T1、T2 100 T3 每次可以前进的方向(x+k, y) (x, y+k) (x+k)(y+k) (k随意) 从左上角到右下角的最短路线 打暴力 50,应该是一个前缀和优化dp吧,忘了怎么写了,家人催着吃饭提前交了 T3 暴力代码 #include <iostream> #include <cstring> #include <algorithm> #include <vector> usi
选择8道 多选7道 编程3道 难度一般 但最后一题咱们就是主打一个Dijkstra算法写不对 通过0% 祈祷明天面试不要被取消
一面 50分钟 同事面 自我介绍 轨迹规划算法知道哪些 挖实习内容 一道编程题 反问 二面 20分钟 在一面两天后 leader面 自我介绍 轨迹规划算法知道哪些 混合A星和A星算法的区别 RRT算法介绍一下 CNN的Backbone有哪些 Attention有哪些类型 Transformer的Softmax能否去掉,为什么 如果去掉,可以加上哪些东西保持稳定 LSTM训练为什么慢 如何加速LST
更多面试题总结请看:【面试题】技术面试题汇总 基数排序:$r$ 代表关键字的基数,比如对十进制数字的 $r == 10$;$d$ 代表位数,比如 [0~999] 范围内的数字的 $d == 3$。 桶排序:$m$ 代表桶的个数。 稳定的排序算法:冒泡排序、归并排序、基数排序、直接插入排序、桶排序。 不稳定的排序算法:快速排序、堆排序、直接选择排序、希尔排序。 O(nlogn) 的排序算法:快速排序
分布式ID常见生成策略 分布式ID生成策略常见的有如下几种: 数据库自增ID。 UUID生成。 Redis的原子自增方式。 数据库水平拆分,设置初始值和相同的自增步长。 批量申请自增ID。 雪花算法。 百度UidGenerator算法(基于雪花算法实现自定义时间戳)。 美团Leaf算法(依赖于数据库,ZK)。 其核心思想就是:使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id。在分布
开个贴记录一下秋招,顺便分享一下科大讯飞NLP算法岗凉经。  6.30 一面, 7.5 收到邮件没通过面试前视频,语音都通过了检测,但不知道为什么面试官听不到也看到我的视频,我也听不到面试官说话。最后还是开的微信视频面试的😂 面试问题: 自我介绍 怎么学的Python Python list 的底层实现(没研究过,只会使用) Java ArrayList, LinkedList 的区别 B+
7.5一面1h 1.实习项目介绍 2.为什么不用b模型,c模型,不同模型效果对比了吗 3.具体的业务场景问题,如果数据噪声怎么办 4.论文介绍, 5.大模型的一些缺陷,怎么应用 6,手撕代码:最长回文字串 没有八股,全是简历上的东西 代码2分钟写完,但是一个小bug一直没看出来 #腾讯#
你遇到最有挑战的事是什么,你是怎么克服的? 你的性格描述一下 如何处理别人的不同意见? 你的优势是什么?为什么选择你? 外语怎么样,能接受外语工作吗? 电商大促的时候需要加班,可以接受吗? 你上段实习的氛围怎么样?你觉得大厂是什么氛围? 话说这还是我第一次正儿八经的hr面,全程憋笑,感觉特逗 #阿里巴巴信息集散地##面经#
其实这个面试已经是二月份时候的事了,当时是春节期间投递的,快要秋招了,把手上的面经发一发,也希望大家点个关注 1 自我介绍 2 介绍科研: 你觉得point wise和list wise的区别是什么 为什么选这个模型做backbone 因果机器学习目前怎么做的 3 介绍实习: 为什么要多路召回 为什么要协同过滤,u2i和i2i的区别 为什么要在召回后过滤,有其他策略吗 双塔召回怎么做的 介绍一下l
1面6.6 2面6.11 3面6.21 123面都是问的项目,三面还问了一些爱好还有为啥nlp转cv之类的。感觉三次面试都挺轻松的,打磨好自己的项目就行,有少量反问因为我没表达清楚。二面我提了一嘴大一学过c,然后被问了一个问题答不上来,其他基本都还好。 反问: 杭州初期是否提供宿舍,业务相关这些 看能不能给offer了
① 自我介绍 ② 介绍具体项目,因为有个项目和他们挺相关,问的很细(AoA估计相关的) ③ 问了通信基础知识:1. 分集增益和复用增益的定义以及什么场景下使用?2. MIMO天线整体尺寸保持不变,增加MIMO天线数量,MIMO天线的分辨率如何变化?3. 一个信号从bit流到最后通过天线发出来具体的一个流程;4. 在远场情况下,收发端只有一条视距链路时,MIMO天线相比于SISO天线是否还有优势?
一直在问简历上的实习,项目,论文,大模型在推荐的运用。考了两个八股。没写代码题。 面试官一副心不在焉的样子,感觉不是很有诚意 #阿里巴巴信息集散地#
16min 1、自我介绍 2、根据项目的提问:项目用到了哪些图像处理相关的算法 canny边缘提取原理 图像连通域提取算法 去噪滤波算法有哪些:高斯滤波-随机噪声,中值滤波-椒盐噪声 3、SVM核函数 4、深度神经网络 大多数没答上来,凉了 诸位加油努力 #tplink提前批面经#
一面5月31日: 问简历论文和竞赛,答视觉语言多模态和单,多目标跟踪知识。 算法题:算框的IoU,二分查找 二面6月7日: 开放问题模拟风控场景,如何在无标签情况下分辨风险数据,答聚类,异常检测等思路。 算法题:求k的n次方 三面主管面6月13日: 就简历无人机追踪讨论,如何实际落地,控制决策,硬件指标。答关于数据集设计,强化学习控制,Transformer剪枝相关,无算法题。 hr面6月14日:
20min 1、自我介绍 2、根据项目的提问: 介绍一下fasterrcnn,其中的剪枝蒸馏量化分别是怎么做的; sift特征的提取流程,为什么有旋转不变性: 介绍一下直方图均衡 3、bn层的作用,bn中可训练参数的作用 完全没有问什么排名奖学金之类的问题20分钟全在聊项目,答得也一般,感觉要凉凉了 #面经# #tplink提前批#