1. 笔试环节(60min)笔试+讲解思路 一、 给出 k 种**不同面值**的硬币(以数组 coins 表示),每种面值硬币的数量**不限**。给出一个总金额 total,请算出最少需要几枚硬币可以凑出这个金额。如果凑不出则返回 -1。 *************************************************ion/?envType=study-plan-v2&envI
一面 1. 面试官介绍(1min) 2. 自我介绍(10min) 3. 简历提问(10min) 1. 数据分析提效工具是什么 2. 埋点申请管理功能是怎么实现的 3. 实习中有没有用到可视化的库(Echarts),为什么不用AntV(没时间改),为什么不一开始用AntV(没想到) 4. 平时怎么学习前端的 4. 技术提问 1. 介绍一下CSS盒模型 2. 介绍一下CSS定位的几种方式,absolu
自我介绍 之前做的都是算法,也有了一定的成绩,为什么转测开? 项目 tcp 三次握手过程 线程间的通信方式 linux命令,查找一个进程名叫c.java的进程 sed,awk用过没,介绍一下 用其中一个实现打印文件的第五行 讲下python装饰器 手撕 记录函数运行时间的装饰器 实现 多层嵌套列表展开 的方法,拿二维列表举例 实现sqrt方法,计算平方根,指定误差1e-10 sql :查班级表中学
时间线:3.28笔试;4.10一面;4.17二面;5.5发邮件询问进度后收到感谢信 地点:上海 一面(一小时 1. K3S kubeedge有什么区别 2. kubeedge边缘自治体现在哪里 3. k8s架构介绍 4. kubeedge安装过程 5. K8s资源类型 6. 使用过Python什么(答的flask,让介绍 7. 介绍下Restful 8. python数据类型 9. 链表 数组区别
全程1h左右,面试官比较好,聊天式 科研20min sigmoid的l1、l2正则化 gbtd,xgbboost区别 xgbboost有哪些参数可以调(回答树的个数和每个树的节点数) 聚类可以分为哪几种 手撕算法:最大岛屿数(没让debug完,做完讲思路,个人没用传统的dfs,用自己想出来的算法做的 一组数据如何求前k个最大数?复杂度 反问 #你收到了团子的OC了吗# #美团信息集散地# #我的实
投递+约面:10天 面试形式:电话 面试时长:1h 腾讯是我内地暑实的第一站,刚开就投了简历原以为要在池子里泡很久没想到迅速被捞。 P1:自我介绍 P2:针对自我介绍问了一些专业相关的但不涉及算法和分析的个人理解(岗位理解、未来规划、WXG了解...) P3:问SQL,口述留存率、union&union all、join的差别、窗口函数、如何提高运行效率 P4:针对简历内工作问的一系列问题(全部涉
一面到二面:3天 面试形式:视频面试 面试时长:15min Q1:自我介绍 Q2:未来职业规划 Q3:讲一讲你的最新的一段实习 Q4:在香港用微信支付吗/支付宝最喜欢的和最不喜欢的功能 Q5:微信支付理财产品的用户增长如何评估 Q6:反问 感觉是KPI面试 和面试官之前完全没有互动,在努力回答问题但他一点兴趣都没有,以为会考的数理统计和coding一个没问 反问时我问他我第五题的回答思路您有没有什
投递+约面:一周 面试形式:电话面试 面试时长:1h(预计30min) 腾讯捞完阿里捞,做完测评第二天上课的时候接到电话约面试,后面因为面试官时间不合适又调整了一次。 大淘宝的数据科学家,关注数据洞察>算法能力 P1:自我介绍+围绕简历提问(评价指标选择、ABtest、如何建立规则) P2:业务问——如何评估一场营销活动的效果、留存率下降的原因 P3:算法原理问——random forest的优势
人生第二次面式 面试时候太紧张了,话都说不清,面试官人很好一点点引导我 基础: 1.原型链。如何通过a对象访问到b对象的属性和方法? 2.闭包。对闭包的理解,讲讲内存泄露? 如果在最外层有一个变量,闭包引用了该变量,GC会对其回收进行计数吗? 回答了会,但我感觉我理解有偏差,应该是说错了 3.MVC和MVVM的区别。答崩了,实际上核心是MVC的通信和MVVM之间的通信和数据绑定 MVC中的视图和控
TCL深圳的Android,用的tcl自研的面试系统,58min。问题中规中矩,也有帮我复习到一些盲区,红色字体两个问题是没答上的,明天要狠背。 面试官人很nice,就是我自己遇到非技术问题总是组织不好语言,最后扯一些尬的,自己不忍回忆,感谢面试官耐心听完。 8.17,技术一面 热场: 自我介绍 介绍下你的项目(balabala一些功能) 项目中遇到哪些问题和难点?怎么解决的? 项目中怎么进行性能
本文向大家介绍tensorflow学习笔记之简单的神经网络训练和测试,包括了tensorflow学习笔记之简单的神经网络训练和测试的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例为大家分享了用简单的神经网络来训练和测试的具体代码,供大家参考,具体内容如下 刚开始学习tf时,我们从简单的地方开始。卷积神经网络(CNN)是由简单的神经网络(NN)发展而来的,因此,我们的第一个例子,就从神经网络开始。
投递岗位:西安数据中心-信息科技岗 投递base:西安 投递时间线:9.21投递,10.18收到笔试确认短信,10.28笔试 笔试形式:线下机房笔试,固定时间13:30-15:00,分3大模块,每个模块单独计时,可提前交卷 1.英语模块: 20道完型填空,2篇阅读各5道,30min,整个难度很大,感觉6级水平吧,而且时间也不太够。 2.行测模块: 10道时政,10道金融,10道言语理解,10道数学
问题内容: 谁能描述我如何使用opencv或simplecv在python中实现SWT? 问题答案: 好的,这里是这样: 该链接包含有关实现的详细信息,底部的代码下载链接:SWT 为了完整起见,还提到SWT或Stroke Width Transform由Epshtein等人在2010年设计,迄今为止已成为最成功的文本检测方法之一。它不使用机器学习或详尽的测试。基本上在对输入图像进行Canny边缘检
9.21 投简历 9.26 收到笔试邮件 10.7 19:00 笔试 平台:牛客网;时间:120min;总分:200分 题型:单选20*5分=100分;不定项15*3分=45分;编程3道55分 一、单选(逻辑测试) 单选不是前端题,属于行测之类的,包括但不限于: 1、我们见多了在草地植树防风沙却把草地变成沙地的人为灾祸。干旱半干旱地区那点可怜的降水也许能够满足小草生长的需要,但当我们人为地植入大树
总体来说,比较复杂,做一题老半天,真心觉得两个小时也就最多做三道题。 8.22更新:问了一下字节hr,挂了。 做题情况:100 100 75 1.6 下面附前三题的代码,第四题没时间看了(顺便有没有大佬帮忙看看我第三题的忘记考虑哪个约束了吗)下面附代码 1、10的数学规律,无非就是找1的个数,然后判断有没有1的位置是不是在最后或者最前面 假设1的个数是n 如果 1在第一个位置也在最后一个位置,那么