《推荐算法工程师》专题

果然还是并没有进步，应该刷多少题才能多a一点，实习应该肯定是找不到了 第一题：you矩阵（签到题） 第二题：最小公倍数（一直只能a 20%，提示循环错误或者超时，但是剪枝了也还是只有20%） 第三题：树的路径 （快写完才发现可以双向遍历，但是没时间改了） 第四题：所有非空回文子串（没想好怎么表示某一下标的0/1值，放空） 秋招好好准备，秋招见！

面试时长五十分钟 面试官给提示给的很多 体验还挺好 但听说B站没hc了

本文向大家介绍Linux下双网卡Firewalld的配置流程(推荐)，包括了Linux下双网卡Firewalld的配置流程(推荐)的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 实验室拟态存储的项目需要通过LVS-NAT模式通过LVS服务器来区隔内外网的服务，所以安全防护的重心则落在了LVS服务器之上。笔者最终选择通过firewalld放行端口的方式来实现需求，由于firewall与传统Linux使用的

我使用Cloud ML引擎开发了一个应用程序，可以从上传的图像中识别图像。我想测试应用程序，并允许特定的人上传图像为未来24小时。并非所有用户都有谷歌账户。你应该如何让用户上传图片？ 让用户将图像上传到云存储。使用24小时后过期的密码保护桶 或者 让用户使用24小时后过期的签名网址将图像上传到云存储。

请大佬推荐一个学习数据库的实战教程 1.使用的现实世界做案例 2.用关系型数据库解决这个案例 3.用非关系型数据库解决这个案例 4.两种数据库的使用的对比。 我现在前端，后端都学完了，想要深入了解系统设计，希望大佬能推荐实战教程，书籍/帖子/视频，免费付费皆可，要的就是一个讲得好，讲的透彻，最好要中高级的，不需要入门的。

本文向大家介绍命令行下的2款网页截图工具推荐，包括了命令行下的2款网页截图工具推荐的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 现在很多浏览器或浏览器工具栏、插件都提供网页截图的功能，不过大多数都需要鼠标或键盘手工操作，而不能通过命令行自动化完成。有时我们可能需要每天定时对某些网页截图，或者批量地对多个URL截图，这时这些的需要手工操作的截图工具或插件就有一点不够用了。不过幸运的是，有一些免费的可以通

本文向大家介绍推荐15个最好用的JavaScript代码压缩工具，包括了推荐15个最好用的JavaScript代码压缩工具的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 JavaScript 代码压缩是指去除源代码里的所有不必要的字符，而不改变其功能的过程。这些不必要的字符通常包括空格字符，换行字符，注释以及块分隔符等用来增加可读性的代码，但并不需要它来执行。 在这篇文章中，我们选择了15个最好用的 J

##好未来#秋招：一面面经，应该是凉经，趁着热乎记录一下。 1、30分钟的项目，根据你的简历上的项目进行提问，问的地方比较细，也会问你对这个方向的一些看法和理解。 2、5分钟左右的八股，但是这个八股主要还是涉及到多模态大模型的部分，我不太了解，只是在一个项目中用过多模态大模型，所以这部分比较快 3、手撕，竟然没手撕力扣的，手撕一个分割的评价指标，我主要做检测的，分割很久不碰了，不过在帮助下还是磕磕

有比较推荐的Android 与 iOS 投屏软件SDK推荐吗？最好是能支持与车机对接的。

学历背景：双非本硕 计算机 研究方向：医学图像处理 无实习 一面： 基本围绕简历上的项目问，问简历上的具体算法，然后问了简历上会的技能。 二面： 还是问项目简历 1. 项目的具体流程 2.自己具体做了什么工作 3.项目算法与其他算法的效果对比 4. 遇到的困难，如何解决的 感觉整挺好，希望有三面吧。哈哈哈哈哈哈 #OPPO提前批#

8.1号投递，base深圳 8.20一面 总共30分钟左右，没有撕算法题。 自我介绍 挑个项目讲解，讲一下流程和效果 讲一下研究方向 北京的岗位比深圳多，为什么选择深圳？ 有没有女朋友？ 未来的职业规划？ 遇到的最大的挫折？从中学会了什么？ 最有自豪感的事情？ 有什么爱好特长？ 反问1：部门规模？三四十人 反问2：业务内容？做视频内容安全相关的，偏策略多一些，中间处理 #2022秋招##快手面经#

在线测评是行测+性格测试，笔试找了半天发现才发现在战盟的这个位置进行笔试（要开摄像头） 浏览器、qq啥的全部要退出，战盟能检测，未退出无法开启笔试！ 题目包括一些基础深度学习+机器学习知识，题型包括选择（单选）、填空、问答、编程题。 我报的算法，但是我没想到的居然有C++的题目（填空的C++居多），看不懂，不会orz...

10-8 面试官懂的太多了，秋招以来第一次面试被问麻了。 手撕 简单dp题，到右下角的最短路径 面试官说可以把边界条件拿出来做，这样会更清晰点 Pytorch DDP了解过吗 不了解 CV的发展路径 从AlexNet开始说，因为想不起来具体改进，就总结了说是各种架构和激活函数的改进 NLP的发展路径 RNN-》LSTM-》Transformer 不清楚是不是这个发展 RNN和Transformer

记录一下菜鸡被狂虐的经历吧 一面：研究院中的某个产品线 1.自我介绍 2.对哪个算法模型比较熟悉，介绍一下（说了xgboost） 3.xgboost与gbdt的区别 4.运用xgboost前是否需要进行归一化处理，xgboost中如何预防过拟合，如何在训练模型前预防过拟合 5.有没有用过深度学习模型，对哪些比较熟悉（我的方向是机器学习，就说了个cnn） 6.cnn各层的作用（属实是不记得了），为什

#小天才# 面试前通知时间大约半小时，实际面了将近一小时，但最后还是挂了。面试官比较侧重于问项目经历，而且表明我进面试是因为看重我的专业(通信本科+生物医学工程硕士)和某个项目经历比较对口，不过我在面试前准备的方向有点偏了，我当时提取准备的都是深度学习以及大模型方面的多模态知识，而小天才的多模态指的其实是智能穿戴设备上采集到的各种生理信号数据，主要结合的还是机器学习算法，这方面的提问我也没有很好答