下面開始寫自己的經(jīng)歷：
4月19日，投遞簡(jiǎn)歷艺智，內(nèi)推通道倘要，完善簡(jiǎn)歷。
投遞后十拣，當(dāng)前進(jìn)度變化如下：
新投遞：
這期間封拧，我完成了測(cè)評(píng)。
簡(jiǎn)歷評(píng)估中：
在4月23日大概下午4點(diǎn)左右夭问，接到了浙江杭州的電話泽西，是阿里的面試人員，因?yàn)槲冶粌?nèi)推的是阿里集團(tuán)-創(chuàng)新業(yè)務(wù)事業(yè)群-盒馬的算法工程師-機(jī)器學(xué)習(xí)職位甲喝，但是在阿里完善簡(jiǎn)歷“經(jīng)典三問”中尝苇，我填寫的最想去的部門是“天貓事業(yè)部”，所以面試官先問我埠胖，考不考慮盒馬糠溜，我說考慮。面試官說直撤，那你現(xiàn)在有時(shí)間聊一聊嗎非竿？我說，有時(shí)間谋竖。面試官說红柱，好的，那我們開始吧蓖乘。
于是就開始了我的一面锤悄，時(shí)長(zhǎng)約30分鐘。
回憶一下嘉抒，大概流程是這樣子的：
面試官：先做一下自我介紹吧零聚。
北極熊：balabala
面試官：也就是說，你本科期間主要完成的是“基于視覺的煙霧檢測(cè)”些侍，研究生期間主要完成的是“類別無關(guān)計(jì)數(shù)模型的復(fù)現(xiàn)與改進(jìn)”隶症，那我們來聊一下后一個(gè)項(xiàng)目吧。
北極熊：好的岗宣，這個(gè)項(xiàng)目……（我講述了一下項(xiàng)目的流程）
面試官：這個(gè)項(xiàng)目中蚂会，你剛才說，最后得到一張熱力圖耗式，再根據(jù)熱力圖得到計(jì)數(shù)和位置胁住，那么請(qǐng)問你是怎么得到個(gè)數(shù)的呢趁猴？
北極熊：所得到的熱力圖，每一個(gè)物體滿足高斯分布措嵌，中心處概率最大躲叼，向邊緣依次減小，概率和等于1企巢，那么我們只需要通過積分，來求得整張圖的概率和就可以知道有幾個(gè)物體了让蕾。不好意思浪规，沒有物體的位置，我們?cè)O(shè)置概率和為0探孝，我剛才忘記說了笋婿。
面試官：哦哦，我明白了顿颅。
面試官：你做這個(gè)項(xiàng)目的目的是什么呢缸濒？只是想通過該項(xiàng)目來鍛煉自己的代碼能力嗎，還是想做進(jìn)一步的研究粱腻，用于其他應(yīng)用呢庇配？
北極熊：我對(duì)這個(gè)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了簡(jiǎn)化和改進(jìn)，想要將它應(yīng)用在別的場(chǎng)景中绍些，例如我們實(shí)驗(yàn)室正在做的課堂點(diǎn)名系統(tǒng)捞慌，用于對(duì)學(xué)生人數(shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)。另一個(gè)應(yīng)用是我們實(shí)驗(yàn)室做的柬批，蜜蜂蜂箱檢測(cè)系統(tǒng)啸澡，其中需要監(jiān)測(cè)的一個(gè)量是，蜜蜂的數(shù)量氮帐，那么可以在蜂箱中裝一個(gè)攝像頭嗅虏，通過拍攝照片，可以來對(duì)蜜蜂進(jìn)行計(jì)數(shù)上沐。
面試官：好的皮服，我明白了。
面試官：你說你所復(fù)現(xiàn)的論文可以做到計(jì)數(shù)時(shí)奄容，與類別無關(guān)冰更，那么你有沒有思考過，為什么能做到與類別無關(guān)呢昂勒？
北極熊：嗯蜀细，我思考過，之所以能做到與類別無關(guān)戈盈，是因?yàn)樵撜撐陌延?jì)數(shù)問題奠衔，轉(zhuǎn)換成了匹配問題谆刨，所以可以做到與類別無關(guān)。
