秋招回顾2-携程SRE
面试官的团队是偏向于深度学习，ai+运维的，看我的经历比较相似，因此面试内容也会偏深度学习一些。
时间线：8.28行测 8.30笔试 9.16面试 9.19查状态进人才池
一面：
自我介绍python中的链表
共享屏幕写代码 自定义一个链表
假如有两个链表，这两个链表是有序的，写一个方法，将这两个链表合并在一起
写了一半，因为时间关系面试官说进行下一个问题
问项目
问准确率是多少，因为简历上说的是召回率
遇到过欠拟合或者过拟合的问题吗，怎么解决的
说了样本集的处理
问了还会有其他方法来缓解过拟合？
遇到过拟合问题，应该让模型更简单还是更复杂呢？
自己算法用的是哪个激活函数
relu函数有什么特点
为什么选择它来做激活函数呢
引导我：relu会对梯度减少
激活函数一般为什么只用非线性函数不用线性函数
dropout是什么原理
损失函数接触过哪些
自己算法中损失函数是怎么定义的呢？
反问：为什么SRE岗问的偏向的是算法岗
面：因为这边是基础保障中心，有很多SRE工程师保证网站高可用，这边也在做以AIops来提升运维保障的效率，也会去做异常检测，变更识别，，什么定位（没听清）等问题，
我们组相当于是和SRE合作紧密的，大体上是一个大组，所以看到简历上有算法相关的项目，我们这边会优先面试，如果偏向运维的话，后面还会有专门的运维工程师来面试
的。
我说的我想做的偏运维不想做AI，面试官好像不太开熏，可能因为他们组偏ai吧，然后就进人才池了
类似资料：