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类型2019 秋招腾讯互娱面试经验(1).doc

  • 上传人:l***
  • 文档编号:40132
  • 上传时间:2022-12-10
  • 格式:DOC
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    2019 秋招腾讯互娱面试经验1 腾讯 面试 经验
    资源描述:

    1、2019 秋招腾讯互娱面试经验我的妈,刚面完腾讯,新鲜出炉的面经,发一波表达我内心的难以置信。面完第一轮之后,我都感觉自己凉透了,面了不到二十分钟,感觉全程只会重复不知道(面经在上一篇)。真不知道自己怎么过的,然后刚刚面了复试,时长 30 分钟。面试官:了解机器学习算法么我:了解传统的,不会深度学习。面试官:介绍一下我:除了回归算法之外,机器学习分类算法共分为三大类,balabal.面试官:用 phi(x)的算法举个例子我:perceptron 原理是 balabala.面试官:了解 logistic regression 么我:sigmoid function 是它的的神来之笔,balaba

    2、la.面试官:说一下 svm我:基本原理是 balabala面试官:怎么解决过拟合我:设置 penelty面试官:你不用 kernel 吗?kernel 的原理是什么,有什么好处?我:一般用高斯 kernel,它的好处是 balabala.面试官:怎么求解 svm我:用拉格朗日算子 balabala.面试官:求数值解呢?怎么解决并行?(看来确实得好好学习一波了,有些数值解解出来的精确度甚至比其他 svm 解出来算法要高,我之前毫无在意)我:不会面试官:看你用了 knn,用 em 解释一下我:knn 是一种特殊的 gaussian mixture model。它的原理是 balabala.面试官

    3、:如何确定 distance?我:要看数据的分布 balabala.(这段其实我也不是特别会,凭借残存的记忆说了一通,说完面试官说,好吧)然后聊项目,项目问的很细有意思的是,项目里面有一个分类算法,我用了 knn,一二面面试官都问了为什么不用 pca。我说,pca 的核心不过是 low rank approximation,强行丢掉了奇异值小的数据而已,分出来的类甚至无法进行解释。(说的我有些心虚,难道 knn 能解释?他要是怼我数据不是高斯分布,knn 也没什么用岂不是凉了.看来以后我要准备更好的措辞)然后我问了这个部门有几轮面试,他说六轮.看来这次是真凉了。-我是更新的分割线-已凉我是海外

    4、场的,所以比较晚,不是补录,我也不知道有没有补录。秋招一共面试了四家公司,360,华为,百度,腾讯。加上之前找实习的时候面过阿里,最后只录了华为。面试体验来说这几家面试官的态度都特别好。面 360 的时候我还有很多都没有复习,面的磕磕绊绊,面试官也很大度,对我特别和蔼,最后挂的我也挺服气的面百度感觉问的问题都很常规,因为他不了解我的项目,所以问的都是基础的算法。但是他很认真,每个人都给了一个小时,并没有因为超时了,后面的人就当成炮灰(毕竟海外那个岗位一共才招 5 个人,每个学校也分不到一个,他完全可以遇到合适的之后就随意面试,走走过场),这点我觉得很感动了。他最后还对我说,时间有限,我们没办法

    5、对每个候选人进行详细的考核。腾讯和阿里一看面试官就是水平特别高,对待校招也很认真,项目问的非常细,很多问题我之前都没有考虑清楚,面试完之后感觉受益匪浅,虽然也把我挂了吧,但我心服口服。更令人感动的是,阿里和腾讯的面试官挂了我之后都给我发消息鼓励了我,让我以后好好加油,腾讯面试官更是负责的指出了我哪里不足,哪里说的不对。没关系,能力不够,以后再努力吧。华为面试官问的比较随意,有些问题甚至不是专业问题,但是整个面试过程都特别和蔼,我觉得很温暖。后来发 offer,华为 hr 跟人沟通的时候态度也特别好,而且也知道了自己分配到的二级部门和具体工作。虽然一开始是想做机器学习的,秋招没有如愿面上对应的岗位,有些遗憾。不过现在每天再补习操作系统,觉得操作系统也挺有趣的。其实做什么方向也都无所谓吧,反正自己本科是光电的,学了那么多光学知识这辈子也用不上了啊,只要可以一直学习,不用做重复的劳动工作也就挺满意了。

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