赛详细讲一遍，中间打断问离散特征会不会，我：会会啊 问：那你讲讲交叉特征，我：这是啥？回来发现是特征组合。
接着让介绍xgboost，然后打断问有什么常用机器学习算法
回答了几种，面试官问哪种能推导，回答LR和SVM都行，让推SVM
SVM推了很久中途一直没打断，然后问CNN会不会，介绍一下
刚说了CNN的卷积层在长宽上比较小，但深度上和输入数据是一致的，被打断问CNN是深度深好还是长宽大好（不会，瞎扯说深的话能学到的特征多，求问大家）
然后问CNN的反向传播（不会）
问那你会什么的反向传播，回答BP和RNN的，然后让简单讲了讲RNN的反向传播。
问有什么问题，表现太差以为凉了，遂问评价，不告诉我，没想到没凉，等了一会儿去二面。
二面
算法题：最长公共子序列，我记得leetcode是dp求长度，这里是要输出一个结果的列表
算法题：subsets
算法写的巨乱无比。。把一整个代码划掉了之后指着划掉的代码给面试官讲T.T
智商题：x^2+y^2+z^2=1的球面随机取点，怎么取，应该是想让我说极坐标的方法，在这道题上耽误了一会儿
问项目，项目中讲了讲adaboost
三面
自我介绍
讲项目，我说给二面讲过一遍了，他说没事，我们侧重点不一样，果然不一样，只关心评价指标是什么
问为什么不用roc和auc，让我介绍了roc和auc，问我auc比F1好在哪（不会。。好在哪啊）
问看重公司什么，问工作想做什么业务
说推荐，给了无条件的场景题，让我说说怎么做推荐（说了一堆，但感觉说的很烂。。没准备过这个）
问对推荐有什么了解，看过最新的论文吗，可惜我咩有，讲了讲我懂的最基础的推荐算法。
问过去一年半年在干什么（回答的也不是很好，面试官评价感觉没干什么啊T.T)
问我优点缺点，我说优点是还挺喜欢学习和思考的（给自己挖坑）
问我怎么喜欢学习，我说还挺喜欢看论文的（给自己挖坑中坑）
果然问我最近看了什么论文，而我并没有准备过这个问题，当场现扯一篇，非常惨烈
接着问我怎么喜欢思考。。我...我只想回去改成优点是性格好。
最后我也没什么能问的，问了问评价，说我前半部分表现还是加分的（潜台词：后面垮掉了
问了问应届生培养，给我讲了讲mentor机制
应该是凉凉预定，写篇面经来纪念一下😂
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