移动研究院AI算法工程师面试
一面：研究院中的某个产品线
1.自我介绍
2.对哪个算法模型比较熟悉，介绍一下（说了xgboost）
3.xgboost与gbdt的区别
4.运用xgboost前是否需要进行归一化处理，xgboost中如何预防过拟合，如何在训练模型前预防过拟合
5.有没有用过深度学习模型，对哪些比较熟悉（我的方向是机器学习，就说了个cnn）
6.cnn各层的作用（属实是不记得了），为什么不用深度学习，机器学习目前已经很少用了
7.手撕快排（本算法菜鸡当时脑子卡住了，只说了思路，本来是共享屏幕码代码的，真的很想挖地洞钻进去）
8.有哪些offer，期望工作地点
9.反问环节
10月9日 一面：别的产品线的（虐我一次不够，还来第二次吗）
面试官还迟了十分钟，我的网也不好，时好时坏，又铁定凉凉的一次
1.自我介绍
2.在项目中主要做哪些工作
3.简单介绍xgboost和lstm，xgboost中特征重要性排名的依据
4.手撕代码说思路：给一串字符串，如何找到其中的最长回文子字符串（说了个暴力解法，网不好又不知道解释清楚没）
5.最大似然和贝叶斯估计的区别，假设条件
6.是否了解预训练模型（老实说不知道）
7.有无发表论文，期望工作地点
这次面试真的一言难尽，当然也是我自己的原因，网也不好，反正又是被拷打的一次，真的疯狂抠细节，还问了很多没听过的知识点，总之就是有多大能力做多大事吧，研究院还是留给博士吧。
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