或许每个程序员都想过加入谷歌。然而，要想“考试”成功，考验的不仅仅是开发者的编程功底，更重要的是参赛者的渠道是否广泛、背景是否强大、脑回路是否通畅……不过，梦想是Doit，简历要投进去，说不定面试就来了？因此，我们需要为面试做好充分的准备，以防万一。以前过桥的万千应聘者发回攻略，后来民间编程高手发现隐藏关卡……是时候总结一份谷歌应聘攻略了。附言这个攻略不仅适用于谷歌（排名中途失败的励志小哥被亚马逊挖走了~）在你面前肯定有毒（20道真题）谷歌的技术面试流程只是每个人的标准配置公司。先远程，后现场。面试以其强度而著称，您可能只想看看问题就回家。这些问题都是由Glassdoor收集统计的。不过顺便看看参考答案也不错。1.导数1/x。答：-1/x2在Python中是这样的。2.绘制log(x+10)曲线。答：如图所示。只需将logx的图像向左移动10个格。Python就是这种情况。3。如何设计客户满意度调查？答：第三个问题太抽象了。不知从何下手，我决定引导你，你可以在搜索引擎中查看：“客户满意度和客户忠诚度的计算标准”。4.抛硬币10次，得到8个正面和2个反面。试着分析一下抛硬币是否公平？p值是多少？5.继续上一题。10个硬币，每次抛10次，结果会怎样？为了使抛硬币更公平，应该如何改进？答案：小数定律或许能帮到你。附上参考：https://medium.com/@lorenz.rumberger/i-think-a-more-advanced-answer-for-the-coin-toss-game-would-use-the-bayesian-method-569696e892716.解释非正态分布及其应用。答：不知道受访者遇到了什么样的分布。然而，上个月，麻省理工学院发布了一种算法，该算法使用迷人的伽马分布来帮助自动驾驶系统在浓雾中保持视线。7.为什么要使用特征选择？如果两个预测变量高度相关，系数如何影响逻辑回归？系数的置信区间是多少？答：在处理高维数据的时候，很多模型都承受不住。特征选择允许我们在不丢失太多信息的情况下降低数据的维度。参考传送门：https://towardsdatascience.com/why-how-and-when-to-apply-feature-selection-e9c69adfabf28，K-mean和高斯混合模型：K-means算法和EM算法的区别在哪里？答：CSDN博主JpHU说，K-Means算法“硬分配”数据点的聚类，即每个数据点只属于唯一的一个簇；而GMM的EM解是基于后验概率分布，数据点的“软分布”，即每个个体的高斯模型对数据聚类都有贡献，只是贡献值有大有小。传送门：https://blog.csdn.net/tingyue_/article/details/707396719，使用高斯混合模型时，如何判断是否适用？（正态分布）答：仍然，请转到以下页面。详情传送门：https://stats.stackexchange.com/questions/260116/when-to-use-gaussian-mixture-model10，当聚类时标签已知，如何评估模型的性能？答：CSDN博主howhigh说，如果有类别标签，那么聚类结果也可以像分类一样计算准确率和召回率。但是分类标签不应该作为聚类结果的评价指标，除非你有相关的先验知识或者某种假设，知道这个分类类内部的差距更小——详情传送门：https://blog.csdn。网/howhigh/文章/细节/7392863511。为什么使用GBM而不是逻辑回归？答：GB是GradientBoosting。引用弗兰肯斯坦，谁知道答案，从决策边界来看，线性回归的决策边界是一条直线，逻辑回归的决策边界是一条曲线，而GBM的决策边界可能是很多条线。Logistic回归只能处理回归问题，而GBM也可以用来解决分类或排序问题。参考答案传送门：https://www.zhihu.com/question/54626685/answer/14061005612。每年有多少人申请谷歌？答：两百万。大多数人可能只是顺路看看他们是否会获胜。当然，技术问题和答案是无穷无尽的——下面不再给出答案。请自测并注意考试时间。13.您对Google应用程序进行了一些更改。如何测试一个指标是否增加了14.描述数据分析的过程。15.在高斯混合模型(GMM)中，导出方程。16、如何衡量用户对视频的喜爱程度？