《算法工程师面经》专题

[toc] 最右 算法工程师 投递时间 2022.06.19 投递的比较早，一直没消息 笔试通知 2022.07.21 通知 2022.07.26 笔试 笔试 2022.07.26 笔试题型： 15个不定项选择 2个简答 WebSocket和Socket的区别 操作系统的一些东西，什么磁头磁盘扇面之类的 2个编程 问一个字符串是否是另一个字符串的子串 类似于股票1 最后一个编程没做出来，不知道有没

发个贴声援一下隔壁教研室大佬，突出一个祸不单行 一面只是了解个人综合素养，不问专业知识，面试官对我的开发经历蛮感兴趣，但同时表示算法能力稍感薄弱，不过双方聊的都很愉快。 二面细问了我毕设研究内容，竟然也不问专业知识？？？对我的开发经历表示认可，然后有意思的来了“你这适合开发岗”（大约发生在面试一半的时候）。后面人家表示硕士即便把rtklib和gamp源码全部吃透，还是很浅(那我还玩啥呢)，同时也委

lz背景985本日硕机械,课题方向和图像相关性不大,有段工业视觉检测相关的实习背景. 前几天刚面了埃科光电的图像算法处理岗,时长35分钟,面试官是个小伙子,语气很和善,问题还是比较硬核的. 1)自我介绍 2)机械专业为什么不投递结构相关岗位? 3)简述一下视觉相关的实习经历和用到的算法. A:饮料瓶和药瓶的模版匹配 4)模版匹配的目的是什么?常用算法有哪些? 5)(4的回答有提到)LoG是什么?它

专栏地址：http://t.csdnimg.cn/HAbwF pipeline：LeNet-5->AlexNet->Network in Network->VGGNet->GoogLeNet->ResNet->Inception->DenseNet->Inception->MobileNet->ShffleNet->SENet 4.1 AlexNet AlexNet模型有以下特点： 1. 所有卷积

7.28 笔试 8.9 一面 自我介绍 语义分割和像素级分类的区别 反卷积原理介绍 卷积操作和反卷积操作中参数量和计算量的运算（手推） Transformer介绍 自注意力机制的原理 模型压缩技术 结构重参数化的实现方法（手推） 深度可分离卷积原理 数组与链表的区别 时间复杂度和空间复杂度的理解 排序算法的时间复杂度 时间复杂度的计算 传统图像处理方法 C++中引用和指针的区别 C++文件编译过程

一面： 自我介绍 项目交流 手撕代码：股票最佳买卖时机 二面： 自我介绍 项目交流 手撕代码：力扣162 寻找峰值（二分法） 三面： 自我介绍 项目交流 手撕代码：1-26代表‘A’~‘B’,27代表‘AA’,28代表‘AB’，以此类推，给一个整数，输出他表示的字符串。 三面已通过，等待后续HR谈薪 #24届软开秋招面试经验大赏#

90min，三道编程题。 1. easy 递归 2. medium 变种的最长递增子序列 3. hard 二维柱状图（单调栈） #宁德时代##笔试#

面试时间：17分钟 面试官：4人 自我介绍 选择一个项目详细介绍 项目优化详细介绍 项目中为什么选择这个模型 正负样本选择的比例 损失函数的组成：classification loss和bounding box regression loss 模型输出格式是什么目标的分类概率、置信度，以及包围检测目标的方框的中心坐标、长、宽

#秋招# 40选择题，有单选多选 混合的60分，有408代码、还有数学相关的知识，高等数学，和机器学习深度学习的题，总体来说范围很广各种题目都有 两道编程题 第一个是分子分母删除相同元素的“特殊约分” 第二题从n个数组中取出n/2 向上取整个数 使得n/2个数的和大于m 求有多少种方案 #360提前批笔试#

一面 项目、是否保研、成绩排名、说一说了解的漏洞、比赛获得的奖项、机试题（判断链表是否为回文）、判断链表是否有环、判断链表环入口 二面 上来直接先智力题（100盏灯问题），然后手撕代码（最长和谐子序列），接着问项目，看了博客问博客的内容，渗透测试这一块很了解吗？hw是不是做了很多？然后反问 三面（线下） 自我介绍，狠狠地拷打项目和竞赛经历，和部门业务相关的经历(流量分析），学历情况，问哪里人家庭情

面试官上来先做了个自我介绍，人还怪好咧。他说他们组主要做B样条、B曲线相关的内容。 然后让我做自我介绍。 问项目经历、问实习经历。 我看你Unity用的比较多，Unity有什么优点或不足吗？ 你说你本科做过游戏，具体讲讲吧。 你的C++经验怎么样？哪个项目里用到了C++ （我做的项目用的都是C#或python，C++只在目前学习OpenGL时在用，之前用C++处理过fbx文件的解析） 我这里项目和

1.自我介绍 2.最近的一段工作的细节展开（可能是要讲跟算法相关的项目） 3.找搜广推的原因 4.讲实习项目 5.一个推荐系统大致包含哪些模块以及这些模块各自的优化目标 6.各个阶段的核心优化指标 7.了解的最具代表性的召回算法和最近几年工业界最常用的召回算法 8.attention（这个忘了。。） 9.抛一枚硬币，抛到连续出现两次反面就结束，问抛的次数的期望（妈呀，问这种题。。） 10.算法题

#如何判断面试是否凉了# #宁德时代信息集散地# #24届找工作日常# 提前批投的运筹优化算法工程师 8.1面试 就简单的问了几个问题 大概也就六七八分钟吧 问了项目里运筹的经历 会不会用cplex 或者gorubi 谈谈大邻域搜索算法 说一下遗传算法 有没有大规模问题的求解经验 还问了我的方向是不是偏向于启发式算法 有没有涉及到过装箱优化🥲 连自我介绍环节都没有 问的问题也都很简单 是不是凉了

一面链接：https://www.nowcoder.com/discuss/519491958201434112 面试流程 面试官自我介绍 我的自我介绍 聊日常 反问 我的自我介绍 保研考研？考研多少分？每一门多少分？ 有没有社团工作？ 这里回答了没有过多参与，但是学生工作比较多 当班长的收获与负面情绪有哪些？ 怎么调动同学的积极性？ 我看你是光学专业，知道照度和亮度的关系吗？ 亮度是发光体光强与

1、xgboost和lgbm的区别是什么？ 特征浮点分箱为直方图加速。 2、kmeans的算法原理是什么？ 任取几个点作为聚类中心；迭代n轮：先给每个点找距离最近的中心，然后将中心作为变量，优化目标函数（mse），中心位置和每个样本所属类别交替迭代。 3、DBScan和层次聚类的原理是什么？ 4、transformer的原理是什么？ 5、大模型微调的流程是什么？ 6、lora和stable dif