题目:我现在有一个文件,把文件中出现单词频率最高的k个单词找出来,文件内容都是逗号分隔的单词 我用go语言写 abc.txt内容 "wang,jing,yu,shuai,ge,shuai,ge,j" package main import ( "fmt" "io/ioutil" "sort" "strings" ) func main() { contents, err :=
1、介绍项目经历,背景,过程,怎么解决的。 2、如果有一批数据,训练出来后效果精度达不到要求,怎么处理。 数据角度:噪声多需要降噪,数据本身不规律,数据缺值比较多,数据需要去重聚类,特征不够需要引入其他特征 模型角度:模型选择的问题,过于追求最新技术但是不适合场景,模型健壮度不够需要集成学习模型 参数角度:超参数的选择不是最优解导致梯度降不下去 实际角度:评价指标不合理 3、上一段离职原因,gap
15min超短面 ①介绍项目 ②卷积相对全连接最大的优势 ③常用损失函数 ④常用正则化 ⑤知不知道目标检测 ⑥数据预处理方法 ⑦用过哪些神经网络 ⑧用什么深度学习框架 ⑨有过实际pytorch部署经验吗 回去等通知,还会再联系(也不知道是不是真的),感觉自己有关CV方面的没答好,毕竟我也不是搞CV的,不过看他们的JD也不是强制要求CV方向咯,不晓得后续如何
当我试图通过Android Studio“运行”应用时,我的小米红米4a不会出现在我的Android Studio中。 我做过的事情; > 尝试安装小米自己的USB驱动程序和谷歌的USB驱动程序,结果相同;没有更新的驱动程序可用。 启用USB调试没有什么不同 在PTP和MTP模式之间切换 有人能帮我吗?
题面在代码中 A. 平衡 和昨晚的美团笔试差不多,先一遍dfs处理以sz[i], 得到以 i 为根的子树大小,枚举边求答案即可。 /* 小红书 23届补录&24届实习 【24届实习】算法笔试 */ #include<bits/stdc++.h> #define debug(x) std::cerr << x << '\n'; #define all(x) x.begin(), x.end()
连通图:在无向图G中,若从顶点i到顶点j有路径,则称顶点i和顶点j是连通的。若图G中任意两个顶点都连通,则称G为连通图。 生成树:一个连通图的生成树是该连通图的一个极小连通子图,它含有全部顶点,但只有构成一个数的(n-1)条边。 最小生成树:对于一个带权连通无向图G中的不同生成树,各树的边上的 权值之和最小。构造最小生成树的准则有三条: 必须只使用该图中的边来构造最小生成树。 必须使用且仅使用(n
美团oc啦 分享个面经攒点人品 8.30 一面(1h20min) 1. 挖简历 2. 相关评价指标 3. 是否了解其他模型 4. 负采样 5. 代码:合并两个数组 9.1 二面(1h) 1. 简历 2. 其他模型 3. transformer原理 4. 代码:面试官自己出的一个题 比较考思维 9.11 三面(40min) 1. 项目:word2vec介绍,负采样权重为什么是0.75,其他词嵌入模型
面试官应该是很注重对自己项目的是否掌握,会问很多项目相关的,八股问的很少,手撕这一块,一定要表现出自己手撕一般,就会出简单的题(我这俩面试官是这样的,可能运气好),题目一般都是面试官自己改编的,我没遇到原题,给一张白纸和笔,直接写伪代码就行。 技术一面 (40分钟) 问题: 自我介绍 项目经历 实习经历 实习中最困难的事情是什么,怎么解决的 实习时处理并发数据的经验 计网中七层中协议了解哪些,大概
一面 1、自我介绍 2、简历项目 3、手撕是一道计算机图形学的经典问题,判断两条二维线段是否相交 先判断line1, line2 x轴投影是否相交,再判断y轴投影是否相交,最后判断两条线段是否互相跨立:若P1P2跨立Q1Q2 ,则矢量Q1P1和Q1P2位于矢量Q1Q2的两侧,即两者与Q1Q2的叉积符号相反 4、反问环节 二面 二面面试官主要侧重于C++,包括: 多态可以通过哪些方法实现? 虚函数的
大家都说,算法岗最近几年有点卷,但是随着多模态和AIGC的兴起,这个领域又多出了很多机会。我最近社招入职阿里,总结了包括阿里,腾讯,字节,商汤,华为等十几家互联网和AI公司的面经以及平时我的学习成果。因为面经花费心思多,整理时间久,不支持白嫖哟 如果是校招或者社招,可以考虑入手,如果是在校学生也可以当做比较好的学习资料,里面包含了很详细的讲解。
TPlink分为两家,普联负责内销,联洲负责外销,两者招聘流程基本一致,因此就一起写了。 联洲 联洲的招聘流程比较清晰,可以查到自己的具体状态,按照岗位和定级每人2~3面不同。我是进行了3轮面试,第1、2轮都是技术面试,第3轮是综合面。 第1轮主要是围绕项目进行提问,并且询问基本信息,像在校成绩、排名,有无论文,专利,得没得奖,大概不到20分钟,面完当天就显示结果 第2轮也问了下项目,不过面试官小
菜鸡的一次试水
自我介绍 简历上实习这块(主要是车外) 单阶段检测的框架有了解吗(应该是想听到yolo) 卷积的计算量(讲计算过程) transformer的核心计算过程我是傻逼 transformer和lstm的区别和优势 手写nms和iou计算过程 手写kmeans#虹软科技#
写面经,攒人品,求offer 先说说秋招吧,投了进几百家公司了,至今没有offer,可能是学历不行,也可能是工程能力不足,emmm,总之至今还是 0offer 从9月份就开始投简历了,到了10月底才开始有面试机会,后来改投实习,面试机会才稍微多点 联想研究院实习/10.30 自我介绍 问项目 图像分割有做过吗,没做过,知道别人做过 介绍自己公司,应该是搞理论的,说要在学术界受认可 跟着哪个导师的,
阿里云是系统开之前就开始面试了,但是最后被挂了。现在拿到了阿里本地生活的offer,因此来分享一下阿里云的凉经。 一面,电话面50min 1 面试官介绍部门,还是非常详细的,工作内容,行业发展之类的,非常全面 2 自我介绍 3 实习经历 4 问了一些异常检测,时间序列的问题(常用方法) 5 论文方法,研究背景,创新点 6 实习的难点,提升点 7 分布式计算 8 推xgboost,从决策树讲到xgb