《算法面经》专题

假设我有一个无向多图，即一个(G，E)对，其中G是一个有限的结点集，E是一个有限的边集。我正在寻找一个算法，将分配一个单一的字符串值到每个节点在以下的约束。 1. 每个节点都被赋予一组约束（可能是空的），这些约束限制了允许的值。我希望至少支持以下类型的值约束： null 有两种类型的边缘： 不同， 相同， 这意味着应该为相关节点分配不同/相同的值（意味着不相等/相等的字符串）。 null 这意味着

时间线：3.28笔试；4.10一面；4.17二面；5.5发邮件询问进度后收到感谢信 地点：上海 一面（一小时 1. K3S kubeedge有什么区别 2. kubeedge边缘自治体现在哪里 3. k8s架构介绍 4. kubeedge安装过程 5. K8s资源类型 6. 使用过Python什么（答的flask，让介绍 7. 介绍下Restful 8. python数据类型 9. 链表 数组区别

本文向大家介绍php简单计算页面加载时间的方法，包括了php简单计算页面加载时间的方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例讲述了php简单计算页面加载时间的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下： 简单的把开始时间放在页面头部，结束时间放在页面尾部，计算页面加载时间 希望本文所述对大家的php程序设计有所帮助。

本文向大家介绍asp.net计算每个页面执行时间的方法，包括了asp.net计算每个页面执行时间的方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例讲述了asp.net计算每个页面执行时间的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下： 这里的asp.net代码可实现计算每个页面的执行时间，无需要修改页面的相关代码，这段代码会给所有的页面统一加上执行时间显示 希望本文所述对大家的asp.net程序

我一直在处理一些3D东西（更具体地说是LibGdx，但对这个问题来说并不重要），最近我发现了一个问题，试图计算一个简单三角形的每面法线。 我生成的三角形网格有以下顶点（也如下链接所示）： 为了计算三角形网格的法线面，我使用了一个函数，我可以在许多教程/示例网站上找到（稍加修改）： 将形成三角形的3个顶点的值传递到该方法后，我得到以下结果： 三角形网格和法向量的表示（图像） 问题1： 根据我所读的内

面试时间大概15分钟，上来就是自我介绍。然后根据自我介绍问项目，问了项目中1D-CNN怎么判断所提取的特征的有效性。然后问了会不会信号处理，面试官是泵送子公司的，最后反问就结束了。 希望好运。

1.自我介绍 2.说一下学校里和实习中那段经历对你来说最重要，介绍一下,学到了什么 3.学校中最重要的一段经历 4.说一下创立的登山协会 反问环节 1.部门情况 2.对于候选人有什么期待 自我评价：面试官没开摄像头，还迟到了，然后面试十分钟结束，我应该是被kpi了。 #我的秋招日记#

题面在代码中 A. 平衡 和昨晚的美团笔试差不多，先一遍dfs处理以sz[i], 得到以 i 为根的子树大小，枚举边求答案即可。 /* 小红书 23届补录&24届实习 【24届实习】算法笔试 */ #include<bits/stdc++.h> #define debug(x) std::cerr << x << '\n'; #define all(x) x.begin(), x.end()

#24届软开秋招面试经验大赏# 认准拉普拉斯，秋招必上岸 就业咨xun可私 整体面试难度一颗星，二面半个多小时。 一面之后第二天通知二面。 投的飞星计划，部门是讯飞研究院，看起来像是给讯飞旗下各种学习机啥的做推荐算法。感觉业务流量很小。听之前实习过的同学说里面用的还是FM。 1 自我介绍 2 项目实习介绍 3 聊聊在阿里的成长，学习到了什么 4 觉得哪段经历对自己最重要 5 看我北上广都呆过，期待

#24届软开秋招面试经验大赏# 认准拉普拉斯，秋招必上岸 就业zi询可私 美团是刚开秋招就投递了，做完笔试第二天就约面了。投的是到家算法，面的好像是到家的广告，不太确定。 美团到家最近在KDD WSDM啥的没少发论文，技术还是比较前沿的。面试难度比较大，一面难度三颗星。 一个小时 1 自我介绍 2 实习项目介绍 3 科研介绍 4 介绍一下多域建模，为什么要考虑这个技术？ 5 认为电商场景和外卖场景

#24届软开秋招面试经验大赏# 认准拉普拉斯，秋招必上岸 这是本人秋招第一个面试的公司。已经是七月份的故事了。 投的飞星计划，面试难度一颗星。 一面一个小时。 自我介绍 项目，实习介绍 微调方法介绍 什么是多域学习 模型预估的目标是啥 推荐的算法链路是啥 介绍一下FM 其它的特征交叉方法 怎么评估模型的性能。 介绍一下过拟合和欠拟合以及怎么解决。 算法题：进制转换。 ps：面试官是个小姐姐，秋招唯

面试官迟到3分钟。 准点时hr先叫我自我介绍，所以实际上面试官没听到我的自我介绍。 自我介绍完面试官进来会议室直接开始问问题。 1、做的大模型的项目有没有做模型优化？ 2、优化模型的项目，科研做的项目？ 3、会什么编程语言？ 4、cpp里面什么时候可以用多态？ 5、bert和gpt的区别？ 反问： 1、后续面试流程，下一次hr面 2、公司业务，自然语言处理做问答系统，交易吧啦吧啦的一些文本处理 —

1.问项目 2.八股： 讲一下transformer 为什么用layernorm 讲一下bert 了解哪些大模型 大模型中attention的改进方式（MQA，GQA） 3.代码： Leetcode不同路径II#面试经验##算法面试经验分享##拼多多暑假实习面经#

9.12下午收到面试通知，晚上直接面试。 一面hr: 常规自我介绍，然后问最有成就感的一件事，有什么兴趣爱好，抗压能力怎么样，压力来源，喜欢带领团队还是团队合作，用三个词描述一下自己。 5分钟后二面技术：常规自我介绍，介绍项目，就项目细节询问（具体负责什么，器件选择理由，控制参数设计） 等待后续通知。。。#汇川技术#

1. 了解实验室 2. 在你实验室这届学生中，你觉得自己能排名第几 2. 关于实习 3. chatgpt用过没？用chatgpt做了哪些事 4.你了解什么语音大模型？（我简历上完全没有大模型相关，我的研究方向跟大模型也不挂钩） 5. 神经网络权重可以初始化为同一个值吗？ 6. 你觉得你那个比赛跟前几名差距在哪儿？后期准备怎么改进 7. 说说你的研究方向的发展历程 8. 工作地点 9. 反问 总结: