携程2020届算法工程师笔试题(当时没有做出来): 有一个木桶，里面有M个白球，小明每分钟从桶中随机取出一个球涂成红色（无论白或红都涂红）再放回，问小明将桶中球全部涂红的期望时间是多少？
解题思路: 设E(i)代表M个球中已经有i个球是红色后，还需要让剩下所有的球变成红色球的期望。
详细参考:https://www.cnblogs.com/lakeone/p/5155649.html
我是哪个学校的 目前在哪实习 做了哪些项目
一个一个介绍简历中的项目。 1.textCNN和你之前使用的传统机器学习的方法有什么区别，提升点在哪里？ 2.你的DeepFM中关键的地方在哪？ 3.智能客服项目中你的指标提升是怎么样的？
1.搜索查询的纠错，比如用户想输入apple，结果打成了apply，你如何解决这个问题？ 2.九宫格中你随意选出五个字组成一句诗词，你可以利用爬虫爬取诗歌词的数据，问如何最快返回正确的诗词(注:这个诗词一定是存在的)
听说你是数学专业的？ 从1到100选出所有即是奇数也是合数的数，问你如何排序使得排序后的数两两都不互质？
给定N个人和M个讨厌关系，判断是否能将这N个人划分为两组，若A讨厌B，则A和B不能分到一组中？
#欢聚时代一面面经
1.你的特征是如何构造的？ 2.你用的是DeepFM模型，那你的Deep侧和FM侧的特征分别是什么？ 3.你的文本特征是如何构造的？ 4.word2vec的原理？ 5.如果一个帖子过短 可能无法收敛 你是如何解决的？ 6.你的帖子长短不一在训练时 应如何解决？ 7.深度学习如果不收敛要如何解决？(其实面试官这里想问的是学习率和步长要如何调整，进而引出优化算法，而我却直接说了加数据和减层数这种弱鸡的回答)
1.手写Dropout公式，并解释每一个公式的含义？ 2.Dropout是加在激活函数前，还是加在激活函数后？Dropout在神经网络训练和测试的时候要做怎样的调整？ Dropout系列参考:https://www.cnblogs.com/fpzs/p/9715044.html
1.手写Batch Normalization 并解释每一个公式的含义？ 2.Batch的含义是什么？ 3.Batch Normalization到底要解决怎样的问题？ 4.神经网络加了Batch Normalization后有哪些变化？ Batch Normalization 参考https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/8453498.html
求两个有序数组的topK数(参考leetcode第四题寻找两个有序数组的中位数)https://leetcode-cn.com/problems/median-of-two-sorted-arrays/ 大题思路:其实就是用两个指针指着两个有序数组的中位数，然后计算下数量是否等于K，否则移动指针直到满足条件为止。