《机械制造2024笔面经》专题

高效方便的机器学习库 官方文档：http://scikit-learn.org/stable/documentation.html Example：http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/ 简述sklearn里我用过的一些类和函数

机器学习常常需要进行数据可视化，matplotlib是python可视化最著名的库。 matplotlib API文档 常用方法： pylot模块 hist：柱状图 plot show：开一个窗口展示图片 ion：画图不阻塞，恩，可以利用这个做动画

机器学习常常需要fake数据，或者进行数据预处理，numpy是python科学计算的一把利器。 numpy 官方手册，支持字母检索 常用方法： 生成数据： arange： 生成一定范围内的数据 ones_like：生成与参数维度相同的数据 random模块：随机相关 np.random.shuffle：给一个ndarray做洗牌 数学计算： exp：自然指数 sum：求和 numpy.linalg

brush 画笔

铅笔工具允许你自由绘图。当松开鼠标之后，Sketch会试着平滑曲线、简化路径。 默认工具条中不包括铅笔工具，这就意味着你需要在工具条上右击，然后在列表中选择“定制工具条（Customize toolbar…）”来添加它。铅笔工具有一个快捷键P。

SHEIN 笔试 简介 SHEIN笔试 投递岗位: 算法工程师 投递时间线: 11.1投递简历 11.2笔试。 笔试内容大概是行测那些，和专业无关。 一共3个部分 1.阅读理解（约10题，约10分钟） 题目给出一段材料，从中提取观点。 2.资料分析（约10题，约10分钟） 图表阅读分析。 有折线图和柱状图 3.图形推理（约10题，约10分钟） 给几个图案，推算下一个图案。 3、注意事项 请严格注意

cv岗笔试，双机位，单项选择题25道50分，编程题两道50分。 选择题主要有四类①逻辑思维+数学题②代码阅读题③深度学习概念题④数据结构与算法 编程题过于简单，因为对于其他语言的时间限制居然是十秒，第一道去除输入中的重复数字，第二道从字符串中计算满足要求的字符串数量，两道我试了暴力都可以出答案，然后花了一点时间又优化了一下。 总的来说偏向于比较简单，等待期后续流程。

为什么临到考试才告我有这场笔试啊。 9-15 19-20 选择1-5：常规八股（有个很恶心的 ['1','2','3'].map(parseInt)的结果，脑子抽没想出来） 不定项6：事件循环输出 主观： 1. 看图猜函数含义 2. mvc框架和mvvm框架的优劣 3. 前端优化有哪些 4. 使用JSON实现深拷贝的弊端（不支持函数），实现一个深拷贝

45min 60道C/C++知识点 做的不是很顺手，有些知识点忘记了。

1.10道逻辑的推理吧 2.分析自己玩过的5款游戏，抽出一个重点分析。 3.做为一个毕业设计商城App的负责人，从项目管理风险分析的角度体现你的项目管理能力。 4.针对大学生痛点设计一款产品，用户使用的频率，如何进行推广，如果效果不达预期，可能的原因是什么？ 5.游戏的什么来着我忘记了。第二个问是对游戏行业还有什么地方可以设计新产品，目标用户和产品的核心玩法。

选择加算法 3个算法都不难 第一题 新老员工组合 90%不知道为什么一直90% 第二题 计算网络波动 滑动窗口解决 第三题 分配礼物 只有第一个90%，其他2题都ac了 #秋招# #vivo求职进展汇总# #vivo#

1-20. 选择题，包含了大部分的c++基础知识考的比较细，在基础里面算是考察的比较难的了。然后是两个编程题，第一题是求整数的32位原码，补码，反码。第二题是求在指定天数中能获取最多的奖励。没看懂他的ide，第一题用的std::bitset，但是编译不过，第二题想的是用递归。不知道怎么弄这个ide然后就直接提交了，应该是g了。 #软件开发笔面经#

🕒岗位/笔试时间 游戏后端开发/4月15日19:00-21:00 一共是十个选择，三个编程和两个问答 问答就是问你自身相关讲一讲 选择就是各种八股包括java，计算机网络，linux那些最后一道题是算参数量的 编程题第一个是一个数组中找特定数字，然后返回该数字的起始和结束位置 第二个是动态规划，一个一维数组，不让走相邻格子，找加和最大值 第三个是个3*4的格子，里面随机填写0-11数字，不重复，

简答题： 1. 结构体和联合体什么区别 2. 简述I2C读写时序 3. 简述C语言编译过程 4. ARM Cortex-M0为例说明上电到运行过程 还不错，第一次遇到没有编程题的笔试:D

这是一个非常简单的问题，比如说我想上传很多文件到Git本地回购，然后把它推送到GitHub上的远程回购。我想使用github桌面应用程序，上传可能需要一段时间，所以在尝试做任何我想知道的事情之前：你提交到本地存储库的大小和你推送到远程存储库的大小有限制吗？ 因此，如果限制对我来说太小，我就不会浪费时间等待它上传。