百度（百家号，同学内推）    基本对着简历从头问到尾       简单自我介绍  项目1： 特征太少，如何增加特征（想办法举例，听成如何筛选特征）， 如何设计的model和loss function？ 项目2：基于规则的一个小项目，面试官觉得略水（研一课余时间）  聊天机器人具体方法 seq2seq LSTM的原理  Linux寻找一个文件，shell编程 vim用的怎么样（自己太水了 回头就把了解Linux基本使用删掉了）？  MapReduce shuffle的原理？（不会，面试官引导后答出从map阶段出来按key对reduce做hash，说实践中会设置） boosting： 有几层gbdt gbdt和rf区别，gbdt一般迭代几次（这个问题不会） 看过多少文献？阅读文献能力如何？ 业界主要使用深度学习（简历上主要写）   cnn 经典的图像识别网络，有哪些？有几层？如何实现人脸识别？       面试官扣细节，不熟悉的千万别写，写了的就赶紧补。我的简历上不少东西只是简单了解，被锤爆 基本是凉了，面试官说跟经理讨论一下过几分钟再给我打，后来没打（似乎百度希望实习期bijiaochan）   -------------------------------------------------------------------    腾讯（now直播 数据挖掘岗位，官网自投）  简单的自我介绍 项目1,2介绍  LSTM原理，各个门的介绍，数据有多少笔 比赛（怎么做的特征处理，最终有多少个特征，用了什么方法，有多少支队伍） 常用的模型融合方法 Bagging（Bagging提升性能的原理），Boosting （开始看前面列出的技能点：）SVM的原理，核方法 了解哪些非监督学习方法（聚类k-means、DBSCAN，k-means每个簇常见形状，降维）  对HDFS，HIVE了解程度，对SQL是不是熟练？ 有哪些比较擅长的技能点，刚刚没有问到的？（这个不知道怎么答，说看的东西比较多，熟悉的都写在简历上了） 对哪些语言熟悉 何时毕业  感觉面试官说话像那种。。有一种促音的感觉，可能广东人说话的习惯吧。。