百度，內容質量部面試（一面+二面）面經

一面： 全程圍繞項目，進行深刻詢問

• 1.自我介紹
• 2.挑一個你認爲有難度的項目介紹。
• 3.項目難點或是亮點在哪裏？
• 4.如何衡量推薦的效果。（點擊比率，取部分做爲預測）
• 5.深度學習DNN隱藏層數最多爲多少？爲何
• 6.參數學習過程？（梯度降低）
• 7.梯度降低最多到哪一層？
• 8.本身最近作的項目，詳細討論很久
• 9.經常使用的linux指令
• 10.你瞭解的工業界推薦算法
• 11.實習期間的工做

二面

• 1.自我介紹（將本身的最好項目提一下）
• 2.介紹本身最有難點的項目（推薦系統）
• 3.你推薦系統的改進在哪裏（不問原理），進行詳細解釋
• 4.有沒有用過spark和hadoop，他們的區別在哪裏？ 數據存儲，執行方式，核心模塊（RDD與mapreduce）
• 5.c++的內存管理是怎麼樣的?數組存在哪一塊？
• 6.引用與指針的區別，何時使用
• 7.多線程瞭解嗎？具體說說
• 8.python與C++ 語言各自的優缺點，你的使用感覺
• 9.數據結構中棧和隊列了解嗎？若是遍歷的話，哪個比較快？（對，我如今都不知道答案）
• 10.數據庫設計：設計數據庫，查詢數學成績大於90分的學生姓名
• 11.1000萬條數據日誌中，找出出現次數最多的100個IP。
• 12.測試設計：對一個百度的登錄界面設計測試（最好能發散性思惟）
• 13.本身的代碼量（考察你平時是否編程，最好變現本身編程實現的方面）
• 14.使用linux開發嗎？經常使用命令舉例 awk,cat,uniq,sed,wc,
• 15.給你一個日誌文件，找出同一時間段下Ip的個數？用shell