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LinkedIn(ML)一面实习

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toothacher17 发表于 2016-1-9 12:02:53 | 显示全部楼层 |阅读模式

2016(4-6月) 码农类 硕士 实习@Linkedin - Other - 技术电面 |Other其他

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今天面了LinkedIn一面(ML track)。碰到一个中国小哥,人非常nice非常赞。小哥应该之前是做distributed system,现在过来做optimization。一上来小哥简单自我介绍,然后告诉我两个part,一个是聊ML,另一个是做题,让我自己选择顺序。我选择先ML

开始ML之后,我有一个项目大概是LDA+NN。也是醉了,小哥两个都不太懂的样子,然后就开始狂问(或者装作不懂?)。然后让我先解释LDA,然后让我解释我的model比LDA哪里好。并且过程中不断challenge我对两个模型的理解。然后又让我简单介绍一个Classifier。我就说Logistic Regression,刚说了一句,然后小哥说你不妨来说Neural Networks吧。然后我就开始说neural networks..期间聊了一下overfitting...后来somehow我mention了一些MapReduce。显然小哥对这个很感兴趣,然后就开始问我对MapReduce的理解。然后我就开始大概说了一下streaming data, sort, reduce之类的。. 1point 3acres 璁哄潧
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说道MapReduce之后,小哥就很自然的开始的开始做题了。然后做的题就是跟Streaming有关。大概就是design一个class,去处理stream data。basic idea是stream流过data,存储N个数据,实现两个函数求求mean和variance。我设计的就是用一个queue,每次pop出第一个,把新流入的数据加入到队尾,然后求均值就直接求存下来的N个数好了。然后就是分析一下complexity,问我求均值能不能O(1)。我靠这么问了肯定可以啊,然后我就想了一下,大概就是每次流入数据的时候顺便update一下mean。方差的思路是差不多的, E(x^2) - E(x)^2就可以了。小哥很开心,说对的。
. 鐗涗汉浜戦泦,涓浜╀笁鍒嗗湴
整个过程小哥都很好,所以觉得或许有机会能够过第一轮(迷之自信啊。。),要是挂了也是惨啊。。。攒人品啊,发一下面经。之前看到地里很多小伙伴中了面经。。虽然我没有中,攒人品啊。。

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Tsien 发表于 2016-1-9 13:10:33 | 显示全部楼层
LZ,请问怎么选track啊?有木有职位链接==
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 楼主| toothacher17 发表于 2016-1-9 13:32:20 | 显示全部楼层
Tsien 发表于 2016-1-9 13:10
LZ,请问怎么选track啊?有木有职位链接==

我们是项目的导师的一个学生一起内推的,推完之后就变成Machine Learning Track了...
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