复盘腾讯微视数据挖掘二面面经

Posted 2021-06-30 柳小葱

首先还是很高兴简历能被腾讯微视捞起来给面试机会，总共参加了2轮面试，第一面感觉很好，第二面一上来就算法题，感觉问的都很难，在这里我就复盘一下自己的面试经历。

1.一面

一面的感觉应该是一位普通的程序员，我将聊天的内容总结如下：

• 自我介绍（面试必备）
• 你会不会Hadoop,给我讲解一下大数据的组成部分。
• 说一下Hadoop的shuffle过程。
• 我这里有一个100g的无序数列，请用mapreduce的过程描述一下怎么排序，使得整体有序。
• 你的spark是用Scala写的吗？
• 解释一下rdd是什么？
• sql题：我记得比较简单，忘记了？
• 逻辑回归的损失函数是什么？
• 评判分类问题的损失函数有什么？损失函数有什么作用？
• 你会聚类算法吗？聚类算法有哪几种？
• 写一道数组的算法题，关于数组的，[7,2,1,4,6,3],场景是每一个数代表股票的买入价格，你有一次买入卖出的机会，求什么时候获利最大，理解上也就是前面数值与后面数值最大差值，如果是[7,4,5,3,1]就返回0.
• 反问

总体来说，一面还是比较简单的，一面62分钟，面试完一面，晚上就接到二面的通知。

二面

二面面试官给我的感觉，是一个算法大佬，我们晚上9点半才开始面试，他叫我先做题：

• ABCD*9=DCBA，求ABCD等于多少？
• 遍历一个二叉树，奇数层从左到右，偶数层从右到左，依次输出。
• 自我介绍
• 做过的项目
• 介绍一下数据处理过程？你是怎么处理初始数据的
• 介绍一下你有优化神经网络的案例
• 介绍一下深度神经网络模型效果不好应该怎么办？
• 数据分布不均匀怎么办？
• 介绍一下优化器SGD和ADAM的差别
• xgb需要归一化吗？为什么？
• one-hot编码是什么？为什么不能直接编号？
• 你会sql对吧，你知道左连接为什么会比左表的数据多几行吗？
• 反问。

二面的感觉很不一样，因为上来的二叉树算法题不会啊，后面心态有点小崩，但是在问到算法的时候，回答的还是大部分都回答出来了，sql的左连接多几条数据把我问懵了，后面查了一下，当连接条件不是一对一时，会出现这种情况。面完二面，就感觉挂了。二面90分钟。都到晚上10点半左右了。不过还是要加油！冲冲冲！