听说百度人快招满了，有点失落，一面还愿，许愿二面啊！！
1、 自我介绍
2、 项目介绍
3、 简历写了集成学习，是项目中的xgboost吗？gbdt讲一下，xgboost、gbdt比较，为什么gbdt用负梯度不用残差。
4、 有没有想过用神经网络的方法做？（没有，说了一些知道的方法，已有的数据上的缺陷。）
5、 聚类pca懂么，讲一下，怎么操作的，为什么要算特征值？SVD懂么（不懂），LDA讲一下，跟PCA有什么异同。
6、 LSTM有几个门，GRU呢？
7、 C++ 变量定义在函数内，存储在什么区。Static讲一下，const 讲一下，const char *&a（不知道呀）？
8、 Set的查找时间复杂度，红黑树（说了下特性，直接说没有很深的了解），堆排序懂吗（害怕让我手写，直接说不会手写，感觉这个太减分了！！后悔了，让我手写我再说不会好了）。
9、 写道题（二叉树判断有没有和等于sum的路径）
10、 反问。
感觉基础的堆让面试官对我挺减分的，哎，抓紧复习复习。深度学习了解的不太多，没有很多经验，感觉希望不大，许愿二面！让我体验体验也好。
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