京东面试经验一面：  一面的面试官是一个做CV的博士后，问题是比较常规的一面常见问题。 项目相关的问题。 讲一讲LDA算法（线性判别分析） 讲一讲SVM (建模思想，误差函数推导，核，优化) 讲一讲树模型（RF, GBDT, XGBOOST） 讲一讲DL（一些常见的 DL相关问题，记不太清了） 方差-偏差分解 除了树模型，Bagging能不能接其他的基模型。 拉格朗日乘子法能否求解非凸的目标函数问题。 Resnet好在哪里 Batch normalization原理。先归一化然后恢复有何意义？ 代码题：快排 一面大概70分钟吧，然后当天约了二面  二面： 二面是一个做运筹优化的博士。问的问题和一面风格差距挺大。 凸优化的相关知识。 马尔科夫链的相关知识。 仔细讲一下XGboost (原理，优缺点等，相当于把那篇论文复述一遍) 场景题，商品销量的时间序列数据如何分解。（这个答的不完整，就说R里面一个包可以做到趋势项季节项和残差项的分解，具体的名字忘了） 场景题，解一个在北京地区的不同库房分配某一个商品的混合整数规划问题（要求说出目标函数，限制条件和求解法，也算磕磕碰碰答上来了） Spark和Hive, 我直接说不会 （手动狗头）。 代码题，二叉树的层次遍历。 然后约三面，期间面试官说虽然理解转专业的难处，但是spark和hive不会确实很扣分。 三面： 三面是算法组长，虽说是技术面但并没有问特别细节的问题。 讲一个比较困难的项目以及如何解决的，我说了实习的一个项目。 讲一下从0开始建模到得到结果的完整过程。 数据预处理一般有哪些方法？ 训练集验证集测试集分割的问题？（大概猜到这是在考时间序列数据不能随即分割这个点了） 之后说这一轮算过了，她花20分钟介绍了他们在做的一些项目然后约四面。 四面： 四面是 研发经理面，然后他直接说不面了约5面HR面。 五面： 听说京东HR面很难，所以特别忐忑。 介绍一下自己的经历 对京东有什么看法？ 介绍一下自己的优缺点。 如果加入京东可以给团队带来什么？  最后问我毕业时间，然后说要和其他人讨论我这种情况属于19届还是20届。  六面：  六面临时加了总监面，不过就聊了20分钟，问题和五面差不多。然后得到口头Offer。...查看更多

电话面试，面试官很准时，之前沟通的5:40面试，准点打电话过来了。全程聊的比较开心，面试官人也比较好。面试问题：1. 介绍感觉自己做的最好的一个项目和自己在项目中的角色。2. 围绕问题进行提问：如何优化MySQL查询？如何对项目做的优化？数据库索引，从索引结构的角度分析下为什么要加索引？项目为什么没有使用微服务？不同模块之间如何通信的？3. 多线程怎么实现的？核心线程数如何确定的？拒绝策略是什么？阻塞队列使用的什么？为什么？如果多线程执行的时候发生了异常或者一直没有返回，前端一直等待怎么办？4. redis缓存和数据库数据不一致怎么处理？redis除了用做缓存，项目里还怎么使用的？redis是单机部署还是什么部署方式？我们用到了主从，说下主从的工作原理。5. JVM 的内存区域（面试官问的 JVM 内存模型，我确认了下是主内存、工作内存的模型还是5大内存区域，面试官说是内存区域）、哪些是线程共享的，哪些是线程独享的？为什么使用分代垃圾回收？分代垃圾回收算法有哪些？标记-清除，标记-整理，标记-复制，分别解释下。垃圾回收器都有哪些？都是使用的什么回收算法？6. MQ了解吗？我说用过Kafka，问了下Kafka为啥这么快？Kafka如何快速进行数据查找的？7. Python写过吗？...查看更多

力扣题目，两个升序排序的数组，找出中位数Example 1:nums1 = [1, 3]nums2 = [2]The median is 2.0Example 2:nums1 = [1, 2]nums2 = [3, 4]The median is (2 + 3)/2 = 2.5....查看更多