百度機器學習醬油面試


之前筆試的題目大部分都記不清了,只記得里面的編程題是:

給定一個正整數向量,判斷這個向量是否存在一個片段,使得反轉這個片段后能夠使該向量升序排列。如:1 2 4 3,就可以通過反轉4 3使得向量變為1 2 3 4,即升序排列。可以輸出yes,否則則輸出no。

我的想法是:順序判斷向量元素,一旦出現兩次降序的情況,就說明不可能通過反轉一個片段得到升序排列。比如:1 2 3 6 5 4 7 9 8 10。當然由於編程水平有限,最終也沒有達到accept。

百度的筆試前幾道題是看圖選擇圖中蘊含的意義與百度的哪些企業文化匹配,我也是醉了;其他的題目考的很雜,各個方面都有:語言、數據結構、Linux、操作系統等等,作為一個非計算機專業的學生真有點應付不來,所以根本沒想到會叫我去面試。

 

面試的前一天晚上9點才通知第二天上午去面試,好吧,去看看吧……結果不出我所料,打了一大桶醬油……我就只寫一下問題吧,涉及的問題我會再學習學習,后續寫一寫博客。

1. 介紹一下自己。我研究生期間做了一些高斯過程模型的應用,於是他便問我什么是高斯過程模型,怎么理解?和線性回歸方法有什么關系?

2. l2懲罰項是怎么減小overfitting的?l1,l2等范數的通式是什么?他們之間的區別是什么?在什么場景下用什么范數?l1在0處不可導,怎么處理?

3. hash表是怎么實現的?有沖突的時候怎么處理?

4. stl map和hash map之間的區別是什么?

5. 線程安全是什么意思?新線程什么情況下會影響原有線程?

6. 建立一個數據結構,基於此寫一段程序用於存儲sparse vector,同時編寫一個函數實現兩個sparse vector的相加運算。

7. 自己有什么優點缺點?

 大概就記得這么多~以上。


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