《百度笔试机器学习》专题

一共就面了半小时，有15分钟都在做题的样子😂 手撕: 判断链表有没有环，快慢指针，通过了面试官还要我讲一下思路，我就一直解释推的数学公式，不知道他听没听懂 问题: 我做的项目用了Xgboost，就从这个开始问，原理，GBDT，为什么这种模型好用等等 后来又问了我使用过paddleocr，提升准确率方法，(我也不知道，就瞎说，当时也没提升) 还问我会不会用大数据处理工具，没用过… 问了一些数据处理

提前批 过去有点久了，可能有些回忆不准确了 百度机器学习一面 （电话，很简短） 询问想做的方向 问了LSTM GRU的结构和区别 Attention 原理 Bert 原理 对做NLP怎么看 百度机器学习二面 过项目，问项目涉及到的机器学习算法 概率题 贝叶斯相关 手撕算法 二分查找 先写无重复的 再写有重复找第一个 百度机器学习三面 证明根号二是无理数 用梯度渐近法求根号2 用牛顿法求根号2 手撕

我是客户端方向的 题目题解如下 题目1：（100%） 给出一个长度为n的数组，统计其中差值为k的数对的数量。 其中，数对的定义是，从数组中选择两个位置不同的数字，即可组成一个数对。 1 <= n, k <= 100000，数组中每个数字的范围在[1, 200000]之间 思路： 最先的思路是遍历找到差值k存在的个数，计算重复最后整除2，只过了82%（时间超限） 所以改进一下，先统计处所有数的个数，

选择 30，简答 2，编程 2 字符串计数 暴力 1（9%，MLE） s = input() tmp = set() for i in range(len(s)): tmp.add(s) s = s[1:] + s[0] print(len(tmp)) 暴力 2（AC） s = input() def foo(s): for i in range(1, len(s)

1. 样例说明： 满足条件的两个序列为：{1 2 3 1} 和 {1 3 2 1} 百度A题_笔经面经_牛客网 2. 蘑菇传奇 样例： 3 100 5 80 3 90 10 698771049 3 50 3 50 6 50 1 873463810

做了海笔没ak也约面了 第一个大厂还是很紧张很紧张的 面试官提前了四十分钟进会议室。。。 一上来自我介绍（ppt）面试官当时表现得有点异常惊讶hh 然后介绍完什么都没说直接编辑距离 当时脑海中一直想直接做题就是kpi 然后出了两个bug，思路也不说的不太好 面试官提醒之后才搞完 再接着就是简历深挖，挖到地心了 很多自己没想过的被问了 然后问各种 bn、dropout、不过都是基础的机器学习的东西，

1.是否可以重排列为“Baidu” 2.回文串 3.重载方法 #百度笔试#

海笔果然就是让大家做着玩的，这也太简单了…… 第一个题说是滑动窗口中找合意义的子串，但其实就是很简单的双指针判断，第二个稍微有点意思，不断改变01让数组全相等，就是查基数偶数。第三个图里的标准bfs 100，100，90几，物业来敲门修东西，我也懒得改细节了，交了。 选择题反正是g，我投的深度学习岗，一个机器学习的题都没，反正早就共享了，做着玩了

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 源码：https://www.wenjiangs.com/wp-content/uploads/2022/12/ML_Notes.zip

牛客上星环的帖子很少，我来分享下。 2道选择题10分，3道问答题30分，3道简答题60分 3道简答题是3选2，题目量不大，时间充裕。 题目考的内容就是统计学习，概率论，深度学习理论 跟牛客星环题库里的那套算法真题一样。 感觉挺复杂的，有些基础知识还是得系统梳理下😅 #星环科技##提前批#

不知道题目是不是随机抽的 感觉考了好多模型压缩问题，唉，好多选择题不会 简答三道，第一题是介绍至少三种模型压缩方法，第二题是考非对称算法和int8的卷积，第三题是考各个优化器 第二题完全没听过，直接跳过了，孩子会不会直接挂了唉 一个编程题，超级简单，完全二叉树的S遍历 统计一下大家简答题和编程题 #大疆##算法##投票##大疆2023校招笔试心得体会#

选择题感觉比较基础，编程题大家交流下做的怎么样 第一题最小平均值，感觉是个数学问题，本来想暴力一下骗分的时间不够了 第二题ac 第三题应该是个滑动窗口，可以优化的，没优化只能70％ 算下来编程题分数刚刚过半基本上寄了

单选+多选+编程3题 哎...前面还做了一个笔试...留给百度的时间只有1小时10分钟... 编程1：baidu串（100%） 思路：纯暴力，没啥好说的！只要胆子大，暴力都不怕！ 编程2：01串（100%） 思路：观察0和1的个数 编程3：踏前斩（5%） 思路：（数组求和sum-最大可减去[1,2,3]个数*6） + 最大可减去[1,2,3]个数*5 来不及做了...随便console.log了一

11月27日 首先自我介绍，大致说了一下自己硕士阶段的项目工作。项目用的是高德地图数据😂，面试官好像并不在意这个。 从项目中提的问题: 1数据处理工作包含的内容 2交通异常检测任务细节 3超图的概念，为什么要用超图 4论文中自己算法的指标有多高（自己记不清了，翻了一下手机，被笑话，说这样会让人怀疑不是自己做的） 5Lstm原理，优缺点（我不太清楚优缺点，但是回答了比RNN的优势） 开放性问题:

岗位：机器学习/数据挖掘/自然语言处理工程师 面试体验：第一个面的公司，很紧张，也是被拷打的最狠的一次 一面 8/23 70分钟 1. 自我介绍 2. 实习拷打 推荐算法中的相关模型和前沿理论 是否有读过最近的期刊上的文章，做一些介绍 3. 科研拷打 如何做的模型 其中的系数如何确定 4. NLP拷打 Attention介绍 QKV是什么，举例说一下 Tranformer的encoder和deco