如何计算这些回溯算法的时间复杂度,它们是否具有相同的时间复杂度?如果不一样怎么办?请详细解释并感谢您的帮助。 我实际上有点困惑,对于断字(b),复杂度是O(2n),但对于哈密顿循环,复杂度是不同的,对于打印相同字符串的不同排列,以及对于解决n皇后问题,复杂度是不同的。
虽然很多人都在说百度在走下坡路,但是平心而论,ACG智能云设计中心是一个非常温馨活泼nice的团队。希望有小伙伴愿意加入。 鉴于网络上的有关交互设计的日常实习的面经比较少,所以就正好写下补充一下。 日常实习有两面,但是准确的来说是有三轮考核:专业一面、笔试题、专业二面。 专业一面: 主要围绕着作品集讲解,多数内容的发问还是围绕着作品集。还有一些基本的有关方法论的。如: 1.定性和定量的用法; 2.
个人在七月份的一些实习面经~ 阿里夸克(搜索引擎 - C++) C++: 左值引用和右值引用 std::move() LeetCode: 多数元素(No. 169) 百度(音频引擎 - C++) C++: const 指针 constexptr 与 const 指针的区别(编译时进行常量的求值和运算) new 和 malloc 的区别(类型安全、构造和析构、分配失败处理、大小计算) 内存对齐(变量
去年年底被裁 遂回家过年,回来后问朋友要了一份新整合的Java八股,死磕了几个月,3月月底到现在大概二十天面试,该说不说今年行情真的一般般,大多数已读不回,不过运气好加上准备充分,今年面试一个没挂,拿了4个offer选择了百度云。 百度云3面面经 时长大概50分钟 1.二分查找 2.合并二叉树,原题好像,没A做完到30min 3.挖项目,谈谈你对docker的理解? 4.docker和虚拟机有什么
关于岗位:主要负责大型活动三维及平面物料等各类视觉设计项目。 关于面试流程:第一轮的面试官是品牌运营组的组长,第二轮是测试题,第三轮的面试官是跨部门组长,第四轮的面试官是ACE体验设计中心的负责人,第五轮的面试官是百度的HRBP。 关于测试题:测试题给三天的时间,但是因为部门着急推进面试流程,所以实际只有一天的时间去完成,内容是一张运营活动的海报,因为时间比较紧张,所以整个场景的搭建比较简单,素材
2月底到3月中旬,半个月海投了60+简历,面了11次,百度、字节、快手、小红书、蒙牛等都面了,有时候一天面三个(累)。主要方向是MKT或者运营(用户/电商/产品),打算在牛客依次写一下我面过的这些的面经,算是为暑实攒人品了。 一面: 1.简历挖掘,主要问我的两段实习都干了啥 2.介绍了自己的产品,是一个针对医学专业学习及从业者的app,叫有医,核心功能是做笔记 3.对岗位的期待 4.要求想一个拉新
23届秋招|百度产品经理安全部一面偏凉经 这里是CUI's Job Studio📞,没想到秋招提前批在匆匆忙忙的百度产品经理一面中开始了。 我的基本情况:985硕/新传/产品经理实习经理仅一个月 投递事件:7月17日 约一面时间:7月21日 面试部门:安全部产品经理岗 就让这次的面试经历开启我的秋招准备之路吧~每次面试笔试也都会在小红书分享经验,希望能给同样热爱互联网的同学们有点帮助。 第一部分
一面: 聊项目,大概有10分钟 聊实习,大概有10多分钟 讲下知道的图像处理算法 黑盒白盒测试 场景题:怎样设计一个去噪算法的测试 场景题:发现一个算法的问题,怎样处理 追问,如果开发不承认问题怎么办,回答之后面试官解释说这是经常发生的情况,然后俩人都笑了 两个python八股:浅拷贝深拷贝、单引号双引号和三引号的区别(这个不会呜呜) 反问 全程45分钟左右,希望有二面捏,许愿二面 更新二面: 聊
总时长45mins 1、拷打论文,因为课题跟小样本学习有关,问了问很多小样本学习的内容。 2、拷打项目和来源,回答是导师和公司合作的。 3、拷打实习,问得很细,比如包括遇到了什么难点,为什么要这么做不那么做。 3.1、为什么图像分类要减均值除方差,目标检测一般不需要。 3.2、怎么提高模型泛化性。 3.3、数据集怎么采集的。 3.4、模型不收敛的原因有哪些 反问有几面,答2技术面1个HR面。 有点
面试岗位:算法工程师 面试时间:23/08/28 注:滴滴的面试流程比较独特,一天之内完成三轮技术面,没有hr面,每轮技术面的面试官基本不是同一组的人,谁有空谁来面,还挺神奇; 一面面试内容: 自我介绍 代表性实习经历介绍 机器学习八股有监督 vs 无监督过拟合L1、L2范数,Ln范数回归模型损失函数MSE、MAE、MAPE的公式分类模型评价指标:AUC计算公式、ROC曲线横纵坐标、如何绘制 深度
初筛完成进入面试 一面:53分钟,主要是介绍实习,项目,比赛,C++八股和python语法使用!每一个细节问的都比较细,我是从实习开始介绍,每一项都很细,面试官问的挺好,很专业, 我重点做的内容是:bevfusion模型训练加部署orin平台量化推理! 一面没有手撕 二面:34分钟,面试官是随即问的,有关深度学习,模型量化压缩都会问,手撕一道中等排序题,然后结束了! 总之面试感觉:挺好的
泡好久了,发发面经攒人品,许愿一个offer 一面 1. 八股文: vector emplace_back和push_back的区别?resize和reserve的区别?迭代器失效的情形?map和unordered_map的区别?编译器如何实现this指针绑定的?设计模式有了解吗? 2. 检查代码问题:一个野指针,一个空指针调用类成员函数; 3. 手撕代码:合并区间;最小栈。 面试官一上来就说,我
目前状态,10/16完成HR面 主要时间经过和进度 8/20提前二批投递简历 8/30完成测评 9/1完成笔试(有一说一长得跟期末考试试卷简直一毛一样,选择,填空,一道算法大题,基本都不难) 10/10完成专业面试(用时36min,应该是部门领导) 主要涉及:(不知道应该说简单还是,甚至面完我都以为是HR面,居然没有手撕代码也没有八股文) 1、自我介绍(基本都是我是谁,学过啥,学校啥项目,公司啥项
(为什么wxg一共有四轮技术面啊😅,麻了 teg一面挂后,被wxg捞起来了。 3.27一面 针对简历上的简历问了很多,包括一些技术细节和实现方法。八股考察了llm和传统nlp的知识 1.chatglm2与chatglm1做了哪些改进?是怎么训练的 2.微调以后的模型会出现什么问题?如何改进 3.llm的评测怎么做的 4.bert与GPT的区别?bert的pe是怎么做的? 5.bert怎么做预训练
一面时间:3月25日11:00 ~ 11:50 自我介绍 聊实习经历,根据实习经历问了几道八股: 简单介绍attention机制 有什么和self-attention不一样的注意力机制了解过吗 为什么要使用多头注意力 然后问了一些推荐场景的业务问题,结合自己的经历聊 最后算法题:3. 无重复字符的最长子串 面试官人很好,也没有问什么刁难的题,最后反问环节问了还有什么需要加强的也给我指导了许多,面试