大家好，我是对白。
今天给大家分享一篇小伙伴的算法岗秋招总结文章，作者的背景是：1个腾讯实习、4个比赛、2个项目、1篇CCF-A二作和CCF-C一作，虽然网易、快手和百度都挂了，华为还在池子里，但最终拿下腾讯和字节的offer，希望能帮助到下半年准备秋招的小伙伴们，以下为原文。
一. 字节技术中台一面（通过）：
算法题：删除倒数第N个链表
面试题：
1、为什么要用尖括号标记实体，尖括号在BERT词表中么，最好用unuse1字符；
2、FastText和Word2vec的区别；
3、Xgboost和Adaboost、GBDT、随机森林，随机森林如何采样；
4、怎么解决人工漏标、错标，NER的损失函数，关系抽取为什么用这个模型，有调研其它模型么；
二面（挂）：
1、手撕编辑距离；
2、Xgboost如何分裂，公式，树的生成；
3、逻辑回归推导；
4、交叉熵；
5、softmax；
二. 字节电商一面（通过）：
1、逻辑回归求导、均方误差和交叉熵的区别；
2、防止欠拟合、过拟合、梯度爆炸的方式；
3、BERT结构、transformer中feed forward的作用；
4、self-attention的形式，为什么要除以根号d_k；
5、算法题：手撕kmeans，链表反转、扑克牌随机分3堆，大小王在同一堆的概率；
6、图最短路径算法；
二面（通过）：
1、比赛：为什么使用注意力机制、介绍multi sample dropout；
2、注意力机制为什么不用多头；
3、矩阵相加和点乘；
4、SPU海量数据查重；
5、softmax；
6、手撕代码：前k个相似整数、最长不重复子串；
三面（通过）：
1、比赛；
2、实习项目；
3、手撕代码：堆排序、组成某个值的硬币种数（回溯）、不相邻子序列最大和；
三. 华为消费者BG一面（通过）：
1、算法题：LeetCode 739 每日温度；
2、决策树算法有哪些：ID3、C4.5、CART；
3、TF-IDF特征；
4、BERT mask策略，分别的作用；
5、多模态建模思路；
6、上线部署时延要求，模型剪枝、模型蒸馏；
7、Transformer与LSTM相比，优势在哪；
8、Boosting算法的优缺点；
二面（通过）：
1、实习项目；
2、为什么要finetune；
3、知识图谱技术路线，信息抽取综述；
三面（通过）：
问的问题跟HR差不多
四. 阿里本地生活（上海）一面（通过）：
1、实习项目，fusion层，下一步如何优化，如何处理长文本；
2、语言模型，Word2vec，具体流程，损失函数，优化算法（hierarchical softmax、negative sampling）；
3、逻辑回归损失函数为什么取log；
4、模型评估，F1、ROC-AUC；
5、kmeans聚类，向量距离不适合用欧氏距离衡量，如何变换；
6、CRF损失，实体识别有尝试其他算法么，关系抽取阈值有选择么；
五. 网易有道一面（通过）：
1、介绍中文人机对话技术评测比赛，别的队伍的优点；
2、介绍试题生成项目；
3、介绍BERT、attention公式，为什么除以根号dk；
4、介绍AAAI的论文，负责哪部分；
5、手撕算法：最小k个数、移掉k位数字；
二面（通过）：
1、正则化有哪些；
2、深度神经网络为什么不使用sigmoid或tanh激活函数，什么情况下可以使用；
4、Self-attention时间复杂度；
5、手撕：循环递增数组查找、self-attention实现；
三面（通过）
1、给你一个项目，描述下你的技术路线；
六. 百度知识图谱一面（通过）：
1、Vggnet的Resnet的区别，Densenet；
2、Transformer在哪些地方体现了共享和并行；
3、is 和 ==区别；
4、re match 和 search；
5、range返回的是什么；
6、python内存管理、浅拷贝和深拷贝；
7、如何拼接字符串最高效；
8、手撕：二叉树层序遍历、连续子数组乘积最大；
二面（通过）：
1、docker原理；
2、手撕：LRU；
3、场景题：给定一个文章，如何识别出所有观点（一个句子），如何识别出核心观点，如何识别出提出者
三面（通过）：
1、实习项目背景、难点分析；
2、给定一个文本，如何抽取aspect、opinion、sentiment；
3、反问：部门规模、氛围、交流，管理；
**四面（通过）：
**
1、比赛负责什么，每个人的分工；
2、情感识别的建模思路；
3、知识图谱：项目背景，有考虑意图识别么，实体消歧，为什么用pipeline、不用joint；
4、如果现在考虑的话该怎么提升模型性能；
5、CRF和HMM的区别，HMM解决哪三个问题；
6、CRF基于条件分布建模是什么意思，什么条件；
7、维特比思路，解决HMM的什么问题；
8、词向量发展历史：one-hot、NNLM、word2vec、glove（推导公式）、fasttext、ELMO、CoVE（不了解）、GPT、BERT、ERNIE（清华的不了解）、ERNIE 2.0、Bert-wwm、Roberta、Xlnet；
关于我我是对白，清华计算机硕士，BAT算法工程师。欢迎关注我的微信公众号： 对白的算法屋，日常分享编程经验和技术干货，帮助你少走弯路！还可以加我微信，领资源和进交流群。