《百度算法面经》专题

百度公司面试用的是公司自己的APP如流，收到面试通知的小伙伴一定要点击邮箱会议链接提前下载哦！ 面试前搜索了关于百度AI技术生态部，找到了部门经理在峰会上的演讲，了解了这是一个toB的部门，着重调整了一下自我介绍，复习了自己两段和企业相关的项目经历，自己在里面做了哪些工作，最后有一个什么样的成果。结果面试的时候都没怎么用到哈。 面试是单面，自我推断对面是业务主管，他先简单介绍了一下流程，第一部分自

百度地图一面： ——自我介绍 ——实习内容 ——开始发问 为什么要分网络模型、TCP三次握手、 MYSQL事务的隔离级别、引擎、索引失效情况、sql查询慢要怎么排查、 说一下对Docker和K8S的理解、Linux有哪些命令、 ——八股 面向对象概念和三个特性、深拷贝和浅拷贝、集合中的HashMap底层、HashMap线程不安全、List的不同、JMM、ArrayList可以插入null吗、Str

7.10投递 7.11简历筛选过 7.13约面 7.17 上午10：30一面，时长70分钟 前45分钟里问的都是实习期间的项目，挖得很深，还问提了几点改进的方法，自己做的项目就问了webserver的细节。MIT6.824之类的一点没问。 问项目的过程中穿插少量八股：get和post的区别，智能指针介绍，hashmap和map的原理和区别，熟悉的STL容器以及项目中如何用到的。 算法题：反转链表，

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

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

投递:11月初 岗位:cv算法工程师 一面:11.21 1.讲解一篇中稿论文和两篇在投论文 2.讲解拼多多的项目 3.写一道leetcode—mid题，原地修改数组 二面:11.23 1.decoder和encoder 2. multi-head机制的实现以及相比于单头的优势是什么，在哪些衡量指标上有提升 3.详细介绍sam模型的内部结构 4.拷打项目和论文 5.leetcode合并链表简单题

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，

前两面都没手撕，这一面只考代码 快排 numpy实现全连接 pytorch实现图片分类网络(写init和forward) #面经# #秋招# #算法# #阿里求职进展汇总# #阿里#

自我介绍 对推荐算法了解如何 项目深挖 两个项目都是kaggle上的，面试官还吐槽怎么全是kaggle（这不是非科班没有项目只能硬整两个么） 打比赛模型大家都差不多，如何进行提升 介绍一下transfermer 手写一下transfermer的自注意力的公式 求数组中第k大的数（写了个nlogn的归并，经面试官提醒发现可以用快排写o(n)，但是快排忘了） 反问 面试了一个小时，体验还行，面试官看我

菜鸡的一次试水