《算法面试经验分享》专题

记录人生第一次工作面试。 公司：建投科技 HR电话邀约线上面试后，发了一个官方项目通知的链接，让提前熟悉了解。 比原定时间提前面试，时长10分钟左右。 面试流程： 1、自我介绍 2、对项目的了解 3、简述项目流程 4、反问环节： 岗位的发展前景 通过这场面试给个人一些建议 问题主要是针对项目，需要好好准备。 复盘： 自我介绍太简单，没有提前准备好，没有突出自我优势和特点，以至于后续没有对个人经历的

无笔试  一面面试内容：  1.自我介绍  2.介绍上一段实习的项目   3.追问首页转化的计算方式 4.怎么判断用户是误触到结果页的 5.设计一个实验，在页面某个模块做直播标签的设置，点这个词搜完后出直播，问怎么设计方案，需要观察哪些指标，怎么评估实验效果，评估效果多大 6.excel、sql、python、bi掌握程度在1-10打分 7.sql计算次留率 8.可实习时长，是日常实习，问对转正有

#提前批##同花顺##图像算法#

一面 unordered_map，哈希表结构，扩容，线程安全吗，怎么解决 ptmalloc和tcmalloc，内存池 malloc和new 线程池 阻塞队列 条件变量 CAS 实习，项目 算法题：合并区间 LC 56#得物##秋招##面经##C++#

金山三轮面试结束了，hr小姐姐说1—2周出结果，许愿oc，发面经攒人品 9.24 笔试 10.11 一面 主要是八股拷打+一小部分项目 数据结构： 二叉树和平衡二叉树的概念 大根堆和小根堆的概念 堆排序的时间复杂度 Python： list添加元素的方法 字典和列表的区别 修饰器的概念 迭代器与生成器 垃圾回收机制 机器学习和深度学习： 模型初始化方法 he初始化使用场景 模型压缩的方法 bn和l

一共50分钟左右，基本没八股 1.自我介绍 2.挑一个项目详细介绍一下，我介绍了一下我的RAG的项目，吟唱完面试官说提问几个重要的点，第一个问了一下数据集怎么构建的，第二个问了一下大模型怎么解决幻觉问题，第三个问我数据集构建问答切分怎么考虑语义问题 3.让我详细介绍另一个项目，我另一个项目是论文项目，吟唱完面试官又提问几个重要的点，第一个问我论文里情绪划分详细怎么做的，第二个问我共情怎么定义的，都

1、自我介绍 2、深挖腾讯实习项目(又问了20min，感觉两面的面试官都很感兴趣) 3、如何在实习项目中进行prompt调优的？ 4、介绍第一段实习 5、描述项目中自己实现的聚类算法，为什么不用dbscan聚类算法？ 6、决策树节点分裂算法？(只说了信息熵的算法) 7、多线程和多进程适用的场景和区别？ 8、介绍rpc框架 9、go语言的基础？ 10、go语言的异常处理？ 11、是否用过defer?

1. 介绍一下你自己； 2. 聊了感兴趣的一个项目； 3. 先来做两道题。 买卖股票最佳时间【只能买一次】 和 【必须买两次】（变种，利润可以是负数）； 4. 介绍实习经历，问的很细，将广告的整套流程都问清楚了； 5. 你知道什么是RTA吗？（广告投放策略Real-Time API） 6. 八股-过拟合是什么原因导致的？有什么解决方法（答了图像增强、正则化、降低模型复杂度、训练集扩充）， 7、BN

总共三十分钟左右，面试官人很好，没太多拷打，整体面试感觉不错 1.自我介绍 2.拷打实习项目，先让我整体介绍了一下，然后问了包括数据构建、模型规模、模型怎么训的、模型部署推理时延、模型怎么量化的等，然后问了一些包括用户输入一些攻击模型的话语怎么办、模型输出攻击性话语怎么办、模型幻觉怎么解决等问题 3.代码题，两道，一道全排列，一道连续子数组最大乘积 4.反问，问部门业务，说是做智慧座舱的 #软件开

#互联网回暖，字节要招4000+人# 刚告诉我简历又被锁了，估计又要打复活赛了。这下面试爷是不虚了，爱过不过去****，反正过不过也不在于我，继续拷打字节。 就当面着玩了以后，趁还记得一些把之前面试的面经写一下回馈给牛油们，我也不算浪费时间。 7.22 某缺人部门海招ByteIntern，当时很多人都接到电话了，当时我也没面试过寻思就当练手了。后来才知道字节一直保留面评，当时要是知道就不面了。这一

一面:(OS:我当时一点也不想面试了,只想开摆) 问项目: 进程间通信方式 栈了解吗? 物理总线和顺序总线(反问面试管 顺序总线是什么?) cache了解吗? 我能把一级cache做成二级cache那么大吗? 动态链接和静态链接的区别 本科研究生成绩 epoll和poll的区别 无语,投的是软开, 给我调岗了, 管理混乱, 就当加经验了.#中兴##面经#

1.SyN算法(微分流形) 2.梯度下降 求y=x^2的最速下降（一阶） 3.Rest-Net 结构encoder和style Encoder 4.解决错误变形的方法

1.自我介绍； 2.做过哪些项目（说了一下自己的论文和项目）； 3.推荐的任务和应用场景（主要是做序列推荐的）； 4.如何缓解数据稀疏和冷启动的问题（使用辅助信息用基于内容的协同过滤）； 5.有了解过语音算法吗（这里只是说了一下语音中的频域和时域）； 6.介绍一下XGboost，其结构以及其拟合的目标； 7.熟悉使用什么深度学习框架（Pytorch）； 8.用过C++吗（了解一些基本语法，开发过一

1.自我介绍； 2.论文中使用的技术（对比学习、元学习）； 3.了解VAE吗，VAE做什么的（生成式任务）； 4.了解GAN吗，GAN的思想； 5.了解NLP吗，用过哪些模型（BERT、Transformer、Word2Vec）； 6.常用正则项有哪些（L1、L2、Lp），说一说各自的优缺点； 7.常用激活函数有哪些（Sigmoid、ReLU、Softmax、tanh），说一说各自的特点以及适用场

1.自我介绍； 2.介绍一下项目（对着github介绍，模型、评价指标）； 3.对比学习（公式、具体实现方法）； 4.深度学习模型了解哪些（RNN、CNN、Transformer、BERT）； 5.说一下RNN梯度消失和梯度爆炸的问题，缓解办法（引入门控机制、LSTM、GRU等）； 6.了解过语音算法相关的模型吗（RNN、LSTM、BiLSTM），更近一点的呢（DFSMN）； 7.为什么想要来做语