《算法面经》专题

面试官很帅人很nice，但是本人巨菜估计已凉 大概持续30min 让我自己讲一个项目，扯了一个运筹相关的毕设（特别坑，自己都没完全整明白），面试官不是做运筹的，但是也讨论了下三要素（目标、变量、约束），感觉他没听太懂目标... 然后就问了机器学习的项目，我选的课程项目比较水，一些简单问题有准备但背的不熟，后来被面试官发现在念稿，要求视线注视屏幕就开始口齿不清，一定要自己多读多背八股！！ 一些基础问

5.10 机考200多分 6.01 一面 1.自我介绍 2.讲讲简历的项目：只介绍了第一个项目，乳腺癌检测，用到了yolo，任务特点是数据量大以及数据不平衡balabala 3.除了提到的上采样还有什么方法可以应对数据不平衡：一开始没想起来，面试官提醒loss，想起来有个focaloss。 4.YOLO每个版本的变化是什么：以前看过，随便讲了讲先验框和backbone的变化。 5.除了yolo还有

分享一下面试经验攒攒人品 求捞~ 一面技术面（1h）： 没有自我介绍，一上来就简单聊了两句了解身份，然后开始问项目，可能因为项目和岗位相关性很强，第一个创新点（第一个项目）就问了40多分钟，后面稍微了解了一下其他的项目就没了。 二面主管面（1h）： 1.自我介绍 2.项目（这个也问了很久，主管说是因为项目和他们做的比较相关，就详细问了下） 3.合作经历，出现矛盾怎么解决 4.遇到的印象最深刻的挫折

目标 学习图像的几种算术运算，例如加法，减法，按位运算等。 您将学习以下功能：cv.add，cv.addWeighted等。 图像加法 您可以通过OpenCV函数cv.add()或仅通过numpy操作res = img1 + img2添加两个图像。两个图像应具有相同的深度和类型，或者第二个图像可以只是一个标量值。 注意 OpenCV加法和Numpy加法之间有区别。OpenCV加法是饱和运算，而Nu

总结 0八股0算法纯业务聊天 如果是kpi面，请再来猛烈点 如果不是，二面安排一下 开始前太紧张，喝了点🥃威士忌帮助集中注意力 很舒服的面试，最后还主动给了建议。 具体面经不发牛客了，都是业务问题。 许愿二面 #我的实习求职记录#

本文向大家介绍java实现最短路径算法之Dijkstra算法，包括了java实现最短路径算法之Dijkstra算法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 前言 Dijkstra算法是最短路径算法中为人熟知的一种，是单起点全路径算法。该算法被称为是“贪心算法”的成功典范。本文接下来将尝试以最通俗的语言来介绍这个伟大的算法，并赋予java实现代码。 一、知识准备： 1、表示图的数据结构 用于存储图的

本文向大家介绍javascript数据结构与算法之检索算法，包括了javascript数据结构与算法之检索算法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 查找数据有2种方式，顺序查找和二分查找。顺序查找适用于元素随机排列的列表。二分查找适用于元素已排序的列表。二分查找效率更高，但是必须是已经排好序的列表元素集合。 一：顺序查找 顺序查找是从列表的第一个元素开始对列表元素逐个进行判断，直到找到了想要的

我被要求为这个问题编写一个算法：给我们一个数组A，我们想知道数组中是否有两个元素U和L，U和L=K 我是这样写我的算法的: 但问题是，这个算法的运行时间是多少？它是O（nlogn）吗？如果是，为什么？如果不是，我如何在O（nlogn）中实现它？

Dijkstra——贪心算法 从一个顶点到其余顶点的最短路径 设G=(V,E)是一个带权有向图，把图中顶点集合V分成两组，第1组为已求出最短路径的顶点（用S表示，初始时S只有一个源点，以后每求得一条最短路径v,...k，就将k加到集合S中，直到全部顶点都加入S）。第2组为其余未确定最短路径的顶点集合（用U表示），按最短路径长度的递增次序把第2组的顶点加入S中。 步骤： 1. 初始时，S只包含源点，

很难，不知道还有没有机会 字节方面TT推荐一面过，二面挂，转到商业化技术一面结束还在等消息。 百度一面刚结束，目前约了小红书Intern以及京东广告intern等面，后续长期更。 可以看出来很爱考察样本空间，特征工程这些。 最后一句，海外水硕狗都不上千万别来

这个是在猎聘上投递的 能收到面试属实是意外之喜 面试官是nlp方向的，主要是问nlp相关 首先自我介绍 说一个在上段实习中的项目 这里说了一个搭建智能客服对话助手 我说了一下思路 面试官很快get到了 又问了一些细节（比如我用了DPR文本检索模型 面试官顺带问了对比学习的方法和流程） 看我做的是机器学习和优化算法比较多 问了遗传算法 如何找全局最优解和局部最优解 遗传算法为什么能找到全局最优 它的

晚上7点开始面，先自我介绍接着开始深挖项目，挨个挖，把所有相关的项目都挖一遍，各种细节都问一遍，往祖坟里挖那种....(问麻了，这就45分钟过去了） 然后问八股，主要是C++的八股，刚开始还好，问一些比较基础的，什么是多态，struct和class什么区别，智能指针这些，越问越觉的不对劲，开始问知道虚指针和虚表是什么区别，c++内存空间是怎样的，反正后面这些基本不会，反正看样子是非要问到完全不会的

公司 笔面试 内容 虹软（杭州），视觉服务提供商 笔试过，一面挂 三维感知算法岗，主要是问项目，问得很细，比如ICP的原理、点云的修复、网格的重建等。需要对原理有较深的理解。还问了一道中等难度算法题。 大华（杭州），安防摄像头 笔试过，二面挂 多维感知算法工程师，电话面试，两轮面试都是15分钟左右。第一轮同事面，主要问了项目、相机标定、C++等内容。问得比较基础。第二轮主管面，问了视觉方面的内容。

打死都不会想到侥幸进二面了（一面面经见主页，面完整个人麻了） 一上来自我介绍，然后开始做题 题目好像在力扣上见过，但又想不起哪道题，有记得的uu说下是哪道题——重复字符恢复，例如给你一个字符串abc(d)<2>,恢复成abcdd，圆括号内表示要重复的字符，尖括号表示重复的次数。 写了一半叫停，让讲下思路，讲完以后说思路大致差不多，接下来的不用写了。 开始问八股，让手撕multihead atten

记录一下面试遇到的一些题目，有的我自己写了答案，有的没写，这只是目前我能想起来的所有问题，希望可以给大家一点参考，如果我写的答案有不对的也请大家指教！ 1.BN和LN的区别 2.什么情况下会发生梯度爆炸，如何解决（我们初始化的w是很大的数，w大到乘以激活函数的导数都大于1，那么连乘后，可能会导致求导的结果很大，形成梯度爆炸。 梯度截断：首先设置梯度阈值：clip_gradient，在后向传播中求出