腾讯广告一面凉经

1. openAPI的缺点2. 专业不对口，为什么想搞AI？3. 如何弥补编程、算法能力和计算机科班的差距？4. 无监督算法有哪些5. XGBoost & GBDT6. K-means的K值确定7. 防止过拟合的方法8. 早停法9. L1正则化和L2正则化区别10. 手撕-通过模型打分与人工打分看模型可靠度不限语言，随机数生成+配对t检验，写代码或公式都可11. 浅问了一下数据处理相关经历12. 如何构建评测集

一面80min：项目实习孤立森林的原理，one class svm的原理，这两者的区别oc-svm与普通svm的区别，损失函数是什么，怎么优化svm的kkt条件有哪些，分别有什么作用boosting和bagging算法的区别是什么随机森林和xgb的区别和适用场景是什么哪个更能控制方差，从概率论的角度分析gnn和gat的区别是什么，这两者有什么优缺点现阶段很多实时计算量是不用gat的，你知道什么原因吗，有没有可替代方案时序预测方法有哪些，你为什么在项目中选择这个时序预测方法，有没有选择其他的方法不能只从结果和业务的角度分析，需要更多考虑算法的底层逻辑的差距code：动态规划十分钟后二面，个人原因调整了面试时间，同时也换了面试官，这将是我最后悔的决定二面80min项目实习质疑项目的真实性和可靠性，全程觉得项目没什么用，做的实习毫无意义xgb分裂熵是怎么计算的，叶子结点的权重是怎么计算的，讲解相关的公式svm为什么使用核函数，有哪些核函数，其他方法也能进行高纬映射，为什么用了核函数讲解svm的计算流程和相关的公式lora的时候是微调的哪个部分，为什么是微调注意力矩阵，其他的呢，怎么微调的，从代码层面讲解，从公式上面证明讲解大模型原理，讲的太大了太空了，需要结合具体的公式进行分析code：连接两棵树后最大目标节点数2的变体，面试官当场手出，没做出来已挂

后端，出行技术一面9.26，立马约二面，后因面试官当天没空，协商改到了国庆后二面10.9手撕的题有点难度，但是刚好前一天做到过，撕的比较顺滑，感觉发挥还不错。反问环节面试官说技术面就两轮，但是等到现在也没有后续的消息，官网一直显示面试考察中，xdm这到底是挂了还是没挂？如果泡池子不应该hr面完再泡吗？

秋招真的很痛苦，但也成长了很多真的要足够强才能拿到一个offer地图架构一面结束秒约二面，二面结束秒约三面，三面结束秒挂，1.算法：快排，前序遍历，循环数组中的的数字位置，代码写模拟四个球队比赛求可能的最低出线分数，以及可能的最高未出现分数，单循环，胜者3分，败者0分，平手各一分，前两名出线(有没有大佬指点一下，我最后模拟写出来结果不对)2.八股：Redis数据类型跳表获取三维数据排名，数据范围0-128还有一道开放题忘记了，最后和面试官说分形有关了解哪些数据库，越多越好Redis持久化机制Redis日志go和Java垃圾回收go和Java的堆栈go前几年存在卡顿情况分析一下介绍mongoDB，地图数据的存储类型 说几个3.实习拷打：三轮面试大部分时间在问实习，内容略