1 搜狐面经汇总资料

1.1 面经汇总参考资料

① 参考资料：

（1）牛客网：搜狐面经-9篇，网页链接

（2）知乎面经：点击进入查看

（3）面试圈：点击进入查看

② 面经框架及参考答案：

（1）面经知识框架：点击进入查看

（2）面经参考答案：点击进入查看

1.2 面经涉及招聘岗位

（1）实习岗位类

【推荐算法实习生】

（2）全职岗位类

【推荐智能中台算法工程师】

1.3 面试流程时间安排

PS：以上流程为大白总结归纳所得，以供参考。

1.4 搜狐面试心得汇总

★ 编程相关的知识比较少

★ 感觉问计算机视觉相关的问题比较少，机器学习方面的问题比较多。

2 搜狐面经涉及基础知识点

2.1 图像处理基础

无

2.2 深度学习：CNN卷积神经网络方面

2.2.1 讲解相关原理

2.2.1.1 卷积方面

● dropout中训练和测试阶段有什么区别?

2.2.1.2 其他方面

● BN的原理?

2.3 深度学习：RNN递归神经网络方面

2.3.1 讲解相关原理

● GRU和LSTM的原理讲一下？

● LSTM相比RNN的优点?

● 针对项目，为什么用Bi-LSTM，数据量这么小，为什么不用传统的CRF，CRF的损失函数，怎么做解码的？

2.4 深度学习：CNN&RNN通用的问题

无

2.5 传统机器学习方面

2.5.1 讲解相关原理

2.5.1.1 数据准备

无

2.5.1.2 特征工程

① 特征降维

● 协同过滤和矩阵分解？

② 特征选择

无

2.5.1.3 有监督学习-分类和回归方面

① 分类回归树（集成学习）

● xgb和lgb的区别？（非常高频，我每次也不光说个level-wise和leaf-wise，还会说xgb里面的block怎么样的，lgb怎样从空间和时间上优化，直方图是怎么构建的都会说）

● 问到了bagging和boosting的区别?

● 针对项目问，为什么要选择xgb做特征选择，lr也可以啊，那说一下你这个场景下，lr的弊端，xgb的优势吧？

● xgb和lgb的区别？（非常高频，我每次也不光说个level-wise和leaf-wise，还会说xgb里面的block怎么样的，lgb怎样从空间和时间上优化，直方图是怎么构建的都会说）

● xgb里面不同参数主要是什么作用，问了防止过拟合有哪些参数可以调节?

② 决策树（DT）

● 介绍决策树模型及其扩展 ?

2.5.1.4 无监督学习-聚类方面

● 为什么用DBSCAN呢，k-mean为什么不用呢，两者有什么区别？

2.5.2 手推算法及代码

● 手推LR

● 手推gbdt

2.6 深度学习&机器学习面经通用知识点

2.6.1 损失函数方面

● 手推logistic分类公式

2.6.2 激活函数方面

● sigmoid函数求导？

2.6.3 网络优化梯度下降方面

● 使用了哪些优化算法，有去实际比较过吗？

2.6.4 过拟合&欠拟合方面

● 实际中遇到过拟合了吗？怎么解决的？

3 搜狐面经涉及项目知识点

3.1 深度学习：CNN卷积神经网络方面

3.1.1 目标检测方面

3.1.1.1 讲解原理

● RCNN系列不同算法的不同点？

3.1.1.2 手写代码

● nms的代码写一下？

3.2 深度学习：RNN递归神经网络方面

3.2.1 自然语言处理NLP

3.2.1.1 讲解原理

① Bert

● 有了解什么最新的深度模型，transformer，bert等，bert和XL-Net的区别？

● Bert的Multi-Head Attention？

② Transformer

● 介绍transformer, multihead attention？

③ Word2vec

● word2vec 负样本采样？

④ 其他

● 针对项目，用的fasttext做的，query和title多少维啊，这个模型说一下？

● 讲一些query和title的一些文本相似度的方法？

3.3 强化学习

无

3.4 机器学习方面

3.4.1 推荐系统

3.4.1.1 讲解原理

● fm ffm wide&deep deepfm的原理？

● 高维id特征怎么处理？

4 数据结构与算法分析相关知识点

4.1 数据结构与算法分析

4.1.1 线性表

4.1.1.1 数组

● 一个乱序数组，最长的连续数列有多长？

4.1.1.2 字符串

● 字符串的所有排列？

4.1.2 排序

● 有什么稳定的排序么？简述思路。

● 快排思想和时间复杂度，最差是什么情况，时间复杂度是多少？

● 写一下堆排序？

4.2 算法思想实战及智力题

4.2.1 算法思想实战

● 一个扔骰子的问题，求数学期望？

● 哈希表和红黑树的原理？

4.3 其他方面

无

4.4 Leetcode&剑指offer原题

● 剑指offer原题：字符串的所有排列

5 编程高频问题：Python&C/C++方面

5.1 python方面

无

5.2 C/C++方面

5.2.1 基础知识

● Python中import导包是pip安装的包还是文件夹下的包（如果有同名包）？如果有同名包，文件命名会出什么问题?

● "__if__"=="__main__"的作用是什么?

6 操作系统高频问题：数据库&线程&常用命令等

6.1 数据库方面

无

6.2 操作系统方面

6.2.1 常用命令

● Linux的常用命令chmod

7 技术&产品&开放性问题

7.1 技术方面

● 用户冷启动怎么做？