《算法面试经验分享》专题

具体来说，游戏交互的设计实习可能对于爱打游戏的人来说非常友好，对于我这样的几乎不玩游戏的人，可能理解不会那么深刻。但是我也过了面试，说明面试的时候，面试官更加看重的是你这个人以及你的专业素养和可培养性。 总共就是两面，一面为专业面试，二面为HR面。 一面： 有两位面试官，电话面试，大概45分钟。 网易游戏的一面是我经历过的七八次面试之中最让我慌了神的top1。并没有讲作品集，也没有问你作品集的问题

【背景】本科，0实习经验，23年毕业 【岗位】光子工作室交互设计暑期实习 【笔试】 一周时间，一共两题，一题偏交互设计产出，一题偏分析优化。第一题是设计游戏中的某个系统，第二题是分析现有游戏的问题，提出优化方案。 【面试】 只有一次远程专业面试，时长大概在40min。问题大致如下： 1. 自我介绍 2. 之前是技术背景，为什么转交互 3. 玩过什么游戏（手机、主机、pc） 4. 在校期间做的一个项

本人211本，985硕，目前研二，预计25年6月毕业。医学图像处理方向，导师放养，9月份投了一篇很水的小论文，无项目无实习。10月开始找日常实习，预计实习三个月，找的主要是深度学习和图像算法方面的，在这里总结一下面试经历和遇到的问题。 1、科大讯飞RDG-AI研究院-算法测试（AIGC方向）：①自我介绍；②简历上科研经历；③是否了解大模型，diffusion；④有什么了解前沿技术的渠道，平时会关注

👥 面试题目 一面 自我介绍 分享你做的最成功的项目内容 针对项目内容的细节提问，用的什么模型 机器学习里了解哪些模型 讲一下transformer的内容 写自注意力机制的公式 了解normalization吗 batchsize过大或者过小会有什么结果 机器batchsize最大只能=16，但想要batchsize=32的结果，该怎么做（更新参数方面，梯度累加） Adam和SG相比改进了什么

1. 做题，用梯度下降求解根号二的值 2. transformer 1. 结构介绍 2. attention介绍 3. 有没有了解过其他的attention结构 3. 分类算法用什么损失函数 4. 交叉熵的原理 5. kl散度与交叉熵区别 6. 为什么二元分类不用mse #滴滴面试# #算法#

目前来看满帮面试效率真的快，就是不知道综合评估要多久 8.25 简历投递 8.29 笔试 8.30 预约面试 9.2 一面技术面，面试问得很广，项目、语言、算法、数据结构都有问，算法是问的连通域，讲一下思路就行。 9.2 约二面 9.7 二面HR面，纯唠磕，会问你对公司了解情况，为什么选择满帮，你的挫折，你的合作经历（好像每个人都会问） 9.7 约三面 9.8 三面技术面，也是唠磕，项目没有怎么问

pdd算法岗面试     transform的结构     self-attention 和 attention（空间，通道） 的区别     手写conv2d     损失函数的公式     最长好数组（任意两个相与为0为好数组） 很少答出来，反问环节，说没啥问的了，因为后面还有两轮面试（后来想到，这么菜，还不知能不能过，哪里还有面试呀） #面经##拼多多面试#

趁热 了解RNN和LSTM吗 RNN input具体计算 RNN梯度爆炸和梯度消失的原因 为什么LSTM一定程度上解决RNN问题 transformer embedding bert encoder层里的参数量 bert预训练任务 xgb为何优于GBDT 追问xgb并行计算 seaborn库操作 numpy如何对列求平均 lamada匿名函数  spring boot 解释下bean equal和

美团算法一面面经（被捞） 1、面试官介绍自己和部门 2、自我介绍 3、问实习 4、问科研项目 5、传统的机器学习算法有无了解 6、决策树，评价指标有哪些 7、逻辑回归算法有无了解？逻辑回归的损失函数？ 8、回归问题有无了解？回归问题采用的损失函数 9、有了解集成学习吗？都有哪些算法？ 10、过拟合有了解吗？过拟合的解决方案。 10、算法题：求一个数组中前k大的数，要求时间复杂度O（logn） 11

美团算法二面面经 美团流程还挺快，一面后第二天就约了二面 1、面试官介绍 2、自我介绍 3、问实习经历 4、问项目经历 5、算法题：sql题：给一个评论表，有用户id，评论，时间，统计表 一个时间段内（具体时间不太记得了），累计评价数以及评价作者数（要去重）。（没写出来） 6、对互联网行业的看法（简单谈了下自己的看法） 7、对互联网算法工程师的认识（说了下算法工程师类型和分工） 8、喜欢当偏结合业

1.学硕还是专硕 2.本科成绩 3.研究生成绩 4.哪里人 5.有什么竞赛 6.奖学金怎么样 7.了解什么深度学习网络，会什么框架 8.卷积的计算维度 9.决策树了解吗（这个问题面的每一家都问了，今晚回去补一补） 10.svm介绍一下 11.介绍一下lda，pca 12.介绍一下实习，干了什么（问了5分钟），转正了吗，给你多少钱 13.介绍一下项目、自己的论文、研究方向。 深度学习框架忘光了，要补

面完四五天了 先拷打项目和实习经历 场景题讨论（十五分钟）；这部分面试官问的很细，很发散；交流过程感觉收获不小 两道算法：其中一道是树遍历，难度不算大 反问面评：还不错，基础扎实 后续安排：不清楚 #面经##提前批##快手#

一小时 ddpm为什么反向的每一步都要加上噪声 Ddim ddpm区别 讲下self attntion、cross attntion 、多头注意力 为什么要除以根号d 手撕cross attntion #美团##美团求职进展汇总##算法##面经##如何判断面试是否凉了#

预约的半个小时，没有自我介绍，关键的个人信息面试官都替我说了。 只要就是聊项目，对我在滴滴的实习很感兴趣，详细讲了讲实习的工作，学校的项目基本没怎么聊。 问了点不深不浅的问题也都记不清了。反复强调是一面不用说的太细。 没有做题。 反问：部门做什么的？ 答：手机部下面做数据隐私的，主要应用联邦学习，针对数据安全性和无联网状态下如何使用终端设备自己训练模型。 之前正好看过一个相关方面的论文，讲嵌入式设

自不量力跨考专业选了算法nlp，被面试官狠狠拷打 估计是寄了，面试官后面问我有考虑转开发吗 1.讲一下transformer 2.transformer怎么调优 3.国内有了解什么大模型吗 4.有了解隐马尔科夫链吗，细说(给出公式那种) 5.讲讲CRF 6.讲讲word2vec和wordembedding区别 7.聊聊之前的实习经历 8.梯度下降和随机梯度下降概念和区别 9.给你一个场景:要求识别