百度自然语言处理算法面经

磕磕碰碰终于收到了百度的算法offer，期间已经不知道多少次笔试挂，一面挂，二面挂各种的，算法形式严峻。

楼主非科班（物理）211本双非硕（中科院），项目也马马虎虎，简历着实毫无优势，只能自己闷头学习刷题，因此每每看到牛客上各种劝退算法岗还是很容易心态爆炸的 ，期间也一度想换岗位，可能是因为头铁吧，实在不想自己的努力付诸东流，最终还是幸运的上岸了，还是感谢自己能坚持下来吧。

一面

一位女面试官，在一个大厅里，因为我这是百度的第三批正式批，所以人还是很多的，很多面试官一起面试。

1.自我介绍 

2.问项目 

3.神经网络防止过拟合的方法

4.dropout？dropout是训练中的，那在预测的时候，是使用dropout训练出的权重还是要乘以keep-prib呢，为什么？

5.L1和L2正则

6.BN？引申问了问知不知道layer Norm

7.写题：无序数组第k大的数（快排思想，不排序）

8.反问

二面

间隔了10多分钟，二面面试官是百度上海的，一开始不知道，楼主base北京，反问还问部门有啥业务，后来才知道大类岗面试官是随机的。

1.自我介绍

2.介绍项目

3.说了下如何处理样本不均衡（项目相关），说了修改loss权重什么的

4.什么是wide-deep（项目相关）

5.xgboost和gbdt的不同

6.LSTM中的各个门

7.transformer？比rnn优越在哪？

8.再说说bert

9.写题：最长不重复子串（要求输出字符串，不是长度，dp稍微改改就行）

10.再说说python装饰器（忘了，没答上来。。）

11.python生成器

12.反问

二面是面的最长的，问的也挺广的，还好基本都还是答上来了。

三面（leader面）

1.自我介绍

2.介绍项目（项目中细节问了不少，一一解惑，还挺久）

3.你本科是学物理的，为什么想做这个（难道我要答因为这个赚的多？）

4.那你觉得你本科的学科相对于计算机学科出身的人在这个岗位上的优势在哪？（哪有优势？乱说一通）

5.写道题吧：最短路径条数（不是原题，大概mid难度吧，具体有点忘了）：一开始以为是迪杰斯特拉，后来发现无权值，就用了bfs，面试官问有无其他解法，思考一会儿，换了dp解法，面试官认同了我的思路和做法。

7.反问

总的来说，百度一次性三面还是很快的，面试官都态度很好，面试体验还是很好的，从25号面完，10号才官网变状态，还是等了挺久，12号oc，给了个不错的薪资，因为也比较满意就寄了三方，昨天收到offer，菜鸡的秋招总算是结束了。希望之后科研顺利，顺利毕业~