《算法面经》专题

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我了解java streams，并尝试实现map、filter、fold（使用自定义函数作为参数），包括严格的和惰性的计算方法。 然而，我无法在java中实现flatmap的惰性实现。Normal map、filter、fold只是在主迭代器（如果是它的列表）上运行的组合函数，如果传入值为null，则丢弃函数的apply。 但是flatMap输入函数会生成另一个列表（流），需要将其展平， lazy

备战面试中算法的五个步骤 对于立志进一线互联网公司，同时不满足于一辈子干纯业务应用开发，希望在后端做点事情的同学来说，备战面试中的算法，分为哪几个步骤呢？如下： 1、掌握一门编程语言 首先你得确保你已掌握好一门编程语言： C的话，推荐Dennis M. Ritchie & Brian W. Kernighan合著的《C程序设计语言》，和《C和指针》； C++ 则推荐《C++ Primer》，《深度

10-8 面试官懂的太多了，秋招以来第一次面试被问麻了。 手撕 简单dp题，到右下角的最短路径 面试官说可以把边界条件拿出来做，这样会更清晰点 Pytorch DDP了解过吗 不了解 CV的发展路径 从AlexNet开始说，因为想不起来具体改进，就总结了说是各种架构和激活函数的改进 NLP的发展路径 RNN-》LSTM-》Transformer 不清楚是不是这个发展 RNN和Transformer

记录一下菜鸡被狂虐的经历吧 一面：研究院中的某个产品线 1.自我介绍 2.对哪个算法模型比较熟悉，介绍一下（说了xgboost） 3.xgboost与gbdt的区别 4.运用xgboost前是否需要进行归一化处理，xgboost中如何预防过拟合，如何在训练模型前预防过拟合 5.有没有用过深度学习模型，对哪些比较熟悉（我的方向是机器学习，就说了个cnn） 6.cnn各层的作用（属实是不记得了），为什

#小天才# 面试前通知时间大约半小时，实际面了将近一小时，但最后还是挂了。面试官比较侧重于问项目经历，而且表明我进面试是因为看重我的专业(通信本科+生物医学工程硕士)和某个项目经历比较对口，不过我在面试前准备的方向有点偏了，我当时提取准备的都是深度学习以及大模型方面的多模态知识，而小天才的多模态指的其实是智能穿戴设备上采集到的各种生理信号数据，主要结合的还是机器学习算法，这方面的提问我也没有很好答

1.code 二叉树路径和，有点紧张，没有秒了，不过最后还是做出来了，有点尴尬不过面试官小姐姐非常耐心 2.项目 详细问项目 有了解热门流行度偏差如何做吗 有了解序列建模吗 self-attention和target-attention的优缺点 有了解样本太少如何处理吗 3.八股 无 太紧张，code卡了一会，开始说了句贼简单，结果卡了一会，贼尴尬 希望进二面吧

#拼多多##推荐算法面经##暑期实习# ### 一面 - 时间：2024-04-01 总计30分钟 - 自我介绍 - 本科推荐系统项目（项目细节问的比较多，基于项目展开考察八股，细节可以参考我的美团一面和快手一面面经，内容差不多） - 介绍pointwise-loss、pairwise-loss、listwise-loss - BPR损失 - 特征重要性评估方法 - 排列重要性：随机打乱某一维特征

流程是：自我介绍-项目询问-企业观感-反问 整体感觉还可以，全是围着简历项目问的，其他问题基本没有。 希望进二面！

🕒岗位/面试时间 1小时30分钟 1、自我介绍 2、讲一下kaggle金 方案，围绕着一个比赛扣细节 3、围绕天池/miccai workshop比赛展开 3、Gem代替global avg pool动机，Gem公式，代码实现 4、BN公式、其中可学习参数的意义 5、手撕Focal Loss 6、手撕Crop（提供一个中心点，和裁剪的宽高，要防止越界等异常情况） 7、反问 已发下一面时间

快手机器学习算法工程师一面50min 人生中第一次找工作面试😭 （面试官姐姐人超好😭，一直心平气和的和聊天一样，我说错了也没说我而是跟我解答，甚至帮我找理由，全程都很耐心） 1.自我介绍 2.介绍用过哪些机器学习方法 3.SVM的原理跟优势 4.集成学习（扯了下随机森林跟集成学习原理），XGBOOST（没用过） 5.knn和kmeans做分类的原理 6.你们做的遥感图像怎么提取特征 7.问了下

岗位推荐算法，面试完没有及时记问了哪些八股和问题，只记得做了哪几道算法题 一面： 问实习（大部分时间在问实习，经常会从某一个点延伸出去问） 中等题 LeetCode331 二面： 推荐相关深入问了很多，没有手撕题 三面： 一道 K 个一组翻转链表 一道 LRU缓存 总体感觉下来得对自己做过的项目非常了解，并且所涉及到的技术点延伸出去的内容也得非常熟悉，然后算法题的话肯定得做出来的。每轮面试之后大概

我技术栈是cpp然后偏嵌入式方向，算法是一点不会，本来是海投的还很担心面试官拷打我 但是这个面试官人是真的好，不压力人 1、上来手撕算法题，还给我出个简单的，判断链表是否有环 2、进程线程 3、进程调度算法 4、七层网络模型和五层 5、五层模型每一层干嘛的 6、三次握手和四次挥手 下面就开始问我分布式和数据库了，我是不会一点 redis什么的不了解，mysql也只会简单用一下 应该是寄

1.用cuda写过什么 2.gpu的L1 cache命中率怎么计算 3.gpu的L1 cache都由什么组成 4. tensorRT部署流程 5.tensorRT中构建部分和推理部分有什么区别 6.tensorRT的plugin怎么写 基本都不怎么会，也不问我项目，以为已经挂了，结果午觉醒来HR来约二面了 （看来真的缺人）