《算法面经》专题

背景：自己做的是算法部署 四十五分钟 主要拷打项目和实习所做的东西，聊了很多模型部署的工作 八股量很少，问你对NLP熟不熟悉，就NLP 大模型 关键词聊了一些，BERT transformer NER啥的，答的一般 最后介绍部门情况，说其实我们这边主要是算法设计，不是很偏部署，但是校招主要是看潜力，要是进来了能不能接受转方向

#tplink提前批# #面经# #tplink提前批# 一个面试官，45分钟。 1.详细介绍硕士期间的两个项目，过程中问了几个wifi的物理层协议的知识，比如wifi6e的最大带宽。 2.问了项目的无线网络模型 下面开始拷问专业知识。 3.符号定时同步是怎么做的？我说用锁相环，后来反应过来了，应该是想问基于cp的sto估计技术 4.wifi发射链路的步骤 5.wifi5,wifi6,wifi6e

手撕最大回文子串 深挖3个项目 问题与解决思路。 反问

不管结果给xdm个参考吧，图像算法岗 一共半个小时左右，很简短的自我介绍，之后就是介绍项目我一直在说得说了有二十分钟，可能会问一些项目的细节不过问的不深，无手撕，最后还有个类似智力题之类的就结束了，面试官挺好的

2023/05/08 首先自我介绍 他介绍他们公司是干嘛的：基于大厂在Github上开源的人工智能项目，主要是图像生成，进行优化再卖出去。 实习生的主要职责就是了解这些技术，能在本地搭建环境跑通，使用工具调整参数，并且上面给出写好的代码需要能修改代码。所以Pytroch这一块得很有了解。 其次是了解很多开源项目，比如Gam，复旦Moss等等 了解起来成本真的巨大

岗位：深度学习算法工程师 笔试：9月14日 一面(9月20日) 自我介绍 做什么方向 on-policy和off-policy DQN和PPO 为什么要提出PPO算法 论文为什么用强化学习 手撕代码：超简单，排序解决 反问 组内业务：vivo互联网，主要是应用商店等的推荐 HR面(9月23日) 自我介绍 优缺点 选一面答得不好的问题，重新回答 最大的挑战 最大的成果 实习最大的贡献 倾向城市 家庭

时间线：5.26笔试，5.30一面，6.7二面，6.13三面，目前已收到HR面通知。 5.26笔试：时间太久印象不深了，简单聊聊，不知道怎么过的 已经有其他大佬发过题目和解答，可以在牛客上搜到，实习生和应届生题目一样。本人Python选手，第一题印象中是用哈希表做的，然后一边遍历数组一边用哈希表记录每种卡片的数量，凑齐了就每个减一，但因为各种原因以及神秘的输入输出bug，一直到时间过去一个多小时才

一面（7.4，数据处理部门） 自我介绍 手撕代码一： [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]进行螺旋输出[5,6,3,2,1,4,7,8,9] 手撕代码二： 括号匹配，给定字符串'231(Jjhg){ds}'检验括号是否匹配 介绍一下台风估计项目你遇到的数据预处理 介绍一下LSTM LSTM各个门用了什么激活函数，以及这些激活函数的作用 讲一下你的爬虫项目，怎么

数学模型 1. 近似 2. 增长数量级 3. 内循环 4. 成本模型 注意事项 1. 大常数 2. 缓存 3. 对最坏情况下的性能的保证 4. 随机化算法 5. 均摊分析 ThreeSum 1. ThreeSumSlow 2. ThreeSumBinarySearch 3. ThreeSumTwoPointer 倍率实验 数学模型 1. 近似 N3/6-N2/2+N/3 ~ N3/6。使用 ~f(

#提前批##同花顺##图像算法#

#面经# 1.简述项目 2.问毕业论文方向，做到什么地步了 3.问控制策略PID、MPC这种 4.问传感器信息异常值怎么处理 5.问传感器精度的解决策略 6.问传感器使用中遇到过哪些问题，怎么解决的 7.问我跟随控制时，什么情况下MPC相对于其他算法更有优势 8.问会不会深度学习之类的，如果使用了这个方式会不会带来什么优势 9.问如果以工程角度去考虑，怎么去设计控制策略适应他说的某个场景 10.开

一面 unordered_map，哈希表结构，扩容，线程安全吗，怎么解决 ptmalloc和tcmalloc，内存池 malloc和new 线程池 阻塞队列 条件变量 CAS 实习，项目 算法题：合并区间 LC 56#得物##秋招##面经##C++#

金山三轮面试结束了，hr小姐姐说1—2周出结果，许愿oc，发面经攒人品 9.24 笔试 10.11 一面 主要是八股拷打+一小部分项目 数据结构： 二叉树和平衡二叉树的概念 大根堆和小根堆的概念 堆排序的时间复杂度 Python： list添加元素的方法 字典和列表的区别 修饰器的概念 迭代器与生成器 垃圾回收机制 机器学习和深度学习： 模型初始化方法 he初始化使用场景 模型压缩的方法 bn和l

一共50分钟左右，基本没八股 1.自我介绍 2.挑一个项目详细介绍一下，我介绍了一下我的RAG的项目，吟唱完面试官说提问几个重要的点，第一个问了一下数据集怎么构建的，第二个问了一下大模型怎么解决幻觉问题，第三个问我数据集构建问答切分怎么考虑语义问题 3.让我详细介绍另一个项目，我另一个项目是论文项目，吟唱完面试官又提问几个重要的点，第一个问我论文里情绪划分详细怎么做的，第二个问我共情怎么定义的，都

1、自我介绍 2、深挖腾讯实习项目(又问了20min，感觉两面的面试官都很感兴趣) 3、如何在实习项目中进行prompt调优的？ 4、介绍第一段实习 5、描述项目中自己实现的聚类算法，为什么不用dbscan聚类算法？ 6、决策树节点分裂算法？(只说了信息熵的算法) 7、多线程和多进程适用的场景和区别？ 8、介绍rpc框架 9、go语言的基础？ 10、go语言的异常处理？ 11、是否用过defer?