《顺丰机器学习》专题

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

更新：达到复试环节 ———————————— 是一个女面试官，还挺惊讶的。 先问能实习多久，大概可以什么时候，为什么在腾讯优图这么短， 后面开始问论文操作和优图做的事情，只是提了一嘴，没有细说。 最后例行代码题，求非负整数的根号，鼠鼠不会啊，没写出来，写了个很慢的二分 中间闲聊了一下，希望可以过啊

50分钟 第一份工作更看重什么？ 职业规划？ 最近遇到的挑战 优缺点 了解哪些多模态 为什么blip除sa外参数共享 有碰到模型出的图都是全白或者全黑的吗，怎么解决 你更偏向于做哪个方向？ python装饰器 混合精度训练是什么 Sdxl和1.5区别 Clip最终输出维度多少 vae缩放系数多少 训练注入了哪些条件信息？为什么要注入这些信息？ Sdxl有什么问题吗 怎么解决 Dalle了解吗 训过

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

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

一面 无领导小组讨论 题目:物流公司遇到如下难题: 客户丢件投诉，员工鲍成俊搞事情，员工不愿意使用手持扫描仪，客服培训不到位，本季度营业额没法完成，来了个新单子但是要赔本。给你提供几个解决方案，请你排序。 二面 自我介绍 挫折 为什么选择这个岗位 你认为啥是好的或不好的客户体验经历，哪里好哪里不好（英文，因为只有国际客服部有hc，所以要求英语） 如果落选，你觉得原因是啥 职业规划 三面 自我介绍

#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

岗位：产品经理 限时：90分钟 题型及题量：选择题（包含单选多选），35题 题目简述：我这次遇到的主要是计算题，产品经理相关知识考察，项目管理相关知识考察 计算题：给一串数字，推理计算最后一题 产品经理相关知识：尼尔森设计原则，痛点识别，产品设计流程等 项目管理相关：如何面对用户需求变更等 ｜GOOD LUCK ｜

背景：主研多模态分类领域，秋招主要投NLP和多模态方向的算法岗，如果机器学习的岗位描述和我相符也会投 流程：投递岗位为NLP算法工程师，投递时间n，测评时间是n，笔试时间m=n+17，一面时间k=n+30=m+13，over 其实挺想去顺丰的，选的深圳的base，听说适合养老？但是面试的时候感觉办公环境一般，因为面试官直接在工位上面试的，感觉工位小小的，而且有点吵 一面（30min不到）： 自我介

全长14分钟，有史以来最短的面试。面试官迟到了5分钟，问我当时字节面试问了啥他就不问了，我说八股，网络，项目深挖，啥都问了😂 一共问了我四个问题 1.websocket怎么建连 2.http1.0 1.1 2.0 3.电子信息学啥课，单片机怎么做数字信号处理(好家伙，完全忘了，下来查了一下才想起来，fft之类的) 4.深圳假设有2kw人口，你觉得有多少小卖部 然后就是聊天了，为什么不在字节继续发

本文向大家介绍什么是机器学习中的神经网络？，包括了什么是机器学习中的神经网络？的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 神经网络可以理解为试图模仿人脑工作的隐藏层，输入层和输出层的网络。 隐藏的层可以可视化为输入数据本身的抽象表示。这些层借助其自身的内部逻辑帮助神经网络理解数据的各种特征。 这些神经网络是不可解释的模型。不可解释的模型是即使我们观察到隐藏层也无法解释或理解的模型。这是因为神经网络具