阿⾥巴巴（菜鸟）-算法⼯程师（机器学习）提前批笔试⾯试
总结
前⾯⼀直在准备店铺申请，中间投递了华为、腾讯、阿⾥三家公司。幸运的是拿到了华为多媒体算法岗， 腾讯机器学习算法岗，阿⾥巴巴菜鸟物流算法岗。接下来将投⼊到论⽂发表、计算机名校申请中。
Attention1：本⽂是博主准备阿⾥秋招的笔记内容。
Attention2：本⽂只为了记录⾃⼰的经历，不适⽤⾦字塔层级的⼤神、⼤佬。
1. 申请职位描述
阿⾥巴巴-菜鸟物流：算法⼯程师(机器学习)
其实，笔者⼤部分时间都在陶瓷、准备留学⽂书。此前并未准备⼯作的相关事宜，仅利⽤暑假⼗天时间复习了⼀遍《机器学习与模式识别》、《剑指offer》、《计算机视觉算法与应⽤》。
2. 申请流程
2.1. 技术⾯：~40min, 8.4
怼项⽬；介绍⼀个你最熟悉的项⽬（基于判别式滤波的跟踪、基于深度⽹络的匹配跟踪、基于⽴体形变匹配的跟踪）：
项⽬中使⽤的什么机器学习⽅法，应⽤了那种深度学习框架，采⽤哪种深度平台实现的
解释SVM，解释最⼤间隔分类，解释SVM和LR、SR、FR的不同之处
如何理解SVM中的函数间隔functional margin 和 ⼏何间隔 Geometry margin
这个项⽬中遇到的最⼤的困难，怎么解决的；
怼数据结构；
描述双向链表，给个链表让描述过程，时间复杂度
有没有数据结构的paper(没有)
B树和B+树的区别
怼竞赛；
⼤学⽣数学建模竞赛和美国⼤学⽣数学建模竞赛选⼀个你最熟悉的，讲⼀下你们的模型
美国建模竞赛是全英⽂的吗？你们⼏个⼈参加的，你的贡献是什么？
解释⼀下系统动⼒学模型，为什么没有采⽤深度学习？
怼C++/Python/算法；
python 垃圾回收机制解释⼀下
知道哪些垃圾回收算法，他们有什么区别
选⼀个你最熟悉的快速排序算法，解释⼀下最糟糕的情况应该是什么情况
怼博客；博客坚持多久了，来公司要注意项⽬的隐私，你还会继续写博客吗？
2.2 技术⾯：~40min，8.17
怼项⽬，你这么多项⽬我也不能⼀个个问，挑最熟悉的项⽬介绍⼀下 .
说⼀下深拷贝的细节，如果我不采⽤深拷贝会有什么风险（内存泄漏）
Python中是如何实现深拷贝和浅拷贝的？
为什么选择⽤了SVM作为分类器？
有没有考虑过其他分类器，如随机森林？ 解释集成分类器的优势
怼项⽬；⼩沈你对juc包熟悉嘛，⽤过线程池吗？
怎么⽤的
说⼀下线程池有哪些参数
线程池的底层原理
怼编程；你使⽤过C++/Python/Matlab/Java/Qt
对那个最熟呢？（matlab） 机器学习直接调⽤库函数还是⾃⼰写（分情况讨论）
C++/python擅长哪⼀个？（C++） 那我们说说Qt（绝对假校友...） 阐述⼀下信号-槽机制
对数据结构、算法；
之前最习惯⽤那个数据库（没⽤过）， 为什么不⽤？ （算法开发不涉及到优化）
描述⼀下红⿊树，对⽐红⿊树和⼆叉树 （红⿊树绝对⾼啊）
算法⽅⾯，排序你知道哪些, 详细描述归并，快速排序算法⼀定优于普通算法吗？（利⽤极端情况反驳）
聊⼈⽣；你来过杭州吗？ 你在学校经常吃那个⾷堂？
2.3 技术⾯： ~55min，8.22
⼿撕代码（<30min），⾯试官给发⼀个链接到邮箱，然后共享屏幕，解决⼀个⼆次规划问题，⼜是青蛙蹦蹦蹦....
这个是必须要完整写下来的，曾经我笔试华为，第三题也是它。其实吧，很多同学本科参加ACM的过程中，这道题刷了没有⼗遍也有⼋遍了，但是还是要复习啊，绝对⾼频...
选择语⾔，讲解思路（5min）; 是⼩⾯试的，她和我⼀起分析了算法的效率，边界条件...分析完之后就开始写。
其实很多算法，本科毕业之后都进⾏过盲写训练（感谢曾经的美国梦那个孩⼦）。 我感觉，⾮科班出⾝，在清华科研压⼒⼜重，刷LeetCode完全没可能....所以，要么强⾏挤时间刷⼀刷，要么就把曾经的算法都进⾏⼀下盲写训练 （很像托福听⼒中的盲听）。
怼论⽂。
先怼CBME2013年的⽂章（⼤⼆），SVM， 傅⾥叶频谱特征， 纹理特征，⼩波， 很多细节都忘了，⾯试官不太满意...