面試官：常用的匹配問題的方法包括：xxx（說了一些我不太懂的名詞归斤，所以也沒記住痊夭，以下內(nèi)容來自百度：可是我沒有百度到，我也記不清楚到底人家說的是什么了）脏里，那在該項(xiàng)目中她我，是如何匹配的呢？
北極熊：我的理解是迫横，因?yàn)槲覀兊妮斎胗幸粡埿D和一張大圖番舆，那么其實(shí)是在找，大圖中有幾個(gè)與小圖相似的區(qū)域矾踱。
面試官:好的恨狈，我明白了。
面試官：我看你的項(xiàng)目中呛讲，用到的多是深度學(xué)習(xí)的方法禾怠，也就是網(wǎng)絡(luò)，那你有沒有用過一般的方法呢贝搁？也就是不用深度學(xué)習(xí)的方法吗氏，比如說：xxxxxxxx（此處又是一堆我不懂的詞語，也咩有記着枪）
北極熊：我也用過的牲证，那我說幾個(gè)，您看是不是关面，我在“煙霧識(shí)別項(xiàng)目”中坦袍，首先調(diào)研了目前的主流方法，一個(gè)是深度學(xué)習(xí)的方法等太，還有一個(gè)就是非深度學(xué)習(xí)的方法捂齐，我采用的是HOG和LBP特征加SVM。另外在人臉朝向識(shí)別項(xiàng)目中缩抡，我在采用遷移學(xué)習(xí)方法之前奠宜，首先采用的是，手動(dòng)設(shè)計(jì)的一個(gè)簡(jiǎn)單的卷積網(wǎng)絡(luò)瞻想，但是效果不太好压真，精度只有90%。
面試官：ok,好的蘑险，我了解了滴肿。
面試官：你有沒有接觸過樹形結(jié)構(gòu)，比如說決策樹佃迄、xxxxxx（又是一堆我沒聽過的泼差，所以沒記坠笊佟）。
北極熊：這里面堆缘，我接觸過決策樹滔灶，其他的沒有接觸到過，不好意思吼肥。
面試官：好的录平，沒關(guān)系。
面試官：你有沒有接觸過其他類型的方面缀皱，比如說萄涯，強(qiáng)化學(xué)習(xí)。
北極熊：強(qiáng)化學(xué)習(xí)的話唆鸡，我們實(shí)驗(yàn)室之前有師姐給我們講過，我也知道枣察，強(qiáng)化學(xué)習(xí)的一些知識(shí)争占，比如說，可以設(shè)計(jì)一個(gè)小游戲序目，一個(gè)小木塊臂痕，走來走去猿涨。（后來我想了想握童，可能直接說叛赚，強(qiáng)化學(xué)習(xí)最典型的代表就是阿爾法狗）
面試官：ok澡绩，好的。
面試官：你有沒有接觸過俺附，字幕肥卡，視頻中的廣告推送（抱歉，我不記得人家怎么說的了）
北極熊：嗯事镣，我們實(shí)驗(yàn)室之前有個(gè)師姐的畢設(shè)就是做的這個(gè)步鉴， 是在一個(gè)短視頻里，插入合適的廣告璃哟。
面試官：好的氛琢。
面試官：你有沒有接觸過，NLP随闪。
北極熊：我?guī)熜种皡⒓舆^一個(gè)比賽阳似，是關(guān)于美團(tuán)的客戶評(píng)價(jià)的“細(xì)粒度情感分類”問題，我明白大致的流程蕴掏，但是沒有具體參與過障般。
面試官：好的调鲸。
面試官：我看你簡(jiǎn)歷上面寫了，編寫過矩陣分解的程序挽荡，那么你知道矩陣分解的應(yīng)用場(chǎng)景嗎藐石？
北極熊：（啊，我好像之前查過定拟，可是我忘記了于微，于是我第一次打開了百度）(⊙o⊙)…，我想一下青自，我有點(diǎn)不記得了株依，……，（還是沒查到延窜，這個(gè)故事告訴我們恋腕，別想邊查邊面試，那會(huì)顯得你反應(yīng)超級(jí)慢）
面試官：我提示你一下逆瑞，比如說推薦系統(tǒng)中的……
北極熊：啊荠藤，您是說，協(xié)同過濾矩陣获高，哦哈肖，這個(gè)我確實(shí)知道，但是我沒想到念秧。
面試官：好淤井，你知不知道，如何解決樣本不平衡問題摊趾。
北極熊：嗯币狠，樣本不平衡問題的話，例如严就，正例有100個(gè)总寻，反例只占2個(gè)，那么我們可以降低正例的數(shù)量梢为，是正反例各占50%渐行，但是這么做，就沒有合理利用樣本資源铸董。