17.模拟双变量正态分布。18.找出分布的方差。19.如何建立中位数Estimator？20、如果回归模型中的两个系数估计值分别统计显着，将两者一起检验，是否等显着？不只是技术，这些都是深刻的在谷歌历年的面试中，总有一些直击心灵的玄妙问题。BI也统计了一些，比如：一辆校车可以放多少个高尔夫球？清洁西雅图的所有窗户需要多少钱？窨井盖为什么是圆的？另一个长篇：你只有两个生鸡蛋一个鸡蛋可能非常结实，也可能非常脆弱。在一座100层楼的大楼里，在两个鸡蛋都被杀死之前，你怎么知道它们可以从哪一层掉下来而不会破裂？需要多少步？鸡蛋说：我很好奇，脑洞测试是怎么打分的。友情提示：以上部分问题可以来摇一摇……想知道答案以及更多类似问题，可以在量子位的对话界面回复♂（ID：QbitAI）：三》谜题”的性格。史上最正统的谷歌面试书完结了。虽然面试准备是一个陈词滥调的话题，但这里有一个方便的指南，您无论如何都应该看看。就“谱系”而言，这本书是最正宗的，因为它是专门为谷歌官方招聘网站上的“FutureGoogler”准备的。来看看招聘官亲自给面试官提出的建议——预测面试题：面试前基本可以预测90%的问题。诸如“你为什么要应聘这份工作”、“你之前解决过什么问题”之类的问题，在面试中基本是必不可少的。写20题，提前准备，有利无害。计划：写出最可能的问题后，写下您对列表中每个问题的答案。这将帮助你加深对这些问题的印象，是你在面试中流利回答的利器。PlanB&C：对于以上问题，谷歌招聘人员建议你最多准备3个答案。如果第一位面试官不喜欢你的故事，这些备用答案可以帮助你赢得下一位面试官的支持。说明：面试官想了解你的想法，所以你需要在面试中展示你的思考过程和最佳解决方案。这个环节不仅仅是在评估你的技术能力，更是在评估你解决问题的灵活性。讲故事：谷歌面试官希望能够“讲故事”。一个有趣的面试技巧是每个问题都应该用一个故事来回答。比如“Howdoyoulead...”这个问题***我给大家举个例子讲个故事吧~讨论：在面试的过程中，你可能会不自觉地陷入一些问题的“陷阱”。当你遇到技术问题时，你看重哪些信息，想看看你是如何处理问题的，解决问题的主要方法是什么？一定要在这个时候讨论你的思维过程。改进：考虑如何改进当前的解决方案，让面试官知道你在做什么以及为什么这样做。练习：***考生应始终记住熟能生巧。模拟面试环节并自信地说出你的答案，直到你能清楚简洁地讲述每个故事。看来准备谷歌面试是个timejob~除了需要过硬的技术能力外，面试中20×3的题目也需要大量的时间来准备。顺带一提，申请成功的谷歌工程师也给了大家一些技术题的“备考”建议。听老爷子的话，对你面试有帮助。是的，有隐藏的检查站！申请谷歌只有三种途径：内推、校招、企业招聘？天真，我低估了谷歌工程师的大脑。有密道。如果Google发现您在搜索特定的编程术语，您可能会被邀请申请该职位。有人可以解锁这个隐藏关卡~我的兄弟MaxRosett曾经遇到过一个有趣的故事。谷歌搜索“Pythonlambda函数列表理解”时，搜索界面分裂并向后折叠，弹出一个框说“你正在使用我们的声音”，并邀请他挑战。点击“挑战”后，页面会跳转到一个名为“foo.bar”的页面，同样会有一道限时挑战题。连破六题后，foo.bar邀请挑战者提交个人信息。后来有招聘人员过来要简历。这个foo.bar的地址如下：https://www.google.com/foobar/不过别激动，没有Google的邀请还是没法注册这个页面的~故事***给了我们启发，可能是多用途的谷歌搜索...谷歌式的“高考”关于谷歌面试，其受欢迎程度和难度无异于业界的“高考”，现场千军万马过独木桥的画面再次出现。其中，有一位想去谷歌工作的“励志哥”JohnWasham。这位小弟在大学时主修的是经济学。从朝鲜军队退役后，他去教英语。我花了八个月的时间全职准备谷歌面试来实现我的目标！△“励志哥”JohnWasham这是一次“苦行僧”的修行。小弟曾经三周学习了一本1000页的C++书，还在GitHub上收获了21000多颗star，制作了1792张复习电子卡片……我花了1000多个小时看书，写代码，听课。△励志哥的暑期阅读清单只是准备过程中的一小部分。辛苦准备了八个月，弟弟……还是挂了，连电话面试都没有，直接被拒了。但努力总会有回报的。被拒后，弟弟目前在亚马逊工作。Google虽然好，但也不能太贪心。
