360实习算法一二三面面经(已offer)

40min

面试官是一个很nice的小哥哥

先自我介绍

根据简历的实习经历和项目发散地问了一些问题

1. 视频相似判定怎么做

2. 怎么提取关键帧

3. 还了解那些视频分类算法

4. 小目标检测方法

5. 是否对新的检测方法有了解（答了几个anchor free的方法）

6. 对推荐算法的了解

7. 为什么CV背景投递了推荐算法岗位

这里解释一下，楼主是做CV的，但因为有在大厂广告团队做过CV算法支持，所以对广告、推荐还是比较感兴趣

但对推荐算法本身不太了解，答的都是一些广告场景的推荐流程，面试官很nice，一直在引导我回答

coding

Topk，堆排序K次就可以了，比较简单

再问了一些基础问题

1. 了解哪些机器学习方法

2. SVM的loss是什么，核函数的作用

3. 逻辑回归可不可加核函数

4. 过拟合怎么解决

5. L1 、L2的区别（这里面试官还问了为什么不能L0，我有点懵）

反问：

1. 面试评价

2. 广告与推荐算法的区别

3. 什么时候有答复

再次感谢这位面试官小哥哥，人真的很好

遇到楼主不太懂的地方会稍加引导，也不会为难，整体面试下来也比较轻松

分享面经攒个人品，希望给个二面

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4.29更新

收到二面通知，感谢面试官

许愿二面顺利