https://zhuanlan.zhihu.com/p/665595011 Boss直聘 算法工程师 一面 11.06 项目介绍 画出Lstm的结构图,并进行说明 Lstm用的激活函数是什么?相比sigmoid有什么优势? 介绍Rcnn。为什么它速率较慢 C++内存泄露的原因 Python哪些对象是可变的,哪些是不可变的,怎么判断 Coding y = np.array([1, 1, 1, 1,
某中小型教育自研 集合是否能同时遍历和修改?这里回答了会抛出异常 可以用迭代器遍历 多线程下 如何保证一个线程对变量的写不会影响到其他线程对这个变量的读与写 ?实现读写分离 让每一个线程都有自己的一份数据 ioc原理 什么时候加事务注解? 分布式事务是否能保证一致性?这里g 然后就是他们公司事先给的提高题 怎么设计一个数据量过亿 还要保证查询 和统计报表是时间不超过3秒? 就说了用多级缓存 和 分
截至3.28晚上: 小厂一面挂 快手一面挂 淘天一面挂 太难了,投的都是机器学习 第一次问大模型,之后我巩固了大模型八股 第二次问机器学习不问大模型,之后我仔细学了最小二乘法到SVM 第三次不问机器学习,也不问大模型具体技术,让我讲gpt发展历程和attention发展脉络 三次算法题也都没做出来 没有项目亮点,只能补足基础吧
发个记录帖 米哈游: 三月初投递 3.22通知笔试 4.2交卷 当前状态:测试中 暂时不知道考核流程,希望顺利吧 顺便捞捞同一批的朋友
🍭 大家好这里是清隆学长 ,一枚热爱算法的程序员 ✨ 本系列打算持续跟新 OPPO 春秋招笔试题 汇总 📝 今天 OPPO 的 2025届秋招 也是正式拉开帷幕啦 👏 感谢大家的订阅➕ 和 喜欢💗 ✨ 笔试合集传送们 -> 🧷春秋招笔试合集 ✨ 01.LYA 的魔法方阵 问题描述 LYA 是一位魔法学徒,她掌握了一种神奇的魔法阵,可以快速计算 方阵的行列式的值。然而,LYA 的导师认为仅
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1.自我介绍 2.场景题,如何解决菜品超卖问题? 3.Redis缓存穿透,击穿,雪崩分别是什么? 4.MySQL主从复制怎么做的? 5.算法:快速排序 6.算法:两数之和(力扣第一题原题) 7.反问: ①部门主要业务 ②工作氛围 ③对我的建议 建议过程中又提问了MySQL为什么使用B+树作为索引?为什么不是B树,红黑树? 全程项目中深挖八股,1h左右
一面: 1.自我介绍。 2.项目遇到了什么困难,怎么解决的。 3.c++怎么实现封装的。 4.堆和栈的区别(指内存)。 5.三种继承方式的访问权限变化(public,private,protected)。 6.虚函数实现原理。 7.类的内存布局。 8.什么样的函数不能声明为虚的。 9.什么情况只能使用初始化列表。 10.构造函数调用顺序。 11.反问。 二面: 聊游戏相关,学习相关,实习期间规划,
面的java/c++搜推开发岗(当时不知道随便投的,后来才知道好像是个很核心的岗。。。。 7.3 更新 已OC走offer审批了,Base 北京。 一面: 自我介绍+挖项目。 八股 1. java容器有那些。 2. HashMap的冲突解决和扩容/treeifyBin。 3. Hash还有那些冲突解决方法,他们的不同和优缺点。 4. AQS概念、原理和java中的应用。 5. TCP可靠传输的方法
今天基本上Boss上和实习僧没刷到Base地可以投的一些岗位了,华为和阿里有几个岗位没写毕业时间要求,就打了招呼,结果都直接说要求24届。 今天又面了滴滴的另一个事业部,面试官真的是每一个方面的内容都会问几道,从基础、集合、多线程、JVM再到数据库缓存、计算机网络操作系统,最后面试官评价项目这块答的都还不错,但是有些问题还是需要深入去了解一下。最后还给了我很多建议、也聊了聊部门业务以及平时的加班情
记录一下人生的第一个正式offer - 恒生电子 个人水平:技术一般 本科211,非科班,但学了计算机基础和各种编程语言 硕士985,科班,项目是本科毕设,小论文写好未投,去年11月份还在学C++网络编程,11月中旬改学Java,飞快地复习了Java基础和JavaSE,然后新学SSM,JVM和多线程知识,redis刚学了个开头 从2月的最后一天开始投简历,按时间顺序,除掉其它简历笔试挂的,有过面试
2023.5.14 奇安信-2024暑期实习-渗透测试工程师(安服方向)-笔试 #奇安信信息集散地##我的实习求职记录##奇安信# 90min 单选23道 不定项选择18道 选错不得分 少选得1/3分 考察知识点: top10 sqli 联合注入 xss payload分析 xxe linux命令 nginx解析漏洞 log4j漏洞 主流数据库 端口号 nmap 命令 重点:php 有好几道php
知乎链接 https://zhuanlan.zhihu.com/p/670356216 一面 11.15 60min 1. Transformer (1) 结构 (2) 为什么它能处理多种模态,是怎么处理的 (3) 它怎么用于图像分类,怎么处理图像的 (4) 他的解码器和编码器有什么不同 Mask编码 2. BN的作用和好处 减少损失函数后梯度消失 3. Dropout的好处 4. 梯度消失的原因
知乎链接 https://zhuanlan.zhihu.com/p/670347110 一面 11.12 50min 1.项目 2. Facal loss 3. Coding: (1) 连通块个数 (2) 实现NMS 二面 11.18 38min 详细聊了项目 15-20min 2. Focal loss 场景题: 给一堆图片数据,数量很多,但是里面一部分是噪声图片也就是标签是错误的,请问怎么训练
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