《算法优化》专题

第一次分享，攒一波人品，许愿offer。 时间线：7.24投递 8.10笔试 9.1一面 9.19二面（终面） base: 天津 部门：SSG 一面： 30min，主要问基础八股，简单问了两个简历的问题，手撕非递归前序遍历二叉树，无英文。问题也基本都打上来了，面试官很好，结束的时候就说这面肯定没问题。 二面： 1h10min，3个人，技术负责人，主管，HR。 英文自我介绍+两个简单的英文问题，实习

2024/10/16 自我介绍2min，前后加起来一共一个半小时时间 问实习项目和研究生课题，非常细节，里面的每一个技术细节以及详细流程都会打断提问，也会顺势延伸相关的技术细节，比如定位的效果，你在这里面主要做的工作。 slam八股： 1 点云NDT匹配的原理，具体的实现。 2 经典ICP算法的算法流程 3 你了解其他的一些ICP变种算法，是怎么实现的，例如Gicp，点到线，点到面的icp 4 i

想死，搁这考试呢 CNN的优缺点 CNN每一个环节的定义和优缺点 距离计算公式 评价指标计算公式 机器学习选一个你最懂的说优缺点 Pandas数据类型区别 集合和列表的区别 我知道很简单，但我根本记不住 不想转码了，想死

1. 做题，用梯度下降求解根号二的值 2. transformer 1. 结构介绍 2. attention介绍 3. 有没有了解过其他的attention结构 3. 分类算法用什么损失函数 4. 交叉熵的原理 5. kl散度与交叉熵区别 6. 为什么二元分类不用mse #滴滴面试# #算法#

一面（8.10） 聊项目和论文 DIN的结构 DIN和之前方法的区别 DIN 所用到的激活函数 Batch Norm 和 Layer Norm 的区别 二面（8.18) 聊项目和论文 问了一些场景题 问了大模型可以在哪些场景上有落地 三面（9.13） 聊项目和论文 HR面（9.14） 聊大学学习和实习经历 个人的缺点和优点 个人最大的挑战 确认了出结果的时间 三面都没有手撕，基本上在聊实习和论文。

算法岗 三道编程题，C了2/3希望能过。。 第一道经典找迷宫出口，bfs就行，注意边界。 第二道计算NxN矩阵的行列式，我用的dfs按照公式算，好像有问题。。没写出来。 第三道统计区间长度，先排序，合并重叠区间然后统计长度。 #AutoX#

一面： 主要问实习项目和比赛 很多传统的图像算法内容。 对大疆的了解 反问 无手撕，面试官人很好，看我没啥传统算法经历，只问了简单的知识 二面： 主要问项目部署的具体方案和细节，例如MNN、NCNN、DNN模型的选择这种。 问了以下对大疆产品的了解。以及以后的职业规划。想做哪方面的 介绍了内部的岗位分配和流程 反问 无手撕 求二面通过！！

2023.09.09 全程25min 1、自我介绍 2、概率题 检测为阳性时感染概率 3、八股 a. 用过哪些数据结构，展开介绍 b. Transformer的了解，跟CNN相比优势 c. 过拟合的解决方案 4、手撕 反转链表

8.23投递 9.6一面 约30min 1.自我介绍 2.拷打硕士研究课题，拷打论文（仿真，算法，光学原理等） 3.懂不懂光学基础（讲了时间/空间相干，衍射啥的） 3. 反问业务 整个过程主要在问论文，和一些比较物理的内容。

PNC算法 一面 50min 面试官上来直接介绍流程，摄像头也不开，我回答完问题，每次都是一片寂静，我甚至怀疑面试官根本没听，关了麦在忙别的事，完全没啥反馈，目前为止面试体验最差，没有之一 1. 自我介绍 2. 论文 3. 项目中的一两个点 4. 手撕 两队列实现栈、将数组切分为三组，保证三组形成的二进制数相同 15min后说思路，也没让投屏，最后也没有反问环节，直接感谢你的时间，大无语 #自动驾

聊项目 ddim inversion scale是多少，这样做的原因是什么 开放性问题：怎么做脸部替换/姿态修改且不训练diffusion模型 你认为sd有哪些不足 ddim为何应用时采用w=7.5。 guidance scale较大时会破坏噪声预测分布，为什么会这样？ cfg是怎么来的？ negative prompt 怎么做的，为什么这么做？ 为什么SD生成的图片细节信息会失真？ 一道leet

线下 一面 自我介绍 项目 挖项目 网络参数初始化 pixelshuffle 1×1卷积 Unet 二面 HR面 自我介绍；给个话题，用英文表达；为什么来芯原成都；反问； 二面完说让我回去了，是不是没了求捞555 ，

10min左右自我介绍+项目介绍 没有八股没有手撕 剩下来30min+都是场景题 答得太菜了…… 题一：货主都是先发低价单，没人接再往上加钱，如果你是司机，用什么策略去选择接单还是不接单 题二：用sql算某个司机一个月内走过的路程轨迹中，有多少比例是在本平台接的单子，口述流程，并且说一说加速的方法 额滴个神啊，我真的能干这行吗

佬们，腾讯算法昨天晚上一面面试完，没一会变成了复试状态，HR和我说这不一定代表过了，得有邮件邀约才是通过一面，想问一下各位佬们，你们面完一面后显示复试状态时，一般多久收到二面邮件啊，昨天面完很紧张。 谢谢各位佬们了

自我介绍 简单介绍一下这个推荐项目 用户数据量和内容数据量，总共有多少特征，具体是大概有哪些特征，用户行为序列用到了吗？ 一个特征有多个值的情况是怎么处理的？ 有做特征选择吗？训练数据量多大？多路召回怎么做的？多路召回有几路？多路召回是怎么融合的？ 有做粗排吗？ 召回的离线指标和线上指标大概是什么情况？ 用户的冷启动是怎么做的？ 介绍一下 GrapSAGE，word2vec, deepwalk,