第一面：上来三道题，然后问基础知识

算法题：

链表反转简单题
寻找字符串中最长的无重复的子串
Leetcode 3. Longest Substring Without Repeating Characters
选择字符串中最长的所有字母出现次数>=k的子串
Leetcode 395. Longest Substring with At Least K Repeating Characters

基础知识：

对C++熟悉吗？用过boost库吗？hive呢？指针和引用有啥区别
你对Linux熟悉什么？
数据库中 having与where的区别（对数据库的SQL语句的了解）
- “where”是一个约束声明，在查询数据库结果返回之前对数据库的查询条件做一个约束，即返回结果之前起作用，“where”后面不能跟聚合函数；
- “having”是一个过滤声明，在查询数据库结果返回之后进行过滤，即返回结果之后起作用，“having”后面可以加聚合函数；
Xgboost对于lightgbm的改进？ Gbdt or 随机森林呢？
LR的损失函数（极大似然估计+交叉熵损失函数）
LR为什么用极大似然估计，损失函数为什么是log损失函数（交叉熵）
https://www.cnblogs.com/stAr-1/p/9020537.html
交叉熵损失函数的公式，与极大似然损失的异同点呢？
https://blog.csdn.net/weixin_37567451/article/details/80895309
https://blog.csdn.net/b1055077005/article/details/100152102

第二面：上来先问项目，里面的实现的细节，最后做算法题

K-means算法的基本思想？项目中Kmeans中k是怎么确定的？什么时候迭代结束？
tf-idf的含义
爬虫模块有延迟怎么办？
你熟悉哪些深度学习中的算法？（围绕着深度学习问的）
Adam优化器的原理，深度学习中的其他优化器？（有哪些优化方法）
mini-batch梯度下降法，Momentum梯度下降法，RMSprop以及Adam优化算法
深度学习中如何解决梯度爆炸和梯度消失？
batch normalazation，吴恩达上课说的初始化权重可以有效缓解这个问题
如何防止过拟合呢？你用过哪些？
Bert原理，解决什么问题？
attention原理。为何你项目里不用maxpooling而是用attention（有什么好处）,这里你是如何实现的？怎么设计的？
Sigmoid的公式？用它有啥优点或好处？

算法：

二叉搜索树中查找比指定值小的最大值（考虑各种情况）
https://www.cnblogs.com/xiayy860612/archive/2012/10/16/2726861.html

写代码需要更快，而且是最优解。（也有需要和面试官稍微沟通，但是面试官希望的是直接做题，告诉他正确思路直接写代码，然后给代码给他看）

学习相关知识

一文搞懂极大似然估计 https://zhuanlan.zhihu.com/p/26614750

L2正则化为何能避免过拟合？

一：直觉上，正则化参数设置很大，让参数W很小，甚至很多为0，减少许多隐藏单元的影响，最终这个网络会变得更简单。
二：如果正则化参数（W^2前的系数）变得很大，参数W很小，z也会相对变小，此时忽略b的影响，z会相对变小，实际上，z的取值范围很小，这个激活函数，也就是tanh曲线函数会相对呈线性，整个神经网络会计算离线性函数近的值，这个线性函数非常简单，并不是一个极复杂的高度非线性函数，不会发生过拟合。

dropout为何能避免过拟合？

直观上理解：不要依赖于任何一个特征，因为该单元的输入可能随时被清除，因此该单元通过这种方式传播下去，并为单元的四个输入增加一点权重，通过传播所有权重，dropout将产生收缩权重的平方范数的效果，和之前讲的L2正则化类似；实施dropout的结果实它会压缩权重，并完成一些预防过拟合的外层正则化；L2对不同权重的衰减是不同的，它取决于激活函数倍增的大小
第二个直观认识是，我们从单个神经元入手

batch normalization

Z = WX + b
a = sigmoid(Z)

对每一层的Z值进行归一化，然后服从某种分布，比如均值为beta, 方差为gama的分布（两个参数），每一层的分布可以不同。

Batch Norm 为什么奏效？

原因一：
原因二：

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