面試官：這樣做祟印，只是沒有合理利用資源嗎？還會(huì)帶來別的問題嗎粟害？
北極熊：嗯蕴忆，會(huì)的，還會(huì)改變正負(fù)樣本的自然分布悲幅。
面試官：好的套鹅，那還有什么方法呢站蝠？
北極熊：還可以通過改變閾值。
面試官：好點(diǎn)的卓鹿，還可以改變閾值菱魔，那loss函數(shù)方面呢？
北極熊：啊吟孙，一般情況下澜倦，我們的統(tǒng)計(jì)結(jié)果會(huì)給出一個(gè)混淆矩陣。在很多現(xiàn)實(shí)問題中杰妓，例如藻治，醫(yī)療診斷中，把一個(gè)正常人巷挥，診斷為一個(gè)病人桩卵，和把一個(gè)病人診斷為一個(gè)正常人，這都是一次誤判倍宾，但是它帶來的代價(jià)是不一樣的吸占，我們可以給這不同的誤判以不同的代價(jià)。
面試官：好的凿宾，你提到混淆矩陣了，那么你對(duì)于準(zhǔn)確率兼蕊，還有召回率怎么理解呢初厚？
北極熊：我是這么理解的，準(zhǔn)確率也稱為查準(zhǔn)率孙技，召回率也稱為查全率产禾，我們就用西瓜書里面的典型例子來說，查準(zhǔn)率顧名思義就是牵啦，查的有都準(zhǔn)亚情，查全率就是，查的有多全……
面試官：好的哈雏。
北極熊：（我自認(rèn)為理解的很到位楞件，于是繼續(xù)解釋）查準(zhǔn)率在計(jì)算的時(shí)候，分子是真正的好瓜的數(shù)目裳瘪，分母是（啊土浸，反正我回答完了，面試官彭羹，讓我回去再看一下黄伊，說不是這樣子的，天吶派殷，我可能解釋反了还最，或者錯(cuò)了墓阀，這里還是不重復(fù)錯(cuò)的了）
查準(zhǔn)率 = 準(zhǔn)確率 = 真正例? /（真正例 + 假正例）：
也就是，查出來的好瓜里面拓轻，真正的好瓜的比例斯撮；
查全率 = 召回率 = 真正例 /? （真正例 + 假反例）：
也就是，真正的好瓜悦即，被判別為好瓜的比例
面試官：我看你簡(jiǎn)歷上面寫了你有很多演講和講義吮成，你的表達(dá)能力也很強(qiáng)，那么是因?yàn)槟銈兪菐煼秾W(xué)校辜梳，所以你們同學(xué)們的這種能力都很強(qiáng)嗎粱甫？還是你個(gè)人能力突出呢？
北極熊：謝謝您的肯定作瞄，我們老師經(jīng)常說茶宵，我們是在師范院校辦理工科，所以我們肯定有自己的特點(diǎn)宗挥，我們學(xué)校經(jīng)常會(huì)舉辦很多比賽乌庶，給了我們好多機(jī)會(huì)。另外老師經(jīng)常跟我們說契耿，我們所有的能力到最后都要?dú)w結(jié)為寫和說的能力瞒大，所以在平時(shí)，我們都很注重抓住機(jī)會(huì)培養(yǎng)自己這方面的能力搪桂。當(dāng)然了透敌，我個(gè)人而言，可能比其他同學(xué)要更為積極一些踢械。
面試官：好的酗电，我明白了。那你還有什么要補(bǔ)充的嗎内列？
北極熊：沒有了撵术。
面試官：那你還有什么要問我的嗎？
北極熊：我想想话瞧，……嫩与，沒有了。但是我想說幾句交排，通過剛才的面試蕴纳，我還是學(xué)到了很多的，比如您說的我有些基礎(chǔ)知識(shí)掌握的還不太牢固个粱，這個(gè)我會(huì)好好看的古毛。另外您剛才提到的矩陣分解與推薦系統(tǒng)中協(xié)同過濾矩陣的聯(lián)系，我確實(shí)在平時(shí)的學(xué)習(xí)中，還要加強(qiáng)自己這方面的學(xué)習(xí)稻薇，思考還不夠深入嫂冻。謝謝您。
面試官:沒關(guān)系的塞椎，因?yàn)樵诠I(yè)中和在學(xué)校桨仿，還是有很大的差距的，許多工業(yè)中關(guān)心的問題案狠，和在學(xué)校關(guān)心的是不太一樣的服傍，所以你們才需要在廠里實(shí)習(xí)。好的骂铁，謝謝你吹零，再見。
