【一旸的面试流水账】搜狗

【实习】桌面事业部


一面


1.项目

   包括毕设课题、切分等;

   细节:LSTM,单元内部结构

2.算法

1)快排:第一个元素,枢轴变量(无需特殊处理)

2)二维数组,行,列递增,查找

答:从第一行最后一个数字开始,比待查数小则向下查找,大则向左查找

3)给出一个数组,返回所有元素可能运算结果(可参与运算,也可不参与运算)

Tips:背包问题

各种问题的时间复杂度


3.业务相关,解决方案:

用户输入词,在搜索时,如何进行类型判断?

例如“绝命毒师”,可能是影视剧名称,还可能是音乐名,如何判断

面试官的提示:看用户点击后,跳转链接



【校招】营销部


一面

1.做题:数学,机器学习,算法

2.项目

3.实际问题

多类别,多标签分类,样本不均衡,分类如何处理?

如何设计指标,评估多标签分类

Lr模型

LDA 先后验

很注重,方案的可行性


二面

1.详细聊了毕设项目,对LDA在这么少的数据量上能否得到好结果存疑

2.详细问了两次实习的感受,对公司选取的问题

3.算法题:

二叉树,叶节点间最长路径长度(路径有权重,非1)

4.实际场景,问题解决

X条工作中,如何能提升召回的数量?

除了找近义词外,还有哪些方法呢?

5.智力题:

一形状不规则的纸,如何平均分为面积相等的两部分?

找重心?


感受

1)面试官很好,逐渐引导面试者的思考

2)他可能在权衡,给offer,来的概率有多大???

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