复盘腾讯微视数据挖掘二面面经

Posted 柳小葱

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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!

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