春招全面总结 | 我是如何拿下腾讯等多个大厂offer的

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来自：海边的拾遗者
<h2>写在前面 </h2>
 作者是研二的学弟，非常优秀的C9大佬，方向为机器学习/推荐系统。
 本文算个纪念贴吧，宣告春招实习正式结束，今天也提交了入职文件????，马上就要开始我的第一份工作咯……略慌。
 这两个月过的还是有点像做梦，从一月末开始复习，当时连排序算法有多少个都不知道（哎本科非科班就是那么菜）…不停的刷题看面经，感觉那大半个月学的比研究生一年半还多（毕竟日常划水，每周只去一两次实验室hhh）……
 大概到了二月中下旬，开始小心翼翼地投出第一份简历，我清楚的记得是虎牙，激动、忐忑，每天都觉得马上虎牙就要联系我面试了啊啊啊啊好紧张…每天都要去公众号查无数次，对着那个申请成功的状态叹息…唉最后虎牙初筛了我一个多月然后挂了我的简历………淦…
 这个时候阿里的提前批来了，反正不进系统，海投呗，大概投了9个组吧，五个组面了我，两个组过了一面。平均大概两天一次面试，但还是谢谢阿里给了我那么多练手的机会，让我把简历的东西背的滚瓜烂熟，能侃侃而谈，信手拈来了，终于不像第一次面京东数科的时候紧张的发抖，说话都感觉喘不上来气。
 到了三月中下旬日子就开始顺起来了，当时拿到了第一个口头offer…去哪儿的搜索推荐岗，心态就稍微free了一些，觉得哎我也不是没人要…然后就接二连三的笔试面试面试笔试，最多的时候我记着连着两天都是三个面试一个笔试……真的是又疲倦又兴奋。
 到了四月，拒了一个小公司的算法offer之后，就开始陆陆续续接到其他oc了，腾讯，快手，美团……不过还有些很挫败的时刻…pdd连着挂了我三次简历：牛客内推一次，牛客实习广场一次，组内直推一次，哎真的是跟pdd无缘……
 也还有些遗憾，比如微软没过…再比如一直听说作业帮的面试体验很好，所以很早就投了，结果一直没信，后来又各种渠道重新投，最后终于联系我面试了…可是那个时候我已经接了腾讯oc觉得稳了所以直接拒了，同样还拒了网易的面试，哎浪费我辛辛苦苦做的笔试………再最后阿里淘系又把我捞起来想面我，也是直接拒了，当时觉得真的一滴也没有了????????
 其实开始最想去的厂是字节，所以一直捂着简历，想缓一缓再投，没想到一缓就缓到现在还没投…有缘秋招再见吧????????
 这三个月感觉过的飞快，历历在目又感觉模模糊糊，很多画面交织在一起，第一次找工作，体验还行????????????
 还是希望秋招能有个好结果吧…
 如下为部分面经，墙裂欢迎各互联网大佬来撩！
<h2>微软</h2>
一面
 介绍项目。
<ul><li>一组二极管有七个，能表示0-9十个数，现在有n组二极管，每组二极管中有一些亮，有一些灭，灭可能是因为坏了也可能是因为不需要亮。要求出这n组二极管能显示的所有数字的组合。输入：二维数组，每行代表一组二极管，每行七个，0代表灭，1代表亮；输出：所有可以显示的数字组合。例：现在两组二极管，显示的是23，那输出23，83，88，28。用了个回溯搞定。</li><li>反问。</li></ul>
二面
 介绍项目。
<ul><li>数组，从(0,0)出发，每一步有上下左右和停留五种选择，问k步之后回到原点的概率有多大，不能超出边界……，先用了回溯，后面用了dp，面试官说我最开始不该暴力，应该直接给出最优解……emmmm。</li><li>反问。</li></ul>
<h2>去哪儿</h2>
一面&二面
 自我介绍。
<ul><li>你这个论文是怎么做的，场景是什么，你这个酒店数据集里面是个什么样子，推荐出的东西是啥，如果我要预测用户下一个购买的物品，你这个模型可以用吗？</li><li>xgboost和gbdt的区别。</li><li>怎么判断过拟合，你一般怎么解决。</li><li>参数初始化的作用是啥。 </li><li>会话的长度对你的效果有影响吗？ </li><li>graph-embedding的流程，和普通的word2vec效果的区别。 </li><li>说一说偏差和方差吧。 </li><li>什么模型能减小方差。 </p6

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