面试复盘

百度

一面

TCP协议
C++里继承的多态

  1. 概率题,6位数倒过来还是一样的概率
  2. 从袋子里拿红黑球
  3. 2xN的大方块,用1x2和2x1填满有多少种方法
  4. 找一个最长递增子序列
  5. 判断两个二叉树是否相等
  6. 判断一个二叉树是否是完全二叉树
  7. 爬楼梯
  8. 二分查找

二面

  1. 快速排序
  2. 项目
  3. 有100亿数据,判断出来那些是赌博的?
    12. 一个电脑,1k内存,让我跑1T的数据
    大数据的套路是:分解大问题,解决小问题,从局部最优中选择全局最优。分解常用方法:hash(x)%,x为字符串/url/ip,m为小问题数目。

UDP 协议是无连接的,尽最大可能交付,没有拥塞控制,面向报文(对应用程序传下来的报文不合并也不拆分,只是添加UDP首部)
TCP协议是面向连接的,提供可靠交付,有流量控制,拥塞控制,面向字节流(把应用层传下来的报文看成字节流)

美团

1.爬楼梯
leetcode#70

# Top down - TLE
def climbStairs1(self, n):
    if n == 1:
        return 1
    if n == 2:
        return 2
    return self.climbStairs(n-1)+self.climbStairs(n-2)

2 AUC含义?
对结果的概率按从大到小排序,依次取为阈值,计算结果中预测准确和错误的概率分别作为横纵坐标,绘制roc曲线,曲线之下的面积就是auc。
3 XGBoost原理
参考
XGBoost:Extreme Gradient Boosting
Boosting Tree最基本的部分是CART,使用平方损失函数拟合残差为Adaboost,使用一阶梯度拟合残差为GBDT(利用损失函数的负梯度在当前模型的值,作为回归问题中提升书算法残差的近似值)。
……
4 线上模型和线下模型的效果差异怎么解决?
改变评估方法……

5 task,stage,job的关系
一个Job被拆分成若干个Stage,每个Stage执行一些计算,产生一些中间结果。它们的目的是最终生成这个Job的计算结果。而每个Stage是一个task set,包含若干个task。Task是Spark中最小的工作单元,在一个executor上完成一个特定的事情。

6 action和transformation分别有哪些算子?

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 212,332评论 6 493
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,508评论 3 385
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 157,812评论 0 348
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,607评论 1 284
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,728评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,919评论 1 290
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,071评论 3 410
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,802评论 0 268
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,256评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,576评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,712评论 1 341
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,389评论 4 332
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,032评论 3 316
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,798评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,026评论 1 266
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,473评论 2 360
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,606评论 2 350

推荐阅读更多精彩内容