北極熊：好的拉庵，再見灿椅。
（哈哈哈，我現(xiàn)在在寫這篇面經(jīng)的時(shí)候钞支，面試官的聲音還能浮現(xiàn)在我的腦海中茫蛹，這么一想，好像是微微一笑很傾城里面烁挟，肖奈的聲音坝ね荨）
于是静稻，我就開始在網(wǎng)上各種查資料，發(fā)現(xiàn)想進(jìn)阿里實(shí)習(xí)匈辱，需要經(jīng)過3個(gè)技術(shù)面+1Hr面振湾，于是，我就開始瘋狂準(zhǔn)備（因?yàn)橹滥軌虻玫揭淮蝺?nèi)推的機(jī)會(huì)實(shí)屬不易亡脸，也很想能夠去阿里實(shí)習(xí)押搪，所以想好好抓住這次機(jī)會(huì)。）這其中浅碾，我首先把之前不太全面的知識(shí)點(diǎn)大州，重新整理了一下：
哈哈，或許很自信吧垂谢，還準(zhǔn)備了HR面的問題回答：
以下是關(guān)于樣本不平衡以及混淆矩陣的問題：
另外我查看別人的面經(jīng)厦画，里面說到，還會(huì)問以下問題：于是我整理了一部分：
1、什么是Boosting Tree根暑？
首先復(fù)習(xí)一下力试，什么是Boosting:
Boosting Tree:
2、RF（Random Forest）
2.5排嫌、GBDT是什么畸裳？
2.7、XGboost模型：
3淳地、順便復(fù)習(xí)了一下多類問題：
4商模、又復(fù)習(xí)了一下SVM核函數(shù)：
5掖疮、問了一下獅虎“AIChallenger”的比賽——“眼底水腫病變分割”的具體過程（用STAR回答）
6、L1和L2正則為何可以減弱over-fitting？
4月24號(hào)践盼，上午，發(fā)現(xiàn)阿里上面的狀態(tài)變成：
待安排面試：
過了一會(huì)峦萎，狀態(tài)變?yōu)椋?/p>
面試中：
我又繼續(xù)緊張地準(zhǔn)備……
4月25號(hào)售葡，上午大概11點(diǎn)鐘，又接到了浙江杭州的電話耍贾，這是二面的面試官：
面試官2：你好阅爽，請(qǐng)問是xxx嗎，我是阿里巴巴的荐开，想問一下付翁，你是20年畢業(yè)還是21年畢業(yè)呀？
北極熊：我是21年畢業(yè)晃听。
面試官2：為什么要這么久呢百侧？
北極熊：因?yàn)槲沂菍W(xué)碩，需要讀3年能扒。
面試官2：哦哦佣渴，是這樣的，我們的暑期實(shí)習(xí)崗初斑，只招收明年畢業(yè)的學(xué)生辛润，所以你明年再來比較合適。
北極熊：好的见秤。
面試官2：你怎么這么著急的找呢砂竖？
北極熊：我就是想提前找一下，發(fā)現(xiàn)自己的不足鹃答，也了解一下工業(yè)的需要乎澄，然后早點(diǎn)努力，多多準(zhǔn)備测摔。
面試官2：好的置济，你的動(dòng)手能力還是挺強(qiáng)的。只是在以后的學(xué)習(xí)中，再多加強(qiáng)基礎(chǔ)知識(shí)的學(xué)習(xí)舟肉，也注意深入思考修噪。
北極熊：好的。謝謝您路媚。
面試官2：你還有什么要問我的嗎黄琼？
北極熊：我想問一下，我哪里比較薄弱整慎，以后的努力方向脏款。
面試官2：好的，你以后就業(yè)的話裤园，是希望從事研究型的還是應(yīng)用型的呢撤师？
北極熊：應(yīng)用型吧。
面試官2：好的拧揽，應(yīng)用型的話剃盾，那么建議你，平時(shí)除了CV外淤袜，再多了解一些其他方面的深度學(xué)習(xí)的知識(shí)痒谴。另外多注意一下其他的數(shù)理知識(shí)。應(yīng)用型的話铡羡，找工作的時(shí)候积蔚，要注意加強(qiáng)算法這塊的學(xué)習(xí)，也多拓展一下知識(shí)面的寬度烦周。鍛煉動(dòng)手能力的話尽爆，可以多做一些case，還有網(wǎng)上的一些競(jìng)賽读慎，如果能夠取得一寫名次就更好漱贱。還有就是，多思考一下夭委，很多問題的內(nèi)在邏輯幅狮，想想為什么這么做。請(qǐng)問還有別的問題嗎闰靴？
