拼多多暑期实习一面面经（18号一面，到现在没消息，怕是凉了）

拼多多

一面（面了50分钟）

1、首先进行一个简单的自我介绍

2、问了我机器学习、深度学习是通过什么渠道自学的，我回答的是看书（西瓜书、机器学习实战、python深度学习、数据结构与算法等）、看网课（coursera网站上吴恩达机器学习、深度学习的网课以及斯坦福大学网课）、参加比赛（kaggle）、刷题（leetcode、牛客）

3、面试官问了一下简历上的项目（没有全部问，只问了一两个），大概介绍了一下项目，说了一下数据预处理部分以及用了什么模型（EfficientNet模型），面试官还让我介绍一下这个模型，又问了我为何没用其他的图像分类的模型，比如ResNet、VGG（我说这两个我接触得少，然后EfficientNet模型也是我在比赛论坛上看人家提到的，我才去搜索使用的，我顺便说了一下ResNet的大概原理），总体上项目没有问的很细（但要注意，如果有后面的面试，肯定会细问项目，所以每个项目还是得准备好，得吃透）

4、让我讲一下XGBoost模型（大概说了一下原理、思想，其实可以把大概的算法流程说一下的）

5、手写代码：是一个二维矩阵上的DFS问题，给你一个二维矩阵，每个点是一个0-1之间的像素值，规定超过像素阈值的称之为高点击诱导点，由相连的高点击诱导点组成的区域面积大于面积阈值的称之为高点击诱导区域，让你统计这个二维矩阵中高点击诱导区域的个数

6、有什么问题想问面试官的