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✅第一面和二面连在一起面的，有部分题记不住，算法都是先讲思路，再白板写代码，然后给面试官解释代码含义。1、算法：找第K大的数（快排）2、算法：从n个数字的数组中任取m个为一个组合，返回所有组合，顺序不一样的算一个组合（递归遍历+回溯）3、LR损失，推导，并且求导4、L1、L2的区别， L1为什么图像是菱形我说菱形可以用取点值画出来，面试官问怎么取点，我就有点懵住了，面完才想起来菱形应该是 |x| + |y| = 1 的函数图像5、梯度下降系列算法有哪些我有点蒙住了，后来才想起来应该问问 momentum adam 之类的算不算6、xgb介绍一下7、你知道有哪些损失函数？8、FM 与 LR对比一下9、softmax 与 二分类 比有什么特点。✅三面面试官很严肃，而且问的很细，有的题还很偏1、看过什么论文2、看过哪些开源项目3、看过哪些开源框架的源码？看过tensorflow源码没？4、看过xgboost源码没？5、开源项目一般就训练个模型吧，就很少量的代码。看过什么大的工程的源码吗？没看过源码别问了QAQ6、让你学 C++ 你认为你多久可以上手？7、算法：一个排好序的数组 arr 中，可能有重复数字，给定一个数target，求 arr[i] + arr[j] = target (i < j) 的对数。提了两个方法：一个字典记录出现过的数字和对应的索引列表（因为可能有重复，所以是列表）。然后一边遍历一边查询字典中是否出现了 target - arr[i]，如果有则计数。双指针。但是有重复的数很麻烦，我考虑了一般的重复数情况，和两个重复数之和恰好为target的情况。但是面试官说还有别的情况，我就想不出来了，然后面试官说先到这吧。。8、auc介绍一下，给出计算公式9、xgb怎么并行运算（除了自带的并行找特征分裂点，还说了一般模型的按数据和按特征并行）但是面试官一直追问详细的并行方法。10、xgb与LR各自的优缺点11、LR为什么更容易并行12、有哪些常见的模型优化算法13、adam公式写一下（同时介绍了adam是momentum和RMSprop的结合）14、RMSprop为什么比adgrad好？15、为什么 adagrad 简单求和不好？16、GMM介绍一下，损失函数写一下17、EM算法介绍一下18、进程线程的区别？进程和线程相比有什么好处？19、用户态和内核态📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

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