阿里云算法面经
阿里云是系统开之前就开始面试了，但是最后被挂了。现在拿到了阿里本地生活的offer，因此来分享一下阿里云的凉经。
一面，电话面50min
1 面试官介绍部门，还是非常详细的，工作内容，行业发展之类的，非常全面
2 自我介绍
3 实习经历
4 问了一些异常检测，时间序列的问题（常用方法）
5 论文方法，研究背景，创新点
6 实习的难点，提升点
7 分布式计算
8 推xgboost，从决策树讲到xgb，包括梯度提升法，随机森林，lgb等等，这部分用了快半小时。
9 反问
无coding。
面试官声音很好听，感觉很亲切。
二面，视频50min
1 自我介绍
2 介绍实习项目
3 介绍论文
4 问了之前项目中遇到的困难，怎么解决的，为什么这么解决，有没有遇到其他问题，有没有考虑别的方案。
5 基数排序，很惭愧，太久没用过这个，忘了具体怎么操作的了，面试官给我讲了一遍排序流程，然后让我实现了一个，最后缝缝补补写出来了。
6 反问
面试一半寝室还停电了，结束面试官还让我快去交电费。。。
三面，电话面50min
1 介绍项目
2 介绍实习
3 问怎么确定的方案，为什么，调研过吗，有考虑其他方法吗，有考虑其他特征吗。有考虑特殊情况吗，有考虑不同场景吗，如果考虑了要怎么做。
4 怎么确定选择哪种算法方案，怎么不建模就提前选择方案。
5 分布式计算
6 损失函数
7 过拟合咋办
8 xgb的原理
9 xgb是怎么进行分裂的
10 个人研究兴趣是什么
11 家在哪，人在哪，什么时候能来
12 反问
无coding
面试体验还是很棒的。
包括后来的本地生活部门，阿里整体的面试体验很棒，应该是TOP1的体验了，最后还是加入阿里了，后面也许会分享本地生活的热经。
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