之前經歷了hr的兩輪郵件轟炸之後，終於在今天下午四點如約接到了滴滴面試官的**=。=獻出了本年度校招**面=。=
1. 自我介紹，大概說一下個人背景和研究方向；
2.神經網路初始每條邊訓練出來的引數權重如何初始化？（我答的是隨機在-1到1之間） 追問為什麼不能所有的賦成1？ 神經網路訓練出來的是全域性最優解嗎？
3. lr模型的好處，相對於其他的同類演算法來說有什麼好處？
lr邏輯回歸是分類演算法還是回歸演算法？ 還了解其他的分類演算法嗎（答了有knn，就開始問knn的問題了） knn大概的步驟和做法是什麼，如果給了資料集和label的話？
在什麼情況在用lr比較合適，或者說比其他的演算法合適？ 邏輯回歸和線性回歸的區別？
4. 演算法-資料結構方面了解的多不多，對什麼排序演算法有自己比較深的見解（我答了都可以，然後他就出了一道排序的問題） 如果說有乙個長度為m的整數陣列，有m個整數組成，每個數的取值範圍都在0到n3之間（前閉後開，整數間可能會有重合）（我答了桶排序，問了時間複雜度是多少，之後一直在糾結，面試官一直暗示我n3是開區間能不能得到什麼啟示） 了解的線性時間排序有哪些？（很蠢的回答了堆排序、插入排序，但好像不是，為什麼這麼蠢。。天哪。。。）
5. c++的問題，類的虛繼承主要解決的是什麼問題，舉個例子來實現虛繼承。好處是什麼？ 在學校裡有沒有做過c++或者python**量比較大的比賽？
6.簡單講一下參加的datacastle比賽的具體內容（開始balabala的講），用的是什麼模型，用的是什麼庫，第一次訓練lr的結果有什麼用？特徵選擇呼叫的feature-selection庫的輸入和輸出是什麼（把樣本的特徵和標註直接用進去），了解其內部實現嗎。模型的原理，你怎麼知道目前差在什麼地方，如何診斷。怎麼提公升後面的指標，還是真的有辦法或者明確的迭代方向。 如何判斷乙個模型是不是過擬合（假如沒有baseline怎麼辦），交叉驗證是怎麼做的。
7.對自己未來的規劃是什麼樣的。
9.滴滴的乙個實際問題，有司機的軌跡資訊，對於具體的訂單來說怎麼去精準的確定乘客在哪個位置上車的。（大概說了一下可能會有重複的路徑，通過重複點和重複路徑去挖掘位置資訊，還是司機和乘客在程式內的資訊互動等）
總之**面，表現的不那麼盡如人意，也不期望能拿到二面資格（如果拿到了，我撤回=。=）而且在c++和資料結構方面準備的還不夠充分，得多刷刷基礎和面經，多多加油啊=。=
滴滴出行2017春招研發工程師筆試題 俄羅斯套娃
題目描述 每乙個套娃都有乙個尺寸規格，寬和高用一對整型來表示 w,h 當套娃a的寬和高都小於套娃b的時候，套娃a就可以巢狀進套娃b內，在多個套娃的尺寸資料中找出可以依次巢狀最多的個數。輸入描述 輸入的第一行為整數n 1 n 50 表示套娃的個數。然後給出n個套娃的尺寸資料，每行兩個整數，表示該個套娃...
滴滴出行2017秋招筆試 餐館消費問題
某餐館有n張桌子，每張桌子有乙個引數 a 可容納的最大人數 有m批客人，每批客人有兩個引數 b人數，c預計消費金額。在不允許拼桌的情況下，請實現乙個演算法選擇其中一部分客人，使得總預計消費金額最大。輸入描述 輸入包括m 2行。第一行兩個整數n 1 n 50000 m 1 m 50000 第二行為n個...
滴滴出行2017秋招演算法筆試題 作弊概率
最近部落格的更新頻率也挺快的，希望自己能堅持下去。每週一篇面試題，這週的面試題是演算法筆試題，面試題不知不覺也寫了幾個月了，不難發現，那些大企業都喜歡考演算法題。一位滴滴實習生開發出了一套簡易作弊檢測系統，此系統存在一定誤差。如果乙個使用者確實存在作弊行為，但是此系統沒有檢測出的概率為 5 但是誤檢...