因为是今天（2021.5.12）刚刚面完第一面，感觉真的是受到了洗礼，所以记录下来了，大厂的面试真的是全方面的，重在考察应聘实习生的基础知识能力，总共考察了以下几部分的知识：
1.概率论
2.线性代数
3.数据结构和算法
4.数据库
5.计算机操作系统
6.机器学习基本基础知识
7.深度学习常见问题
8.项目经历抠细节
9.一道简单笔试题
2021.3.29 阿里统一笔试，一个小时，两道算法题，一道oc，另一道看出来是一道可以利用弗洛伊德算法解决的题目，但是只写了一部分，没来得及写完。
过了漫长的一个月，自己应该是被捞起来，昨天（2021.5.11）收到面试预约电话，确定今天（2021.5.12）上午11点进行面试。
一面（总时长1小时10分钟左右）
自我介绍
询问自己是否以后想要留在阿里部门（确定留职意向）
开始正式面试：
1. 如果数据是0-1之间均匀分布，那么期望为0.5的概率是多少？（第一题就被问蒙了，没想到要考硬核数学基础，看来要恶补基础了）
在提醒过程中，几次出现微积分之类的操作，最后计算期望为0.5的概率等于0
2. 在一个圆周上任意取两个点，问这两个点之间的连线过圆心的概率是多少？
可以固定一个点，只存在一种情况使得两点连线过圆心，而连线的情况有无数种，则分母是一个无穷大，分子为1，则概率为0.
3. 在一个圆周上任意取三个点，问这三个点围成的三角形为钝角三角形的概率有多大？
后来想了想，大概是这个意思：
lo代表圆的周长，弧lAB占圆周长的比例就是为锐角三角形的概率，然后用1-p就是为钝角三角形的概率。
4. 线性代数中怎么定义特征向量，特征值的？
5. 你在机器学习哪个算法中用到了特征向量或者特征值？
6. 二分查找的时间复杂度是多少？
7. 二分查找的空间复杂度是多少？
为什么二分查找的空间复杂度是logn，试着解释一下？（因为需要二分和递归实现，所以需要依赖二叉树+栈）
8. 快速排序时间复杂度是多少？空间复杂度是多少？
快排的空间复杂度试着解释一下？（快排最坏情况，二叉树深度是多少？最好情况二叉树深度是多少？）
9. 数据库中索引是依赖什么数据结构？（忘完了快）
10. 操作系统中，当进入子函数，电脑做了什么操作（保护数据并能在子函数返回后能还原，具体做了什么工作呢？）
11. 机器学习中有没有遇到过过拟合？为什么会过拟合？怎么处理过拟合？
12. 数据分布情况会不会产生过拟合？
13. 机器学习中，你能简单区分一下，bagging 和 boosting 方法吗？
14. 随机森林中的如果是决策树，决策树是怎么构建的？
15. boosting是不是比bagging更容易过拟合？
16. 深度学习有没有用到归一化？用到了什么归一化？归一化的操作是什么？有什么作用？
17. 激活函数用到了什么激活函数？他们区别是什么？
18. Relu 和 sigmoid 函数相比优势在哪？
19. LeakyRelu 比 Relu 的优势又在哪？
20. 深度学习中你用到的损失函数有什么？
21. log损失函数你见过除了交叉熵以外的还有其他的损失函数吗？
22. 项目当中：简单说一下你自己的项目背景，用到了什么方法，怎么想的？
23. 数据规模有多大？
24. 怎么做嵌入的?
25. 算法题：
给一个有序数组，可能有重复数字，给一个数字，需要实现在这个数组中找到这个数字，如果找到则返回下标，如果找不到则返回-1，如果有重复数字只需要返回任意其中一个数字的下标即可。
要求用二分查找写，不能用递归的方式实现。
用下标标记首尾下标，首为first，尾为last
当first <= last 时进行循环，每次都是计算mid，mid所指的值如果大于目标值，则last移动到mid前一位，mid所指的值如果小于目标值，则first移动到mid后一位，接着循环，直到mid所指的值等于目标值，则输出mid，否则循环体外输出-1
果然有人说被大厂面试一次就是学习一次，真的是感受到了。
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