《一起秋招吧》专题

很好⭐⭐⭐⭐⭐ 🎈元戎启行二面：面试官是工作两年的acm选手，不怎么考八股，而是通过一个基础知识层层递进的提问，包括一些简单的场景问题，难度整体并不大而且很有趣。 🎈滴滴二面：面试官不考八股，主打一个聊天，会根据简历项目适当发散的问问题，比较关注候选人的个性，整体非常丝滑。 🎈文远知行三面：简单八股，主要关注算法水平，出的题目并不难但是follow-up是如何构造输入数据来覆盖所有case，

90分钟12道单选题，10道多选题，大部分和Java相关，小部分数据库和spring这种相关的。 3道编程题，难度不大，但是只能用Java（说实话有点下头，虽然我投的是Java岗，但是第一次见限定语言的。平时刷题用的不是Java就很难受 另：由于先收到的用友笔试，也直接确认参加了，所以后面收到小红书同一时间笔试的时候就拒绝了（说是能顺延下一次的，希望一定要顺延啊 #秋招##秋招提前批#

建议之后想进大疆控制方向的学弟学妹们，准备好以下几点，笔试挂掉的血泪教训： 1、经典控制理论和现代控制理论 经典控制里面的拉式变换、传递函数建立、稳定性裕量、稳定性判据、系统校正和零极点配置，要熟练掌握；现代控制理论里面根据动态系统列状态空间方程，观测器估计器收敛性分析，传递函数和现状态空间方程的相互转化，一定要熟练！！！还有就是系统的离散化，也要熟练 2、matlab 要熟练掌握matlab和s

三面-8.7 1个小时左右，但是问的深度是前所未有的....面试官说如果通过会有四面，但是我感觉跪在三面了55 1.自我介绍 针对两段实习的提问 2.完整介绍一个你主导或者深入参加的项目 3.你知道置信区间吗，这是怎么定义的 4.简历细节-你所定义的“跨城分发”依据是什么？怎么识别需求？怎么定义的？这么定义是否合适？（这真是个死亡问题...） 5.怎么判别一个实验是否推全？看什么指标？有增幅就推全

家人们，回顾一下我在23年12月参加的大厂二面，面试官针对投递岗位和简历情况进行提问，八股部分占比较大 自我介绍 为什么实习经历比较短，都做了些什么，学到了什么，意义 场景题：给核心产品的所有接口加一个公参，怎么测试 什么情况用自动化测试 自动化测试和人工测试的区别 手撕：列表元素排序（手写排序规则），怎么测试 手撕2：给你一个字符串 s，请将 s 分割成一些子串，使每个子串都是 回文串返回 s

基本信息 时间：2023.11.20 时长：25 min base：北京、首都、直辖市、国家中心城市、超大城市 问题 确认求学经历， 学业成绩写的5-20%是区间值吗？ 我看到你过往有实习经历 本科或者硕士有参加过竞赛吗？ 为什么选择前端开发？ 所以你觉得自己更熟悉前端？ qax是北京吗？ 问一下项目产出？ 哪一个难度高一点？ 是之前没做过，还是工作量上能体现难度？ 你们远程是打字吗，不允许视频

公司：腾讯 部门：腾讯广告 岗位：技术研究-数据科学方向 形式：视频面试 视频面试平台：腾讯会议 时长：14分钟 流程： 1、自我介绍。 2、你对于选择第一份工作的考虑有哪些？ 3、腾讯对于你的吸引力是什么？ 4、放到一年后你希望你在工作上获得什么样的成果？ 5、过往经历中你遇到的最困

岗位 视觉算法工程师 一面 针对项目进行提问，问的比较细，要对每一点说出为什么 深度学习算法相比于传统算法在去噪上有什么优势 了解傅里叶变换吗，蝶形计算快在哪里 了解量化吗 BN有什么用，为什么可以加速训练 label smooth为什么可以提高精度 介绍一下深度可分离卷积，深度可分离卷积和普通卷积的计算量对比 代码：应用题，二分查找的应用 #2023校招##计算机视觉算法工程师#

9.7一面 (50min) 自我介绍 项目比赛提问，问具体的细节 GRU与LSTM的区别 GBDT的原理 XGBoost和LightGBM与GBDT的区别 BN在训练和测试阶段的区别？BN在训练时是如何更新参数的？ 手撕算法题： 在一个m*n的矩阵里，一个机器人初始在x,y点，并且每次只能向相邻的上下左右四个方向移动一步，那么在最多移动k次情况下，一共有多少条路径可以逃出矩阵？ 输入5个参数：m,

写在前面：360我很早就面完了，一直没结果估计泡没了，自己也签了其他公司了，最近来更新一下面经。 一面：2022.9月初 （40分钟左右） 1、自我介绍 2、讲实习项目，讲到LightGBM，有没有试过XGB、GBDT，讲讲模型异同，在这个项目里怎么处理缺失值的。机器翻译是怎么做的，lstm和cnn的区别有了解嘛， 3、讲一个比赛项目，说下你怎么做特征的。语义特征怎么做的，如何判断两个近义词，wo

一面：2022.9.27 20分钟 1、自我介绍，说一下参与过哪些AI的项目，工作地点是如何选择的 2、日志检测的具体方法，故障预测的具体方法，有监督内存故障预测你要怎么设计，LSTM和GRU相比于RNN为啥好，说一下SVM的原理，说一下聚类方法，怎么处理数据中的噪声点，说一下优化器为啥有动量，接触过什么编程语言，dataframe给你怎么打乱，说一下机器学习的预处理要做什么 二面：hr打了个电话

先说说最近热度比较高的华子。 华为实习oc拒，秋招三面完没消息。 #实习一面 介绍论文。 -假设和假设空间的定义 -结构风险最小化和奥卡姆剃刀 -决策树 --节点分裂是熵增还是熵减，原因 -梯度消失和爆炸原因 -梯度的定义，模长方向表示什么 -手撕lc原题：幂集 #实习二面&三面 -二面三面就很水了，纯聊天 #秋招一面、二面、三面 囊括在一起写，因为确实没什么好写的。 随便问问论文，手撕一道原题。

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：投的AI工程师-NLP，base深圳，投递时间n，笔试时间n+5，测评时间n+6，一面时间m=n+25，二面时间m+16，三面时间m+21，收到短信三面通过，后面就没消息了。。。 笔试大概500分，每一面的结果都是在面试后五分钟左右立即收到短信通知的，这一点很好，有一种完成挑战的幸福感，虽然

时间线：8.21投递  8.31笔试 9.5面试  9.13二面 个人感觉：难度不高，问的偏八股，不知道是不是kpi，反正早期投的公司都是为了去涨经验，积累面经的。 顺丰一面9-5： 自我介绍 学过什么课程？ 说下网络你都了解什么？     我说了OSI七层协议 OSI七层和TCP IP的关系 说一下封包解包过程 加TCP包头，IP包头这些 讲下自己的项目 项目中自己完成了哪些部分 有没有做并发性

时间线：7.25投递  9.16笔试   10.19一面  10.25二面个人原因已拒 自我介绍 欧科比较看重英语，所以面试官问了英语有什么证，我说通过了CET6 540+ 面：托福雅思什么的呢？ 我：没有考这个 哈哈哈 问研究方向和研究课题 投这个岗位是海投吗？广撒网？ 为什么投运维呢？ 运开和运维你觉得有什么区别？ 说一下TCP 三次握手，四次挥手（老八股了）     我按照自己的理解说的，其