#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。 荣耀的面试体验真的很不错,面试官都是用“您”提问。而且面试过程也挺像唠嗑,还是很舒服的。 之前听说荣耀要变成国企,还有说要单独上市的,也不知道谁说得对。 整体来看,面试难度不高,而且今年好像给的很大方。 面了半小时,难度两颗星。 1 自我介绍 2 实习介绍 项目介绍 科研介绍 3 讲一下科研,挺感兴趣这个东西 4 说一下
#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zixun可私。 荣耀一共就两轮面试,而且也没考coding。每轮都是半小时左右。去面试间等着叫号,还是体验挺好的。 出结果也挺快的,不像华子那么能泡。 二面应该是主管面了。 面试时间半小时,难度一颗星。 1 自我介绍 2 实习介绍 项目介绍 科研介绍 3 平时喜欢看哪方面的论文,分享一个。 4 看我实习挺多,方向是怎么选的,有没有什么
#快手# #暑期实习# #二面# #推荐算法# #推荐算法面经# 时间2024年4月3日 15:00 总计65min 1.自我介绍 2.本科推荐系统项目(参考一面面经) 3.论文 4. 讲一讲CTR预估和序列推荐模型 - DIN DIEN SIM Caser GRU4Rec SLiRec CLSR MIND.... 5. 了解矩阵分解吗 - MF、LFM 6.LSTM模型介绍,几个门的作用 7.t
一面 3.21 问项目:问了一个项目,问的非常详细,大概问了30min 然后问基础: transformer的架构 为什么使用multi-head、残差链接和前馈神经网络层 梯度消失的原因是什么 gpt和t5的区别 bert和t5的区别 了解现有的大模型,比如LLaMa这些吗 代码:删除链表倒数第k个节点,需要考虑到k>链表长度这个边界情形
1. 手撕,给出中序遍历和后序遍历,构建树 2. 介绍树模型,(GBDT,XGBoost等) 3. 项目为什么用XGBoost 4. 介绍LR 6. XGB和LR的区别,各适用哪些场景。 7. 项目中Lovain算法是个什么算法。 8. 项目中使用的评价指标 9. 准确率有什么缺点和问题 10. AUC 11. 优化算法 12. 激活函数 13. 特征提取方法? 14. CNN和MLP区别,CNN
题目组成:4编程 3选择 时长:120分钟 编程题: 1: 两个人打乒乓球, 目前比分为a和b. 获胜条件为至少得11分(即a>=11)且a比b赢两分以上(即a-b>=2) 问最优情况下还要赢几把,a才能获胜?(简单) 2: mex()一个数列, 得出这个数列缺失的最小非负整数: 样例: 输入数的数量4 输入数 5 0 3 1 然后分别在删除5, 0, 3, 1的情况下 返回数列的mex值 如:
背景:211本硕,一作SCI一区论文两篇,无实习。 9.14(一面) 面试官没露脸,听声音是女生,上来先让做个自我介绍。 然后说:“说下你的论文吧。欸?你没准备PPT吗?” 我内心:??????且不说邮件里没这要求,就算有,你前一天晚上才给我发的面试通知我上哪给你弄PPT去? 然后还是耐心和她说:”我对着论文讲可以嘛?” 她无语地说:“行吧。” 然后就是漫长地边讲边解释的过程,她似乎是对我的方向基
10点到3点半,中间停了一个半小时,面完人都傻了,真遭不住...... 一面 基本就围绕实验室项目聊了好久,中间穿插问了几个强化学习算法原理 然后问了深度学习和pytorch 几个简单的点 手撕:一个数组,对每个数可以给+ 或者-号,问有多少种情况可以和为target 二面 基本也是就围绕实验室项目聊了好久 然后再聊了好久Tcmalloc 手撕:一个无序数组,然后把它变成a <= b >= c <
全程1h左右,面试官比较好,聊天式 科研20min sigmoid的l1、l2正则化 gbtd,xgbboost区别 xgbboost有哪些参数可以调(回答树的个数和每个树的节点数) 聚类可以分为哪几种 手撕算法:最大岛屿数(没让debug完,做完讲思路,个人没用传统的dfs,用自己想出来的算法做的 一组数据如何求前k个最大数?复杂度 反问 #你收到了团子的OC了吗# #美团信息集散地# #我的实
7.14 一面 一面全部是写代码,连自我介绍都没有😂 - 快速幂(easy)扩展问题:python如何处理数据溢出? - 用pytorch实现单头self-attention(mid+),之后问了self-attention的细节和一些扩展理解 - 一个数组,如果前面的数大于后面的数的二倍,则记作一个翻转对,求翻转对的个数(hard)其实是逆序对的变种,实现归并之后稍微改改就行 7.20 二面
9.6一面 面试时间真的挺短的,主要是在聊天 哦,我电脑反问的时候又黑屏断线了 9.14 二面 9月20收到终面通知 9.22 hr面 聊的不是很愉快。。 #顺丰##前端##秋招##面经#
9月初一面 自我介绍 问实习 怎么做性能测试 问项目 对测试开发的理解 如何定位bug 栈和队列区别 10000个用户抢100件商品如何实现 联合索引最左匹配 如何命中 什么情况失效 redis和mysql区别 手撕 最大连续和 反问 9月下旬二面 自我介绍 问实习 Python list和tuple区别 如何使元组变为可变类型 Python 垃圾回收 引用计数法的问题 Linux指令 给定一个端
顺丰的运筹优化工程师岗位,2道题,代码量极小。想明白原理后很容易A。 第一题:幸运数 小昱非常喜欢5这个数字,如果一个数在十进制表示下数字5出现了不少于5次,则是一个幸运数。例如,55555、152****55565就是幸运数;而5、123则不是幸运数。小昱想知道大于N的最小的幸运数是多少。 解法:看到这题懒得多想,暴力硬解即可。很明显最坏的复杂度只有10万。比如输入 155555,我需要遍历到
顺丰-大数据挖掘与分析(2021秋招) 顺丰一面: 1.深挖实习,指标体系如何建立,各项指标的权重如何确定 2.逻辑回归算法的原理 3.谈谈对ABtest的认识 4.sql排序窗口函数的区别 顺丰二面: 1.深挖实习,预测为什么选用随机森林算法,如何调参 2.论文项目,简单介绍 3.了解哪些机器学习算法 4.反问 顺丰hr面 1.实习中遇到的困难,如何解决 2.过往经历中,你认为最困难的问题,你是
#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zixun可私。 先说一下,顺丰这个测评还挺有意思,比别的家**行测和性格测试有意思多了。而且确实感觉更能测出来东西,推广! 顺丰整体面试难度低,好像工资也挺低。不知道福利待遇啥的咋样。 面了半个多小时,难度一颗星。 1 自我介绍 2 项目介绍 科研结束 实习介绍 3 讲一个做的最好的项目。背景是啥,业务是啥,咋做的,为什么这么做,为什