美团点评机器学习一面二面面经

太过爱你忘了你带给我的痛 2021-10-30 02:20 377阅读 0赞

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早上5点半起床，强迫自己睡到6点半。早餐后复习一小时。前往清华东路西口地铁站，至东湖渠地铁站下。几百米步就到美团点评公司。  
这与我面试相约时间10点半，足足早了一个多小时。前台小姐姐让我在大厅稍作休息。打电话给约好的面试官，说自己还有两站路哈哈。美团点评一楼有健身房，很多跑步机。  
几分钟后，就被面试官带到小会议室，开启了秋招第一场现场面试。面试官说他本科是西北工业大学，说起来还蛮有渊源，感觉亲切了不少。

#### 一面正文： ####

1.  自我介绍
2.  过项目（因人而异）。简历中提到的项目，介绍。主要是由自己的项目展开问的。比如边缘检测算法、YOLO算法、目标检测，有问到自动驾驶中如何实时根据视频流来进行目标检测。
3.  机器学习算法  
    介绍下K-means，伪代码实现，算法复杂度；  
    写逻辑回归损失函数；  
    决策树介绍，XGboost介绍；
4.  python的range 与xrange函数区别， range函数优点；
5.  Redis数据库在哪里用过，特性是什么，有哪些数据类型；
6.  java 的hashmap;
7.  代码题：  
    一个数组，前半部分严格递增，后半部分严格递减，请找出最大值；
8.  数学题+代码题：  
    （简历倒数第二句话：“扎实的数学基础”，面试官说，那我考考你数学题吧，一脸懵逼）  
    有N个数据点（N>10^4）,初始在一条y=kx+b的直线上，k,b已知。  
    已知数据点初始位置，xi,yi，以及两个方向上运动速度，Vix, Viy,  
    求在t秒后（t>=10^10s) 后，这些点相遇的总次数。  
    提示：hashmap，复杂度考虑；  
    涉及数学问题转化为方程，程序化解答。

一面大概一个半小时，面试官回答我问题后离开，说对接后续流程。以为可以放松了。等待20分钟，又进来一人，直接开始二面！

#### 二面正文： ####

1.  自我介绍
2.  过项目。该轮面试项目扣的特别仔细。面试官要求详细讲解项目实现过程。介绍模型，画图，讲给他听，要他听明白才行。  
    用到哪些超参数调试模型；  
    画VGG-16block，画ResNet block，画LSTM block;  
    迁移学习介绍；  
    反向传播过程，更新参数的过程；逻辑回归实现一下如何更新参数，Sigmoid函数求导；  
    目标体检测的方法；  
    Adam公式，Momentum意义，解释等；  
    Embedding方法，Glove，Skip-Gram，讲解，实现过程，one-hot；  
    感觉身体被掏空哈哈。
3.  机器学习方法  
    SVM损失函数，支持向量是什么，与逻辑回归的优势；  
    随机森林讲解，XGboost；写基尼系数公式；  
    生成模型、判别模型；分别都有哪些；
4.  算法  
    求一个0,1组成的序列，求其中0,1个数相等的最大子序列的长度。

二面大约一个小时，结束时12点半。我在想是不是因为自己提前到了一个小时，赚到了二面的机会呢~

基本上回想起来的就是这些，不管结果如何，我尽力了。  
另外，一定要注意，简历会被面试官扣得特别细致。尽量把自己挖的坑都给填上去！哪怕是你认为很不起眼的一句话。

希望大家都好运~