请问大家有没有3.27连续三面后，说今天的面试结束了，后续等通知的呀
到现在也没有通知……心慌的很……有没有人已经有后续消息了？
整理了一下面试的相关问题，供大家参考
机器学习/数据挖掘
一面：40min
1. 自我介绍
2. 平时用什么语言（lz只会python……被问会不会C++java，尴尬的说了不会）
3. python基础的数据类型与数据存储方式？
4. python中如何将一个列表随机化？
5. 快速排序的原理？快速排序和冒泡排序的时间复杂度？
6. 快速排序什么时候达到最大时间复杂度？
7. 1w个数字，如何高效选取其中的top10？
8. 快速排序的时间复杂度是nlogn，有没有更更快的排序方法？
（7和8答案是用最小堆最大堆，没有答上来）
9. 1w个数字，选取其中的top10，用快速排序如何改进？
（面试官很好的一步步给提示，最后把方法理出来了，面试官人真的好。首先判断每次排序后star位置属不属于最后10个。如果属于，则star右边list均属于top10，只继续对左边list递归即可；如果不属于，那么说明TOP10均属于右边list，继续对右边进行递归）
10. 10亿个数字，如何找出出现次数最多的10个数？
11. AUC是什么？
12. 在你的项目中用了哪些算法？如何进行算法的落地？
13. 在样本不平衡问题中，除了修正数据集，还能有哪些方法？
14. 对于模型融合的了解？
15. 如果一个模型受训练集的影响非常大，也就是更换训练集后结果变化非常大，用什么方法解决这个问题？
16. 可以安排实习时间是多长？
没有编程题，直接进入二面啦
二面 30min
1. 自我介绍
2. 深挖项目（把自己的项目给面试官讲明白，包括细节如何实现）
3. 解决样本不平衡的方法？
4. 数据扩增SMOTE算法的原理？
5. 欧式距离为什么不适用于高维数据？
4. XGBoost与GBDT的区别？
5. GBDT实现的流程？哪些参数对最后结果比较大？
6. 对于之后做的方向有什么规划吗？CV/NLP/推荐？
7. 在线编程：镜像二叉树
进入三面……等了好久忐忑。。。
三面 35min
1. 自我介绍
2. 深挖项目，问数据来源，怎么产生的数据or从哪儿找的数据？
3. 项目模型如何进行优化的？
4. 项目中的分工是怎样的？
5. 对深度学习的了解？
6. 目前主流的视频推荐、音乐推荐基本算法有哪些了解？
7. （开放题）如果现在让我给用户推荐一个音乐，我应该怎么实现这个功能，涉及哪些特征哪些算法怎么计算？
8. 看你专业不是计算机，平时有没有学一些计算机基础课程？通过什么渠道学习？
9. 在线编程：找二叉树最深的节点的深度
（面试官听完我的思路后，说不能用递归，可以辅助一些栈或者队列，（有没有小伙伴知道怎么做吗？？）。但是我没有想出来……最后还是允许我用递归写出来了）
然后一直到现在就是等待……
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4.07更新
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