《面经SHEIN》专题

1面 项目经历+少量8股，项目从motivation 到结果，再到他可拓展的点。8股问了我一点bert 和diffusion，然后开放性回答了一个问题，具体忘记了。coding是手撕transformer，包括mask。 2面 项目经历加少量8股+coding，和一面差不多，也是讲论文讲实习，8股是clip blip 的原理还问了点源码。然后对论文提出了几点质疑。然后问了点并行训练基础。codin

1.自我介绍 2.linux中的线程一般是怎么调度的？ 3.如果现在是一个单核的CPU，那么多个线程是按什么顺序去运行的？也就是线程的系统调度？ 4.如果现在多个线程，怎么确定哪一个会先被执行？ 5.能简单说一些你用过的stm32的一些芯片的配置吗？CPU主频，flash和RAM分别都是多大的？ 6.你在stm32上都做过哪些开发？ 7.你开发过哪些驱动吗？ 8.你了解整个SPI的通信过程吗？SP

我面的是PM岗，一共三面，三面当中有挺多重合的问题，且很多问题是对项目经历的深挖，我就把三轮面试当中比较普适的问题整合了一下，供大家参考！大家在准备面试时也可以多复习一下项目经历希望能帮到大家 1. 自我介绍 2. 介绍实习的项目经历 3. 你在实习过程中遇到的最大的困难？你是如何解决的？ 4. 你认为作为产品经理，你有什么优势和劣势？ 5. 概括一下你的三段实习所在的公司是什么样的？（工作氛围等

#小米面试# 晚上搜推算法一面。50min 上来直接问项目，问了十分钟左右开始做题。 第一题就是有序的矩阵找target值，对行和列分别二分，秒了。 第二题就是排序链表。一开始用归并排序，秒了。后来面试官要求用快排的迭代方法做，一开始想不明白迭代怎么做，后来面试官说也可以用递归做，然后也很顺利地写出来了。 许愿二面！

百度自驾视觉算法岗，提前批三面已挂。 通过了前两轮技术面，开始盼望能来一个offer，三面之前查了一下面试官，是百度的技术专家，就想着应该是偏高层的面试，类似于主管面，不会问太多技术细节。面试的时候发现果然如此，就问了我以后工作的规划和方向，二十分钟结束了面试。结果今天发现已经开始走正式批的简历筛选了，在主管面挂掉果然比在技术面挂掉更难受啊，更何况这个主管面就只是聊聊天。

网上没有搜到九号公司的面经，昨晚机器人工程师一面，面试官人很nice，主要是在谈项目，然后面试官给了一个假设的问题，让想可能的解决方案。 没有考代码，最后问接不接受做一些C++工作。 #2023校招# #2023秋招# #九号公司# #九号机器人#

好不容易约面朝夕光年算法，最后到写算法题，面试官说C++数组不能用大括号定义，下一秒我一运行啥问题没有。不懂不要装懂可以吗？他还问了一下子数组和子序列有啥区别，简直了这位大锅😂😂😂。大锅也完全不懂科研，还问简历上论文中没中。老天啊，这几个论文的会都早开完了，佩服佩服，我真投的是算法岗？

#微众银行23秋招笔试，是我太菜了# 参加微众银行的人工智能算法岗，总的来说题目不是很难。选择题范围挺广的但都是一些机器学习基础题。没有编程题，后面四道简答题，一道数据库题，三道算法情景分析题，这四题我都不会（主要是因为我是cv专业的，对其他机器学习方面的算法不太了解）。第一题数据库的题，数据库知识早就忘了，后面三道情景分析题类似数学建模题，但只要写出思路就可以。

23届-09.16 奇安信一面 面了20分钟，问的都是简历上的，什么都问：机器学习、算法、数据结构、测试流程等 最后面试官问我：http三次握手 把我搞蒙，我说，您说的是tcp三次握手吗 他说：不是 http三次握手 我说：好八，我不知道 救命，但是我在网上搜http三次握手就是tcp的三次啊。

#美团面试#搜索推荐算法工程师#美团一面# 自己没项目经验，就光研究，产出论文没中， 下午三点开始，面试时间差不多40多分钟吧， 总体问题基本上就是围绕着你的简历出发的。简历有啥内容就问啥 上来自我介绍一番， 然后问你做的比较好的项目，就疯狂讲论文思路，给他讲懂就行，在着就问了问数据集大小， 然后下来就是熟不熟系 P什么玩意的 说不熟悉， 然后问简历上熟悉的技能 Wide & deep 思想缺点

开操作闭操作 插值方法 边缘检测 SVM 阈值分割方法 亲自动手实践过什么算法？ 了解图像配准吗？ 场景题：浏览器放大图像马赛克锯齿什么原因，怎么解决？

9.20 哔哩哔哩算法笔试 第一题，求最少操作次数，超时超内存，好像要用二进制做，数论直接寄 第二题，单调栈问题不大 第三题，类似于斐波那契数列的递推，掉进了python的大坑，负数对正数取模tm是正的，怪不得一直30%，我吐了 一入python深似海，从此offer是路人

达达-到家算法-算法工程师 一面 9.7 25min提问+10min手撕 自我介绍 深挖项目（NLP方向） 介绍BERT Attention、Self-attention、Cross-Attention介绍和对比 如何解决过拟合和欠拟合 BN原理，训练和测试时分别怎么操作 Dropout原理，训练和测试时分别怎么操作 XGboost缺失值处理方式 手撕：链表重排 闲聊环节： 什么时候出结果？一周内

发面经记录一下 数据/算法岗位 9.17一面 1、简历； 2、项目； 3、业务场景题目，如何根据目前已经有的用户数据，包括平台上的交易数据，来为客户推荐租房经理； 4、手写一个梯度下降； 5、反问； 9.17二面 1、项目（深挖，还分享了ppt给面试官讲） 2、kmeans初始点不同得到不同的聚类结果，如何改进； 3、SVM算法介绍； （还有一些已经记不清了） 4、反问；

快手算法一面 一个小时，前40分钟讲了自己做的东西，最后做了道rand5构造rand7，一开始忘记公式了，后来自己推了一遍核心思路理清了，可惜具体写代码的时候有bug没跑通就到时间了。希望能给个二面吧。