《汇量科技Mobvista》专题

大家都说，算法岗最近几年有点卷，但是随着多模态和AIGC的兴起，这个领域又多出了很多机会。我最近社招入职阿里，总结了包括阿里，腾讯，字节，商汤，华为等十几家互联网和AI公司的面经以及平时我的学习成果。因为面经花费心思多，整理时间久，不支持白嫖哟 如果是校招或者社招，可以考虑入手，如果是在校学生也可以当做比较好的学习资料，里面包含了很详细的讲解。

1. push_back()左值和右值的区别是什么？ 2. move底层是怎么实现的？ 3. 完美转发的原理是什么？ 4. 空类中有什么函数？ 5. explicit用在哪里？有什么作用？ 6. 成员变量初始化的顺序是什么？ 7. 指针占用的大小是多少？ 8. 野指针和内存泄漏是什么？如何避免？ 9. malloc和new的区别是什么？ 10. 多线程会发生什么问题？线程同步有哪些手段？ 11.

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MySQL语句查询： 将1天24小时按每5分钟分成小段，即 00:00:00 - 00:04:59 、 00:05:00 - 00:09:59 、 00:10:00 - 00:14:59 、 00:15:00 - 00:19:59 、 00:20:00 - 00:24:59 、 ... 23:50:00 - 23:54:59 、 23:55:00 - 23:59:59 。 现有一张表，表中有一日期

问题内容： 给定一个自引用表 与相关值的相关表 还有一些样本数据 我需要一个存储程序来接送直属孩子，并为他们，他们的孩子和他们的孩子一路走来。 例如，如果传入，则树将是直接子代，输出将是 应该采用哪种方法来实现此行为？ 我正在考虑使用CTE，但想知道是否有更好/更快的方法。 问题答案： 假设您的层次结构不算太深，这样的递归CTE将可以工作： 非CTE方法将需要某种形式的迭代，基于游标或其他方式。由

我正在为64位mips机器使用gcc编译器。我注意到生成的一段汇编代码很有趣。下面是详细信息： 通常，bnez将立即跳到0xb0。但在0xb0之后的块中，我确信程序必须使用a1作为参数。但是我们可以看到，在0xb0之后，a1从未出现在块中。 但是a1在0x58中使用，就在bnez（0x54）之后。 那么0x54和0x58指令有可能同时执行吗？超标量处理器通过同时将多条指令分派到处理器上的冗余功能单

公司：顺丰速运集团（顺丰科技） 岗位：大数据挖掘与分析工程师 形式：视频面试 视频面试平台：赛码 初试 面试官：所在组的大数据挖掘与分析高级工程师 时长：15分钟 流程： 0、面试官自我介绍 1、自我介绍 2、看到你简历上写了很多个项目，你觉得哪个项目对你能力提升比较大？可以详细描述一下吗？包括但不限于项目背景、分析过程、最终目标、结果展示等。 3、讲一下机器学习模型和数据挖掘方法在这些项目中的具

先简要做自我介绍，之后面试官问一些变成方面的简单问题、关于家庭方面的问题、户口等。 两个技术主管两个hr，两个技术主管会轮流问问题，主要针对自己做过的项目，C语言和一些嵌入式外设。 为什么来交大思诺？ 技术问题的整理： 1、c语言程序方面的一些简单的问题 2、stm32如何进入中断？ 3、exter “C”的作用？ 4、数据如何在单片机上计算？从哪里取出，放到哪里？ 5、static的作用，面试官

1.参加校园宣讲会，并当场进行C语言的笔试（不难，都是些常见的，加上一些算法题：排序和链表） 2.等了一周，电话通知面试 3.技术面和HR面同时进行 技术面： 1.C语言常用的关键字，const，volatile，用处以及为什么这么用？ 2.中断函数的用法，以及注意事项，以及全局变量用在中断中会怎么样？ 3.会问会不会C++，以及操作系统 HR的面试就是那些常规的问题： 1.自己的优缺点有哪些；

我这是校园双选会投的简历，然后就通知去面试。面试比较简单，没有笔试，先自我介绍，接着仔细的聊做过的项目，然后面试官介绍公司情况，让你提问题。主要问做过的项目细节，比如项目做的多久，为什么选择做这个项目，这个项目有什么困难，怎么解决的，采用什么技术以及采用的原因，哪一部分是你做的，通过细节了解你技术掌握的程度。我问了一下公司对这个岗位的要求，面试官比较有想法，谈了很多。 整个过程大约不到20分钟，面

电话面试，两个技术主管两个hr，两个技术主管会轮流问问题，主要针对自己做过的项目，C语言和一些嵌入式外设。 技术问题的整理： 1、c语言程序方面的一些简单的问题 2、stm32如何进入中断？ 3、exter “C”的作用？ 4、数据如何在单片机上计算？从哪里取出，放到哪里？ 5、static的作用，面试官提示：需要从在函数里和函数外两个地方来答 6、链表和数组的区别？ 7、解释一些多态。 8、铁路

Python 在科学计算上的应用非常广泛，包括数学、统计学、图形学……等等， 也是科学计算领域的首选编程语言之一。 这一部分的文章主要是介绍 Python 在科学计算领域常用的库，以及科学计算在日常中可能的实际用例。 常用库介绍 IPython 和 Jupyter Notebook NumPy NumPy 是 Python 科学计算生态系统的基础，提供了多维数组操作、线性代数运算、傅立叶变换等 多

半小时 视频面试 进去先自我介绍 （准备的是英文的但是要求中文）然后是一些英文提问 开始中文提问 校园经历、项目经历 怎么理解产品经理、项目管理、例子. 然后对公司的了解 ………诸如此类 主要结合简历吧

背景 Python 常用于开发高性能的科学应用。它被广泛应用于学术和科学项目中，因为它易于编写和执行。 由于它的高性能，Python 中的科学计算经常使用扩展库，通常用更快的语言编写(比如 C 语言，或者用于矩阵操作的 FORTRAN) 。主要使用的库由 NumPy ， SciPy 和 Matplotlib 。详细讨论这些库超出了 Python 最佳实践指南的范围。然而，对 Python 科学计算

数据科学最近成为计算机的热门领域。数据科学是利用计算机的运算能力对数据进行处理，从数据中提取信息，进而形成“知识”。它已经影响了计算机视觉、信号处理、自然语言识别等计算机分支。