1. 全程问项目相关,没有任何一个八股问题,项目要非常熟悉,会进行扩展。 2. 开放性问题比较多,要能自圆其说。 3. 算法题是和编解码相关的。 #快手##快手信息集散地##音视频#
1h 1.自我介绍 2.实习遇到了什么困难,怎么解决的 3.接口测试的输入输出异常处理,比如用postman发一个请求/想一个场景,能想到哪些异常;讲讲实习中的具体业务,怎么做接口自动化的 4.给一个场景,需求是满足一个点在一个多边形里,能想到哪些异常 5.域名解析过程 6.三次握手 7.怎么理解这个岗位的 8.职业规划 9.手撕:给一个整数n,从数组A中拼出小于n的最大值。能考虑到哪些异常 10
更新:一面已通过 —— 开场先调了五分钟设备,问了15分钟,最后10分钟做题。面试官全程强调HC紧张,30分钟结束,感觉寄了。第一次写面经,攒攒人品。 开场: -自我介绍 -你之前面过我们部门三轮技术面面评都不错,最后为啥挂了?(我也想问) 项目: 深挖实习项目(其实感觉也不深,就问了15分钟),包括业务场景、模型、样本构造、特征工程方面 算法题: 都是力扣原题 -链表公共节点 -和为target
今年投递 OPPO 的人实在是太多了,6月28日投递,8月1号才过初筛,收到测评和笔试链接 面试应该也是最后一批面试了,期间因为时间冲突联系招聘HR调整面试时间,HR表示如果不面,后续可能不再安排了面试了 时间线: 8.2 笔试 - 8.18 一面 - 8.28 二面 - 8.29 HR 面(状态码显示通过✅) 三场面试都比较简单,每轮面试30min左右,不太清楚是 kpi 面还是学历厂 一面 8
一面 自我介绍,介绍项目,有什么意义,有什么难点,遇到什么困难,怎么解决,为什么想来我们公司,家是哪的
1. 有无实习经历 2. 深挖项目,着重问需求分析阶段的内容。好几次讲到了功能的实现,面试官都说不想知道功能细节,只想知道前期需求调研和报告撰写的过程 3. 需求分析阶段遇到最大的困难 4. 如何看待从软件工程师转换到面向客户的售前角色 5. 如何去追求自己的喜欢的女生,如何介绍自己(?) 6. 如何看待chatGPT(二面又问到了) 7. Github中Copilot工具的使用对编程人员带来什么
8月19日:投递简历。 8月25日:笔试,三天内答完。 单选18题,20分钟,分值54;多选4题,20分钟,分值16;编程3题,50分钟,分值30。 选择题有些还比较偏,可能没有听说过的知识点,夹杂计算机网络知识。 三道编程题都是手写(word模式,说是问答题?)。第一道打印水仙花数,第二道创建学生表,包含基本信息,并修改增加地址字段,最后编写5条数据插入其中。第三道,创造一个Computer类,
45min面试分成三部分 1)项目介绍 广告公司实习,用多元回归看哪个广告平台对收入影响最大。 问:模型有什么问题和改进方法?答:依靠经验判断哪些特征有用,也许神经网络会好。问:你有实行这个改进么?答:没有。(羞愧) 科研项目,神经网络判断哪个SSD延迟更低。 问:用了什么样的模型,是否特征筛查。问:你知道什么业界的特征筛选发放么。答:我只知道便利所有特征组合。(相关矩阵) 2)机器学习问题 问:
1. 介绍一下你自己; 2. 聊了感兴趣的一个项目; 3. 先来做两道题。 买卖股票最佳时间【只能买一次】 和 【必须买两次】(变种,利润可以是负数); 4. 介绍实习经历,问的很细,将广告的整套流程都问清楚了; 5. 你知道什么是RTA吗?(广告投放策略Real-Time API) 6. 八股-过拟合是什么原因导致的?有什么解决方法(答了图像增强、正则化、降低模型复杂度、训练集扩充), 7、BN
上来先自我介绍然后让自己挑一个项目介绍。后续面试官问了很多问题 1 特征工程如何做 2 特征筛选都有哪些介绍一下 3 随机森林原理 4 支持向量机介绍一下 5 深度学习框架会哪些介绍一下 6 transformer介绍 7 attention机制都有哪些介绍一下 8 lstm原理以及相比于rnn的优势 9 时间序列预测都有哪些方法 10 介绍一下arima算法 11 数据库都会哪些 12 深度学习
C++四种类型转换 进程内存分布 多进程、多线程、多协程优缺点 STL由哪六部分构成 拷打WebServer,另外给了一个场景,让优化 手撕单例模式 手撕快排非递归 面试官问的题不难,可能是手撕代码的地方出了点问题,一面面完挂了。
1.自我介绍 2.数据采集相关,怎么把kafka中的数据采集到mysql中? 忘了 3.hive,两张表的重复数据,怎么去重? 回答distinct,group by ,开窗取第一条, 开窗函数是哪个? 没回答上来 4.udf函数写过吗,flink消费kafka中的数据写过代码吗,需要看代码? 5.使用java干过那些代码? 面试时长:10分钟,面试效果,差 不足:对于简历上的内容,回答支支吾吾,
奇安信 计划研究院 算法工程师 一面 40min 11.06 1.介绍了三段实习实习经历,里面用到的模型的原理,改进方法等 聊了20min 2.刚收到图像的训练数据,怎么进行处理 3.Yolov5的主要改进点 4.介绍特征金字塔,以及为什么它能提升模型的效果 5.介绍Centernet模型 6.anchor free比 anchor base有什么优缺点 7.Python列表去重的方法 8.Pyt
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,
一面 11.23(有些问题忘了) 44min 自我介绍 详细讲解下目前做的项目(diffusion相关) 为什么网络结构要这样设计 与ip-adapter有什么不同 有没有效果展示(展示了下效果,面试官说不错) 了不了解GAN GAN和diffusion的区别 了解模型部署相关的知识吗(不了解) 写题: 力扣-704 写一个含有三层卷积层的10分类神经网络,写出每层的shape输出 反问: 对我这