北極熊：沒有了，謝謝您钻注。
面試官2：好的蚂且，再見。
好啦幅恋，最后的狀態(tài)機(jī)就是：
已回絕：
但是沒有什么遺憾遭京，通過這次這么近距離的和大廠的交流胃惜，發(fā)現(xiàn)，原來覺得自己在專業(yè)方面的基礎(chǔ)不行哪雕，能力不夠船殉，甚至一度懷疑自己以后到底能不能靠著自己的專業(yè)找到一個(gè)好工作。這次的面試斯嚎，學(xué)到了很多利虫，最關(guān)鍵的是增強(qiáng)了自己的信心，也對(duì)自己有了一個(gè)清晰的認(rèn)識(shí)堡僻。不過自己平時(shí)的努力還是不夠的糠惫。畢竟代碼呀，論文呀苦始，科研呀寞钥，功夫在平時(shí)嘛，還好我還有一年的時(shí)間可以努力陌选。很感謝有這么好的機(jī)會(huì)理郑。
最后，想要鳴謝一下我的獅虎咨油，近朱者赤您炉，雖然獅虎厲害的不得了，在獅虎面前役电，我總是啥都不會(huì)赚爵，但是呢，很多知識(shí)我發(fā)現(xiàn)是與獅虎在平時(shí)的聊天過程中法瑟，無意中學(xué)到的了冀膝，回想一下一年前的自己，那個(gè)時(shí)候霎挟，才是什么都不會(huì)呢窝剖。一年過去了，自己也確實(shí)成長(zhǎng)了很多吧酥夭。知識(shí)上面赐纱，也增長(zhǎng)了很多脊奋，謝謝我獅虎日復(fù)一日的教我，你辛苦了獅虎疙描。徒兒會(huì)更加努力噠诚隙，學(xué)習(xí)的道路上， 有你這么好的大神指點(diǎn)起胰，我真是幸運(yùn)啊久又。
? ? ? ?不過，我已經(jīng)很Lucky的拿到另外一家很不錯(cuò)的小廠的實(shí)習(xí)資格了籽孙。不管在哪里，只要認(rèn)真做火俄，總會(huì)有收獲噠，執(zhí)著難得疯攒，總不會(huì)辜負(fù)你的認(rèn)真嗦随。
好啦，阿里的面經(jīng)敬尺，就寫到這里枚尼，但是我的成長(zhǎng)之路，才剛剛開始砂吞，大家一起加油吧署恍！
另外附上別人的面經(jīng)：
筆經(jīng) and 面經(jīng)
劍指offer能重復(fù)就重復(fù)，最好背下來蜻直，基本就能解決C++/數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)盯质； Python由淺入深過一下；
模式識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí)概而、計(jì)算機(jī)視覺算法（艾海舟）當(dāng)做科普有時(shí)間讀一下呼巷；維護(hù)一個(gè)大型的開源社區(qū)或者開源項(xiàng)目可以讓自己“更真實(shí)地”融入所謂的計(jì)算機(jī)視覺、人工智能這個(gè)圈子赎瑰。對(duì)于無論阿里巴巴還是騰訊王悍，對(duì)技術(shù)都很癡迷。通過了解身邊的好朋友薪酬可以發(fā)現(xiàn)乡范，BAT的面試官水平真的要比華為高很多配名。
原文：https://blog.csdn.net/shenziheng1/article/details/82749547
另外看了另一個(gè)人推薦的書：
阿里大牛推薦了幾本書（非基礎(chǔ)類），雖然以前也知道可是沒看過晋辆，大牛推薦了還是要看的渠脉，分享給大家：
(1)Machine Learning A Probabilistic Perspective
(2)The Elements of Statictical Learning
我自己推薦Bengio的”Deep Learning”一書
