终于轮到我写面经了,之前因为拿不到oc一直不敢写,现在感觉成功了90%,就先半场开个香槟,攒攒人品。 bg:双9,非科班,一篇二区,一篇准备投二区,两个项目,一个项目论文,一个项目专利。 简历挂:360,携程,美团,阿里云 其中阿里云点名批评,hr给我打电话,问我要不要走他们部门的流程,如果走的话可能要一个月的时间,还贴心地说如果觉得部门不合适的话可以给我推到其他部门,我深受感动,当即同意进入流程
1.1 广度优先遍历 (BFS) 类似树的层次遍历,首先访问起始顶点v,然后选取与v邻接的全部顶点w1,w2,…wn,进行访问。再依次访问与w1,w2,…wn邻接的全部顶点。依次类推,直到所有顶点都被访问过为止。从顶点一层层向外拓展和遍历,实现是需要用到队列。 1.2 深度优先遍历(DFS) 首先访问出发节点v,将其标记为已访问过;然后选取与v邻接的未被访问的任意一个顶点w,并访问它;再选取与w邻
连通图:在无向图G中,若从顶点i到顶点j有路径,则称顶点i和顶点j是连通的。若图G中任意两个顶点都连通,则称G为连通图。 生成树:一个连通图的生成树是该连通图的一个极小连通子图,它含有全部顶点,但只有构成一个数的(n-1)条边。 最小生成树:对于一个带权连通无向图G中的不同生成树,各树的边上的 权值之和最小。构造最小生成树的准则有三条: 必须只使用该图中的边来构造最小生成树。 必须使用且仅使用(n
一、引言 在最开始的时候,我本来准备学习的是C4.5算法,后来发现C4.5算法的核心还是ID3算法,所以又辗转回到学习ID3算法了,因为C4.5是他的一个改进。至于是什么改进,在后面的描述中我会提到。 二、ID3算法 ID3算法是一种分类决策树算法。他通过一系列的规则,将数据最后分类成决策树的形式。分类的根据是用到了熵这个概念。熵在物理这门学科中就已经出现过,表示是一个物质的稳定度,在这里就是分类
60min 问简历内容,问得很细 pca降维,原理,为什么要降维(简历上写了 为什么要归一化 项目怎么实现,用了什么模型 介绍了解的深度学习模型(cnn,rnn,resnet 介绍了解的机器学习模型(knn,svm,朴素贝叶斯 为什么选算法岗 手撕两个二进制数相加,给的两个二进制数是字符串 无反问(一个小时了还能问啥,赶紧放姐走
投的nlp算法(大模型方向) 一面3/19(40分钟) - 自我介绍+项目 - 简单介绍一下目前大语言模型的发展 - 简单介绍一下gpt,gpt1-4代知不知道有哪些不同 - 手撕1:力扣367. 有效的完全平方数(复杂度是多少) - 手撕2:力扣394. 字符串解码 二面3/21,两名面试官,一人问,一人听(40分钟) - 自我介绍+项目(稍微问得详细了一些,20分钟) - 没问八股 - 手撕1
👥面试题目 早上6点起来面试,脑子懵懵的😖 1.编程:序列化二叉树 2.队列和栈有什么区别 3.2D目标检测算法有哪些经典的,讲讲工作原理,优缺点对比 4.anchor 框是怎么选取的? 5.最新的 YOLO 算法有了解吗? 6.YOLO v3 v5 有使用过吗? 7.自注意力机制什么工作原理? 8.自注意力机制这么设计有什么优点? 9.transformer 中 QKV 是怎么得到的? 10
今天上午线上面的,20min速通,快得我一脸懵逼 1.自我介绍 2.简单问了论文(任务、难点、方法) 3.会C++吗(本科学过,不太熟) 4.做题(不限语言,我的题是字符串相关的,不算难,但是面试官只给10min,就有点慌,没完全做出来) 5.进vivo想从事哪方面工作 6.反问(忘记问一共几面了) 面试官很温柔随和,不过每个问题都没有细问,不知道是不是kpi面 后续:真的挂了,今晚就收到了感谢信
一面(线上) 自我介绍,项目经历 SFR测MTF流程 根据图像像高,视场等算焦距 相机标定流程 什么会影响MTF 期间 面试官:“对你的整体回答很满意” 重复了n遍,同时说你的硕士期间项目和这个很对口。 前几天发现因为毕业时间写错,然后重新联系了更改简历,又进入流程。 二面前闪面: 自我介绍 项目是自己练手还是有企业合作 平时工作流程是什么样的 编程用什么语言 反问( 我想知道线下面的话车费什么的
昨天第一个电话没接到,打回去约了今天下午 电话面试 20min 1.确认意向工作地点 2.介绍一个最能体现创新能力和工作能力的项目 根据项目问了点基础知识 问项目有什么不足,准备怎么解决,训练时遇到什么困难,怎么解决 3.反问 面试官人还挺好的,就是感觉自己答得胡言乱语,反问了后续流程,面试官强调了两次如果通过,寄 反问建议,面试官笑了说他们不评价这个
这笔试懂得都懂hhhh 不过正好没事,随缘参加一下,总体还是偏简单了点,全是模拟排序,就T5是一个树形DP Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 思路:树形dp,自底向上,到当前节点p的时候 需要考虑是否有两个子节点相加最大,往上传的参数为p的权重与子节点加路径的最大值,详情见代码 #腾讯笔试##秋招笔试##秋招#
11.2 一面 因为10月底才考,所以面的比较晚,怕忘了记录一下。 1. 介绍项目(非常详细)。 2. 用过哪些神经网络,有什么区别和特点(说ResNet的时候,从公式角度解释了一下问什么缓解梯度消失)。 3. 老生常谈,问了梯度消失和梯度爆炸。 4. 平常看论文吗,看论文能力如何。 5. 还有的简单的小知识记不清了。 6. 手撕(medium,电话号码的字母排列),大概12/3分钟左右写出来。
总共75min,项目大概45min,编程花了30min(主要是太菜了 简单记录一下面试过程: 1.上来面试官先进行了自我介绍,然后让我也作一个自我介绍,由于事先没有准备这个,回答得比较简单; 2.面试官问了简历上的论文,让我展开介绍一下。由于做的比较小众,所以我先介绍了一下任务背景。面试官主要就其中一个论文让我详细介绍,并随时打断提问一些问题,主要就是关于为什么这么做。虽然面试官一开始不太懂我做的
10道选择题,1道简答题,1道编程题和1道20分的设计题 选择题为概率,机器学习相关 简答题为63瓶试剂,1瓶毒药,小白鼠喝了三天后会die,一只小白鼠可以混合喝,问只剩三天,最少需要多少只小白鼠 编程题是用Python实现一维损失函数的梯度下降算法 设计题是NLP关于时间关系抽取模型的设计(我不会,打扰了) #恒生##恒生电子##恒生笔试#
选择40分,三道编程题60分。 感觉这次做的比较抽象,第一道题没做出来,后两道题做出来。。。 第一题是给定一个字符串有如下两个操作 (a)把第一个挪到最后一个 (b)任意修改一个字符 问最少多少次操作可以等得到一个回文串 Q: 想着模拟先操作a后操作b,结果最多只能70%,可能还是要dp但是当时着急去写后面的就跳过了。有没有大佬共享下思路。 第二道题是给一个数组,每次可选两次操作 (a)选择最后两