1. 介绍组内情况   2. 自我介绍   3. 聊一下自己的项目   4. 做道题吧， 一个旋转排序数组，找出和等于target的所有组合   5. 用过去七天的数据训练一个模型，如何判断此模型对新数据仍然有较好的performance？   6. 如果老数据下的predicted label有0和1，但是新数据全是0，你怎么处理？      面试官小哥哥人很好，主要在聊项目，只有一道题，一开始想用滑动窗口发现不行，然后用回溯，面试官说可以了。   最后两个业务问题有点把我问懵了，考察已有模型对新数据的异常检测和优化，感觉答得不太好。。

一面是电话面      1. C++的多态怎么实现的？ （虚函数表+指针）   2. CUDA矩阵的加减，点乘是怎么实现的？   3. 并行编程下CPU缓存的伪共享讲一下   4. 如果不加分布式锁，如何确保数据一致性？   5. 讲一下SSD模型的架构和原理   6. SSD的缺点是什么？和Faster-RCNN以及YOLO的区别是什么？   7. 如何优化SSD的结构和参数？      最后做道题吧：      k个排序数组，分别取出k个值，求min（最大值-最小值）   是一道lc hard原题，用优先队列+k个滑动指针   面试官说最优解是用哈希表求区间并集，不过一般人想不到。    ...

1. 写个题吧，用加减乘除算根号2   2. 介绍2012实习的项目   3. xgboost怎么处理null值？   4. null值分裂的时候在正常值的哪一边？   5. 怎么解决过拟合？   6. 做个概率题吧，两个孩子的家庭，已知一个是女孩，求另一个是女孩的概率。         一面面试很短，一共就40分钟。。还有10分钟在闲聊。总得来说应该凉了吧。

一面 1. 两个链表相加 2. 给定一个数组，其中有多个单词，判断一个给定字符串中是否包含所有的单词。(好像lc见过，知道的老哥说一下是第几题吧) 3. lightgbm为什么好？ 4. sql语法树了解吗？  一面面试官问了很多nlp搜索的问题，楼主没啥经验，大部分都没答出来。  二面 1. 过拟合和欠拟合说一下 2. 欠拟合的解决方案 3. 说一下batch normalization 4. 知道layer normalization吗 5. 谈一下你对决策树的理解 6. xgboost为什么好 5. 除了gini指数还能用什么来判断分裂 6. 逻辑回归是什么 7. 逻辑回归怎么分类多类别...

一面 做两个题目热热身吧  1.给一个字符串，返回所有符合的ip地址(没碰到过，楼主直接暴毙，磨磨蹭蹭写了个4loop循环暴力搜索还没通过) 2. 排序数组用log时间查找target的左右索引，lc原题 3. 你用了两次二分查找，能不能压缩在一次查找中？ 4. 聊项目  一面完了之后楼主觉得自己已经凉了，没想到hr小姐姐打电话过来说二面面试官已经等你上线了，然后直接二面开始😂  二面  1. 自我介绍 2. 聊过去的两个实习项目(面试官后来和我说你说的我们都不用)，很耐心地听我说然后针对他没理解的再向我提问，这部分很轻松。 做两个题吧 3. 数组去重(楼主说用Python set或者哈希表...

1. 聊在华为做的的项目，联合学习加差分隐私，如何梯度裁剪，对差分隐私的理解 2. 会不会写Java？（不太熟练）。。 3. 做道题吧，C++结构体，计算占用内存 4. 旋转排序数组，找目标数（秒了，不过面试官问为什么比较首尾而不是左右指针，没答上来） 5. 设一个优先队列（没想到用堆排序）  总结下来产品线还是需要coding好的，如果掌握多门语言会比较加分，答主在慕研所都是用python跑实验，忽视了Java和C++的复习，打算之后lc都不用python刷了😂

1. 自我介绍 2. 谈谈自己的一个项目 3. Linux你的常用指令，怎么查找定义函数的文件 4. python 装饰器，迭代器的理解 5. 谈谈对Docker的理解 6. 手撕代码，对一个无重复数组洗牌，可以使用randint ，要求O(N), 常数内存（fisher算法两两交换即可）  总的来说面试官人真的很nice，几次wifi断了都打电话过来协调。不过感觉岗位偏业务一点，没有考察深度学习的内容。