提前批投data部门直接挂了，正式批被广告技术部捞起来笔试了
笔试题忘了，感觉不难，无脑跟着Y总就对了

一面

一面是面试官直接找个茶水间面的，有点吵，远程面试体验稍微有点不好，一度让我感觉是刷KPI的

1. 算法题
   //扭转后的有序数组，找到指定的数，返回下标，找不到时返回-1
   //样例输入：3，4，5，6，7，1，2 查找数字7
   //样例输出：4
2. 算法题
   有个数组，寻找一个切分点，使左右两个数组的方差差距最小
   min abs（a-b）
3. 算法题
   二叉树之字形遍历
4. 进程和线程的区别
5. 你了解什么深度学习的优化器
6. 如何抑制过拟合
7. LR的损失函数，推导一下
8. 为什么会产生梯度消失和梯度爆炸，如何解决？

算法题1 二分即可
算法题2 正好前一天做了原题，笑哭，利用方差的公式$D(x) = E(x^2) - E(x)^2$ 做即可
算法题3 BFS
字节校招貌似不关注实习和项目，就是问算法题 + 基础问题？

二面

一二面连在一起面的，我还以为要另外约，让面试官等了我几分钟- -

1. SVM的点投影到超平面，是否还可以进行分类
2. 说一下偏差和方差，如何减小模型的偏差和方差？
3. 有什么特征选择方法
4. 如何实现多态，C++底层是怎么实现的
5. set,map,unordered_map,unordered_set的区别
6. static关键字有哪些用处
7. C++模板讲一下
8. 深拷贝和浅拷贝
9. 堆空间和栈空间的区别
10. 为什么要连续特征离散化
11. Linux的用户态和内核态分别是什么
12. word2vec的两种实现方式
13. skipgram和CBOW的适用场景是什么，怎么选择？
14. LSTM和transformer讲一下
15. 算法题:拷贝带有random指针的链表
16. 算法题: 二叉树中的最远距离

算法题感觉也是比较简单的，拷贝链表直接复制当前的节点，然后把random拷贝一下就行
二叉树的最远距离一开始忘记咋写了，想转成图用flyd或者DFS来做，后来想到应该就是二叉树的最长的直径？然后DFS求深度的时候维护一下最长直径就可以了

三面

三面感觉发挥不是很好，应该凉了，哭
就考了一道算法题，然后场景题很多，感觉发挥不出自己的优势

1. 算法题

float W[n];
超大规模的向量W_i，维度1000亿
分布式的存储来装下1000亿维的W_i向量

假设有N台机器, 每个机器都有一段可用内存来存储数组W_i的一部分，N台机器的所有的片段拼接起来，是1000亿维
举例：如果所有机器都均等的存储1000亿/N维，则分布如下
0                   1                   2                 3 . ..            N-1
1000亿/N    1000亿/N     1000亿/N     1000亿/N    1000亿/N

0 1 2 3  -> ...   ...  ...  ...  ...  ...  ...  ...  ...  ...  ...  ...  -> N-1
11亿          23亿           1亿              0      ...       99亿

size_t capacity( size_t index)
index取值从0 - N-1
返回存储的片段长度，但是这个长度可能为0，也就是没有空余内存
已知：一定可以保证 for 0 -> N-1，capacity()求和等于1000亿

请实现一个函数
float at(size_t i)
i是全局数组的下标索引
at(9995873117) -> 0.3

1. 讲讲推荐系统的流程
2. 如何解决物品和用户冷启动问题
3. 热榜和趋势榜对的影响，导致用户的点击都是大家喜欢的，怎么提升个性化呢？
4. 有一部分有标签数据，如何利用他们标记大规模的无标签样本？
5. C++里面的全局变量和普通变量的生命周期是怎么样的？
6. 如何写函数一个函数，在main()函数执行之前就运行，在main()return之后执行呢？
7. 反问

算法题1:用前缀和维护一下每个机器的存储容量，然后二分搜一下，貌似面试官也没说啥就过了
场景题感觉就是想到啥说啥，没能体现自己的优势。

祝大家秋招offer多多