Daily Interview

背景

牛客网，知乎等众多网站上包含了数以百万计的面经，但往往大而散，面试者在准备面试时候去翻阅不但浪费时间，翻阅材料越多，越觉得自己很多知识点都没有掌握，造成心理上极大的压力，导致面试中不能发挥正常水平甚至面试失败。 其实，每一位求职者都应该有自己的一份面试笔记，记录笔试中常涉及到的知识点和项目中常被问到的问题。每次面试之前看一遍，做到举一反三，融会贯通，熟捻于心，方能在每次面试中汲取经验，最后从容应对。我个人就有自己的面试笔记，每次面试之前都会翻一遍，边看边想，但求好运。

宗旨：

不需要大而全，涵盖所有内容，因为知识在不断更新迭代，我们也做不到涵盖所有。 不提供查漏补缺，因为每个人的短板不尽相同，需要面试者根据自己知识体系，多加思考，自己完善。 这是一份每一个面试者面试之前必看一遍的小面经。面试之前的半天时间，温故而知新。

内容：

以面试岗位为梳理主线，整理面试之前必看的面试题目，给出高频的面试知识点和面试题。

机器学习算法工程师

1. ML

   • Decision Tree
   • Adaboost
   • Frequent Pattern
   • Tree Embedding
   • GBDT LR
   • Kmeans
   • logistic regression
   • Word2Vec
   • Collaborative Filtering
   • k-nearest neighbor
   • SVM
   • NaïveBayes
   • metrics
   • hmm
   • CRF
   • features selection
   • optimizers

2. Coding

   • 数组
   • 排序
   • 贪心
   • 字符串
   • 链表
   • 二叉树
   • 图
   • 搜索
   • 动态规划
   • 其他

3. Big data

   • MapReduce
   • Technology
   • Questions

4. Logic & Probability

   • 逻辑题目
   • 概率题目

5. cs subjects

   • 操作系统
   • 计算机网络
   • 数据库

6. DL

   • 深度学习基础

图像处理算法工程师

1. CV
   • TODO

自然语言处理算法工程师

1. NLP
   • TODO

使用方法：

面试之前能够花半天时间翻一翻的面试笔记，翻看不是目的，目的是翻看时候的温故、知新和信心。建议每个求职者根据自己的面试经验和项目情况填充该框架，加入自己的理解与感悟，把知识内化于心，刻上自己的印记。 对于有充足的时间准备面试的小伙伴，不妨将框架中涉及的内容深入学习理解，如果能加上实践项目进行理解，可谓锦上添花。