<笔试> (都是选择题)题目有: 1现在常见的语音交互助手有哪些? 2 toB和toC产品区别有哪些? 3可用性原则有哪些(多选) 4用户体验设计原则是什么? 5移动端传感器怎么设计的? 6产品一致性体现在哪里? 7按钮的状态都有哪些? 8交互设计检验方式 9卡片式设计优点 10产品设计的流程 下面是简答题: 11小程序对原生App的冲击下,小程序和ap
9.3投的,5号就收到笔试通知,快! 一个小时,30个还是25个选择题,c++基础知识,数电,模电,操作系统,图像都有,挺费时间的。
题型:3道编程题 题目1: 小红拿到了一个字符串,她想知道有多少个baidu型子串? 所谓baidu型字符串,指的是第一个、第四个字母是辅音,第2、3、5字符是元音,且每个字母都不相同的字符串。 baiduoxiaojiabankanjiaran baidu和duoxi这两个是 输入样例1 baiduoxiaojiabankanjiaran 输出 2 题目2: 小红拿到了一个01串,她每次可以选择
笔试不难都是选择题,不过有几道不知道啥东西没听过 一整张卷子150道题,只需要挑自己方向的20道做就可以了,5多选,15单选 另外,不要手欠去玩监控的小窗口!我因为玩那个小窗口不知道咋点的,小窗口连带着答题界面都缩小了,被计了一次切屏 #秋招##校招#
题型:两道编程题 题目1: 题目描述 给出一个1~n的排列p=[p1, p2, … , pn] 请计算有多少个pi (1<i<n)满足在pi-1, pi, pi+1三个数字中,pi既不是最大的数字也不是最小的数字。 输入描述: 第一行一个整数n 接下来给出一个1~n的排列 3<n<30 输出描述: 在一行中输出满足条件的 pi的个数 示例1 输入: 5 1 4 2 3 6 输出: 1 说明: 只有
20多道不定项选择题+3编程+5简答, 120min 我投的计算机视觉算法工程师,有一说一,笔试居然要求双机位,手机和电脑都开摄像头。。。,后机位我都没地方放,不知道有木有啥影响。。。 选择题好多是概率论题 编程题不能用本地ide 第一道编程题,100% 求黑白图中白色斑块数量,但我感觉这就是求岛屿数量,用简单粗暴的dfs加used数组过了 第二道编程题, 100% 第二题跳楼梯改版,动态规划,给
第一道:字符串替换 第二道:岛屿问题中加入最大曼哈顿距离 #趋势科技招聘##趋势科技笔试##趋势科技#
1.计算城市通路数目 DFS 题目描述:判断从城市0到城市4有多少条路可以通;0和4城市之间的网络拓扑是有向无环图,计算0到4有多少条路可以走 2. 查找直角坐标系内的两个点使他们与x轴围成的长方形面积最大 题目描述:给定一个无符号整数数组,每个元素表示一个点,数组元素的索引作为直角坐标系的x坐标,元素作为y坐标,任意两个点:x轴方向的距离作为长方形的长,y轴方向的最小值作为长方形的宽,找到两个点
已有oc(需要实习转正) 如果想要知道我面过的公司更详细的流程可以私我,一定知无不言。今年秋招形势确实不太好,实在没offer的小伙伴可以尝试一下投点中小厂的实习攒经验,可以参与上线项目,还有不错的小厂面试时就给实习(可转正)oc了,蛮增长自信的~ 要记住秋招并不能决定往后几十余年的人生,一次笔试或者面试也不能完全证明你的能力 双非艺术类院校,提交作品有策划案,同人文,画的画,建模作品。有一点点中
十一假期后的第一个笔试! 🎇时间线 9.26 投递简历 9.30 收到笔试邀请 10.8 参加笔试 🎆笔试 时段:19:00 - 23:59 时长:150min 题型:综合运营6道,直播运营7道,社群运营7道,海外营销推广6道,用户运营7道(只选择1个职位方向作答!!!) 我盯了通知好几十秒,确认是只用答所选的方向的6或7道题,而不是完成网页大类里的33道题(!!!重点提醒:该职位为大类招聘,
【二轮考核】:笔试 【考核形式】:开卷,限时 【笔试题目】: 一、请在以下主题中任选其一,完成问题1-3。 主题一:2022年下半年A股市场投资策略 主题二:“2022年巴菲特股东大会”要点解读 主题三:家庭理财规划与资产配置 1、结合你对所选主题的理解,设计一场财经访谈直播节目的主持人开场白。 访谈对象不限,身份可参考:证券分析师、投资顾问、基金公司基金经理等;主要播出平台:国泰君安君弘APP。
1模拟即可 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main() { int n; cin >> n; vector<int> arr(n); for (int i = 0; i < n; i++) cin >> arr[i]; int res = 0; for (aut
高效方便的机器学习库 官方文档:http://scikit-learn.org/stable/documentation.html Example:http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/ 简述sklearn里我用过的一些类和函数
机器学习常常需要进行数据可视化,matplotlib是python可视化最著名的库。 matplotlib API文档 常用方法: pylot模块 hist:柱状图 plot show:开一个窗口展示图片 ion:画图不阻塞,恩,可以利用这个做动画
机器学习常常需要fake数据,或者进行数据预处理,numpy是python科学计算的一把利器。 numpy 官方手册,支持字母检索 常用方法: 生成数据: arange: 生成一定范围内的数据 ones_like:生成与参数维度相同的数据 random模块:随机相关 np.random.shuffle:给一个ndarray做洗牌 数学计算: exp:自然指数 sum:求和 numpy.linalg