《算法面经》专题

一面是只做代码 三道做对就算过 可惜 四道是写出来了 但是复杂度太高了 我说咋都这么简单 现在卡在初试了

题目：我现在有一个文件，把文件中出现单词频率最高的k个单词找出来，文件内容都是逗号分隔的单词 我用go语言写 abc.txt内容 "wang,jing,yu,shuai,ge,shuai,ge,j" package main import ( "fmt" "io/ioutil" "sort" "strings" ) func main() { contents, err :=

15min超短面 ①介绍项目 ②卷积相对全连接最大的优势 ③常用损失函数 ④常用正则化 ⑤知不知道目标检测 ⑥数据预处理方法 ⑦用过哪些神经网络 ⑧用什么深度学习框架 ⑨有过实际pytorch部署经验吗 回去等通知，还会再联系（也不知道是不是真的），感觉自己有关CV方面的没答好，毕竟我也不是搞CV的，不过看他们的JD也不是强制要求CV方向咯，不晓得后续如何

代码面50min，全程八股和coding没问简历 给了两段代码让我看有什么问题 没问题的那段什么情况下会有问题 改成有问题的 智能指针 写一段多线程访问shared_ptr对象会出现问题的代码 单例模式和工厂模式 写一段单例模式的代码 emplace_back和push_back的区别 emplace_back底层用了什么特性让其能够在容器内构造 手撕： 合并区间 无辅助数组原地合并区间

1、介绍项目经历，背景，过程，怎么解决的。 2、如果有一批数据，训练出来后效果精度达不到要求，怎么处理。 数据角度:噪声多需要降噪，数据本身不规律，数据缺值比较多，数据需要去重聚类，特征不够需要引入其他特征 模型角度:模型选择的问题，过于追求最新技术但是不适合场景，模型健壮度不够需要集成学习模型 参数角度:超参数的选择不是最优解导致梯度降不下去 实际角度:评价指标不合理 3、上一段离职原因，gap

阿里云是系统开之前就开始面试了，但是最后被挂了。现在拿到了阿里本地生活的offer，因此来分享一下阿里云的凉经。 一面，电话面50min 1 面试官介绍部门，还是非常详细的，工作内容，行业发展之类的，非常全面 2 自我介绍 3 实习经历 4 问了一些异常检测，时间序列的问题（常用方法） 5 论文方法，研究背景，创新点 6 实习的难点，提升点 7 分布式计算 8 推xgboost，从决策树讲到xgb

美团oc啦 分享个面经攒点人品 8.30 一面（1h20min） 1. 挖简历 2. 相关评价指标 3. 是否了解其他模型 4. 负采样 5. 代码：合并两个数组 9.1 二面（1h） 1. 简历 2. 其他模型 3. transformer原理 4. 代码：面试官自己出的一个题 比较考思维 9.11 三面（40min） 1. 项目：word2vec介绍，负采样权重为什么是0.75，其他词嵌入模型

面试官应该是很注重对自己项目的是否掌握，会问很多项目相关的，八股问的很少，手撕这一块，一定要表现出自己手撕一般，就会出简单的题（我这俩面试官是这样的，可能运气好），题目一般都是面试官自己改编的，我没遇到原题，给一张白纸和笔，直接写伪代码就行。 技术一面 (40分钟) 问题： 自我介绍 项目经历 实习经历 实习中最困难的事情是什么，怎么解决的 实习时处理并发数据的经验 计网中七层中协议了解哪些，大概

一面 1、自我介绍 2、简历项目 3、手撕是一道计算机图形学的经典问题，判断两条二维线段是否相交 先判断line1, line2 x轴投影是否相交，再判断y轴投影是否相交，最后判断两条线段是否互相跨立：若P1P2跨立Q1Q2 ，则矢量Q1P1和Q1P2位于矢量Q1Q2的两侧，即两者与Q1Q2的叉积符号相反 4、反问环节 二面 二面面试官主要侧重于C++，包括： 多态可以通过哪些方法实现？ 虚函数的

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。

TPlink分为两家，普联负责内销，联洲负责外销，两者招聘流程基本一致，因此就一起写了。 联洲 联洲的招聘流程比较清晰，可以查到自己的具体状态，按照岗位和定级每人2~3面不同。我是进行了3轮面试，第1、2轮都是技术面试，第3轮是综合面。 第1轮主要是围绕项目进行提问，并且询问基本信息，像在校成绩、排名，有无论文，专利，得没得奖，大概不到20分钟，面完当天就显示结果 第2轮也问了下项目，不过面试官小

投递:11月初 岗位:cv算法工程师 一面:11.21 1.讲解一篇中稿论文和两篇在投论文 2.讲解拼多多的项目 3.写一道leetcode—mid题，原地修改数组 二面:11.23 1.decoder和encoder 2. multi-head机制的实现以及相比于单头的优势是什么，在哪些衡量指标上有提升 3.详细介绍sam模型的内部结构 4.拷打项目和论文 5.leetcode合并链表简单题

自我介绍 简历上实习这块（主要是车外） 单阶段检测的框架有了解吗（应该是想听到yolo） 卷积的计算量（讲计算过程） transformer的核心计算过程我是傻逼 transformer和lstm的区别和优势 手写nms和iou计算过程 手写kmeans#虹软科技#

写面经，攒人品，求offer 先说说秋招吧，投了进几百家公司了，至今没有offer，可能是学历不行，也可能是工程能力不足，emmm，总之至今还是 0offer 从9月份就开始投简历了，到了10月底才开始有面试机会，后来改投实习，面试机会才稍微多点 联想研究院实习/10.30 自我介绍 问项目 图像分割有做过吗，没做过，知道别人做过 介绍自己公司，应该是搞理论的，说要在学术界受认可 跟着哪个导师的，

前两面都没手撕，这一面只考代码 快排 numpy实现全连接 pytorch实现图片分类网络(写init和forward) #面经# #秋招# #算法# #阿里求职进展汇总# #阿里#