#非技术2024笔面经# 二面1117 1.业务介绍 2.个人介绍-3min 3.有效线索定义 4.考量的核心指标 5.转化率,哪个层级流失率最大 6.会不会考虑其他商业模式进行转化 7.是否涉及产品方案 反问: 1.工作模式 2.培养方案 3.看重应届生的能力(学习能力、抗压能力、正确的野心) 三面1124 1.个人介绍 2.第一段实习最大的挑战 3.对挑战的解决策略 4.职业规划 反问: 1.
腾讯-base未知-广告算法 做题: 1. 求两个列表的交集,时间复杂度尽可能低,不可以用map和set 2. 求一个数在一个列表中的最大数 ner模型除了gp还有哪些,gp相比普通ner的优点 ner中如何去解决预测错误的问题,比如宝马三系标签是BIBI中的三系 什么是线性可分,逻辑斯蒂是线性还是非线性的 常用的ctr模型 deepfm的fm结构是啥 如果输入特征只有一维,做二分类任务,这个特征
#上海爱数信息技术股份有限公司# #上海爱数##秋招##前端# 20230912 上海爱数秋招前端一面 平台:牛客网 时长:25分钟左右 • 自我介绍。 • 了解 BFC 吗?讲讲 • CSS 实现水平垂直居中 • 技术栈主要是? • vue-router 了解过吗?讲讲原理 • 了解过 Vue 的 diff 算法吗? • Vue 中 this.$nextTick 的原理 • 说一下对事件循环的理
面试岗位:物流产品组/用户产品组 面试次数:物流2次+用户1次#面经# 面试内容: · 物流产品(一面)20min 整体印象:面试官非常友善,没有假大空的问题,专注简历内容,很顺利; 面试内容: · 简历挖掘,核心想问两件事情: 1. 你认为的项目难点+解决方法+怎样的核心能力得到锻炼; 2. 你的工作内容及职责,询问细节体现你在项目中的作用。 · 问题讨论:业务背景介绍+问题+你的解决方案 询问
bg:非科班,一段测开实习,无项目经历,技术栈只有C++ 其实已经是二战阿里了,上周一战的时候,面完直接emo了,全是实际场景和应用的拷打,这也是没写一战面经的原因。 时间:1h15min 自我介绍(老规矩了) 介绍实习的内容、实习中有哪些难点以及如何解决 介绍本科比赛的内容,作为组长如何分配工作 研究生的研究内容以及进展 实习需求的实现思路 TCP/UDP区别、使用场景 基于TCP的协议 HTT
学C++看过哪些书 项目减少编译时间,头文件过多怎么办 一个类算大小,要考虑哪些情况 虚函数,什么时候有多个虚函数表指针,运行期什么时候虚指针指向虚函数表 内存对齐,为什么要内存对齐,除了减少CPU寻址次数还有吗? 内联函数,作用,优缺点 函数调用过程 unordered_map和map 红黑树和AVL树比较,map应用场景 哈希表怎么减少冲突 10分钟写算法题:最长不重复子串,TopK(写qui
第一天晚上12点投的,第二天就约面了,约面效率很高,但是直接发时间过来很难受 1. 发版频率 2.介绍一下实习负责业务的业务流程 3. 压测如何判断达到瓶颈 4. 压测如何判断预估系统容量上限(…) 5. 接到对一个模块的UI自动化覆盖需求,怎么操作(…) 6. 接口自动化case覆盖率怎么计算的 7. 接口测试中,如何判断一个接口测试完毕(…) 8. Linux 777每个7分别是什么意 9.
balball面试官高抬贵手,真的卷不动了QAQ 简单说一下经过,不算是面经 之前实习投过鹅厂,所以在池子里,有天莫名收到面试短信,发现被捞起来秋招了 ————集体面试———— 1、问了一下关于两种赛事的核心区别 2、让设计一个比赛让大多数玩家参与 各自回答,然后集体讨论,推选代表总结并允许补充 最后问问题 ————初试———— 问了实习经历和社团经历,围绕做过的项目展开介绍 聊了一下电竞饭圈化,
一面: 实习,项目,实验室项目 开源项目 最近看的书 八股: C++面向对象特性 虚函数 STL,vector和list,map和unordered_map AVL和红黑树,实现,应用场景,时间复杂度 寻路算法,A*优化,漏斗算法#搜狐畅游##秋招##面经#
一面: (专业面 男性面试官是一位在游戏行业深耕了13年的前辈,为人比较亲和,说老婆跟我是老乡还唠了半天家常) 1.自我介绍 2.聊了一下对我笔试的看法。说我作品集和笔试逻辑性全局观之类的比较好,但界面上一些层级关系还是要加强(因为面试官是原画出身对视觉方面还是挺在意的),并且一些设计规范的问题,手机屏幕适配等等。 3.为什么从产品或普通交互转游戏交互。 4.目前投了哪些公司我怎样去考量有什么打算
二面完等了一周终于三面了,整体算比较顺利,希望能有好的结果 1、问作品集 2、用户目的是什么,业务目的是什么 3、怎么通过设计达成目的 4、让再讲一个自驱的项目,核心回答做了什么设计,达到什么收益 5、怎么跟团队其他成员协同工作 6、组长在这个设计中起到的作用是什么 7、对公司的了解 8、对部门业务的了解,一、二面后针对这个部门做了什么准备 9、出了具体的设计题目问思路 10、职业规划、工作预期
更新:已挂 9月1号投递的算法工程师-机器学习岗,高德部门 9.5一面 (50min) 总结:面试分四部分:简历项目+基础知识+场景题+做题 自我介绍 简历项目比赛介绍+提问 问了许多深度学习和机器学习的基础知识: 卷积 vs 全连接 怎么理解卷积? 图片的物体发生位移或扰动,对CNN有影响吗? 池化的作用 随机森林 vs GBDT 随机森林和GBDT的基分类器可以改成线性分类器或者其他吗? 分类
9.7一面 (约40min) 自我介绍 项目比赛介绍,没有深挖 进程和线程区别 数组和链表的区别 递归和非递归的区别(除了栈这方面) 快排的时间复杂度,快排稳定吗 类似的基础问题等等(想不起来了。。。) 二叉树了解吗?还行 撕题:非递归中序遍历二叉树 反问 总体感觉面试比较简单,上午面完,下午通知下周二面 9.13二面 (约20min) 自我介绍 问了一个比赛,大概十来分钟 反问 面完下来一查秒挂
一面 问实习+科研 车道线检测的正负样本匹配方法 车道线检测的anchor-based方法的baseline是怎么做的 (LineCNN:从最底下的点发射出去,寻找线的proposal,需要最底下点的坐标以及三个边界的值,相对于RCNN的滑动窗口要快和轻便很多) 小目标检测有什么自己的思考 车道线检测任务的nms跟传统检测的nms有什么区别 手撕:找到第k大的数字快排,返回第-k个优化:找到第k个
背景:主研多模态分类领域,秋招主要投NLP和多模态方向的算法岗,如果机器学习的岗位描述和我相符也会投 流程:中电智慧城市研究院也是我蛮想去的一家,base深圳,投的算法工程师,投递时间n,一面时间m=n+5,测评时间k=m+9,二面时间p=k+1,后面好像是我去问hr知道自己挂了。。。 一面直接打电话面的,所以完全没心理准备,跑到一个可以说话的地方就开始自我介绍了,声音还在喘哈哈哈。一面主要是围绕