然后怼了CVPR预发⽂章(研⼆) DCF原理， 对偶空间， DCF主流研究组，DCF的深度⽹络实现（效果为什么不好）
形变⽴体跟踪的意义， CBME2018的论⽂，解释评价指标
这次⾯试很奇怪没有问任何数据结构和算法....  也没有问竞赛什么的。
2.4 技术⾯（交叉⾯）： ~45min， 8.25
应该是三⾯表现还不错，这次⾯试时间很多。简单⾃我介绍。菜鸟教程python函数
怼算法。全程问的都是深度学习（估计是专业搞深度学习的...）
讲mask RCNN与其他各种分割model的思路； faster RCNN的RPN的过程，正负样本的选取
轻量化模型的⽅法，讲思路
常见的防⽌过拟合⽅法，如何理解BN，怎么做，dropout怎么做
详细解释Simianese Network， 如何解决深度模型与传统机器学习算法的耦合（从正向传播、反向传播解释）
最近还有没有读论⽂*（天天读，夜夜读，为什么读...），介绍CVPR2018你最感兴趣⼀篇论⽂的⼯作。
怼算法。竟然还是深度学习我去！！！
有没有⽤过RNN；
为什么在图像处理领域⼤多时候RNN性能落后于CNN
有没有尝试过做NLP（⾃然语⾔处理），⽂章看过，只是闲下来没事的时候会看，但是研究⽣项⽬很多，很紧凑，做的还是图像的知道GUN嘛？  能说⼀下Forgetgate是如何设计的吗？ （这个也是⾼频，⼀般DL⼊门教材都会讲，背下来就好了，能理解更好）
怼⼈⽣。
有⼥朋友吗？ 如果你们异地你会来杭州吗？（实事求式的回答，杭州只是备选⽽已）
成绩挺好为什么不在清华读博⼠？（实事求是回答，⼈累⼼累，准备出国考试）
⾯试官告诉我好好学英语...然后说他当⾯的遗憾，最后峰回路转，说阿⾥巴巴很令⼈骄傲
（据说中间加⾯试的是SSP，也就是A+ 阿⾥星？⽔准，反正我没加到，估计是专业惹的祸）
2.5 HR⾯
确定学历，本科，硕⼠，专业，本科导师实验室，硕⼠导师实验室。
⽗母从事什么⼯作？做没做好来南⽅⼯作的准备？你从事什么⾏业？⼤学学费的来源？
⽗母了解阿⾥巴巴嘛？了解菜鸟⽹络嘛？ （我爸妈对腾讯很友好，、QQ、微视、腾讯视频都在⽤...）
这么多⽐赛都是队长吗？有没有遇到困难？如何解决的？说⼀下你遇到的最棘⼿的⼀件事，你是如何处理的？
你为什么没有参加企业实习？（请问我导师...）
GRE不是出国才会⽤？你是在准备出国考试吗？（这⾥说谎了，我回答的是没有，GRE、托福、雅思
只是为了提⾼英语能⼒，HR半信半疑也没追究）
你现在还在⾯试其他的公司吗？（有，华为和腾讯） 。
说⼀下你的优缺点， 有什么想问我的？（其实我问了薪酬，HR苦笑了三声说，说菜鸟的智慧物流是阿⾥的核⼼部门，薪酬可以慢慢谈，要先拿到意向书）。
3. 跟踪申请进展
9.14 收到阿⾥巴巴意向书，但是没有谈及薪酬。
9.20 HR1 确定信息
10.12 money call + 录取协议,（综合薪酬和⼯作属性，腾讯更优，所以就婉拒了）
4. 总结
个⼈更倾向腾讯，想在深圳发展。所以，阿⾥巴巴算是陪跑了，所以没有想过写⼀篇总结⽂章。此外，最近⼏天⼀直忙着在准备
CBME2018的⼝头报告，但是⼏个好友频繁问我如何准备阿⾥秋招（确实转专业转⽅向很痛苦），我
就回复了好多遍。现在好了，复制⼀个连接，就可以了，更省事⼀些。
博主很懒，时间分配还不好，这边⽂章仅仅⽤了1个⼩时不到....如果那⾥没有写好，建议⼤家去⽜客⽹看看，搜⼀下就有了...
5. 笔经 and ⾯经
剑指offer能重复就重复，最好背下来，基本就能解决C++/数据结构； Python由浅⼊深过⼀下；模式识别与机器学习、计算机视觉算法（艾海⾈）当做科普有时间读⼀下；维护⼀个⼤型的开源社区或者开源项⽬可以让⾃⼰“更真实地”融⼊所谓的计算机视觉、⼈⼯智能这个圈⼦。对于⽆论阿⾥巴巴还是腾讯，对技术都很痴迷。通过了解⾝边的好朋友薪酬可以发现，BAT的⾯试官⽔平真的要⽐华为⾼很多。
多看论⽂，多背论⽂，多重复论⽂，多发论⽂。  多看源码，多写算法，精益求精，长期积累。
最后，⽆论是求学还是深造，都希望⼤家实现⾃⼰的梦想。

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