《算法面试经验分享》专题

上次考笔试的时候感觉自己都不能过，但结果还是过了。话不多说就直接进入正题吧。 投的是关卡策划，因为战斗和系统方向感觉自己不太了解，平常玩游戏也不太把这些内容放在心上。 一面交叉面，两轮，每轮大概30min？ 第一面： 1.自我介绍 2.为什么想要来做游戏策划？ 估计是看我本科学的是认知与行为神经科学，我就大概的回答了一下，这算是我准备好的回答 3. 一上来就是个我没太想到的，他看到我的怪物猎人游戏

时长：1h base：成都 方式：腾讯会议视频面 首先是做个自我介绍，问我学的什么语言，是在学校学的还是自学的，掌握这门语言的情况如何? 【Java基础部分】 • String类可不可以被继承？定义字符串一般用什么？ • StringBuffer和StringBuilder用过没有？介绍一下 • 平时用Java一般用哪些类？我说一般用util下面的Map、List这些，面试官追问说集合用得比较多一

9.7 一面 60分钟 1.实习项目介绍 2.实习相关问题 3.stl问题 4.c++11 内容 5.浮点数的表示方式 剩下记不得了 算法题： 1.相交链表找交点 2.两个字符串找最长相同连续子串 3.矩阵最长递增路径 反问 #寒武纪##寒武纪校招##C++工程师##C/C++##面经#

暑期实习数开0offer选手，最后实习去做了后端，这次秋招全投的后端，京东反而给我流转到数开了，特开此贴记录我跟数开的告别面试（学弟学妹们干这方向一定得慎重！！！如果最后还是做回后端沉没成本还挺大的）。 面试官非常友善，面试特点是一块内容就从一个简单的点切入，挖到你不会就结束这部分。 时间1h20min JVM部分 问：cpp在内存管理上和Java有何异同？ 答：Java将内存管理托管给了虚拟机。

写在前面：主要记录暑期实习面试中的手撕算法题，面试岗位均为机器学习算法工程师 3.30腾讯一面 逆时针打印矩阵，考察模拟，注意边界处理。 (类似LC剑指offer 29:顺时针打印矩阵 ) 旋转数组的最小值，考察二分查找，注意重复数字情况。 (LC原题 剑指offer 11:旋转数组的最小数字 ) 4.2字节一面 记不清楚了。。。应该不难 4.13美团一面 面试官：写个二分查找吧。我：??? 4.

申请的元戎启行规划算法工程师提前批，周一晚上六点打电话约面试，因为面试官是在海外，所以要早上面试，于是我约定到周四早上八点 首先是自我介绍 然后他会问你简历中所写的项目的细节 之后就是coding 在矩阵中寻找递增的最长路径，dfs可解，当然我没写出来，写的有bug 总体面试体验良好，因为面试官本身就是规划算法组的技术人员，所以聊的都是干货，没有那些虚的，只要你简历写得都是真的，能说明白细节就行

在牛客这段时间一直白嫖各位佬的面经，自己也分享一个面经为自己攒攒人品。 **时间节点：**  6.16投递提前批简历；  6.24收到一面通知；  6.28一面；  7.4收到综合面（HR）通知；  7.5综合面  7.12收到offer **过程** 1.一面：一面有三个面试官，但全程基本上只有一个人问我问题，可能三位面试官研究方向不同，为了适应面试者不同的研究方向。面试过程：先做一个自我介绍（

开始先自我介绍，项目经历 然后搜素引擎，怎么对搜索结果进行排序（TFIDF+pagerank+为了处理词组加的额外cost） 搜索引擎的爬虫在爬取的时候怎么去的重 然后机器学习原理 bia-variance trade off 分类模型的loss一般是什么，怎么推导的（cross entropy， MLE） 如果有一个多类别的分类问题怎么处理（one-hot encode） 如果类别特别多怎么办（

唉，太难了，发个面经攒攒欧气，希望可以给秋招大佬一丢丢参考 一面 1h 1.自我介绍 1.设计一个均值滤波函数，可以用numpy或者tensorflow或者pytorch 2.介绍下织物瑕疵检测项目，数据获取，建模，问题，如何解决 3.如何解决小物体识别（focal loss不行，小目标检测困难原因，解决方法） 4.gan网络相关，如何生成小样本，如何生成瑕疵图片（或者小目标图像，cycleGan

面试日期8.30。 问题: 1. 我看你是做文本识别的为什么选择搜索部门？(你们岗位要求写了OCR相关经历，一脸懵) 2. 介绍一下论文创新点、解决什么问题？（巴拉巴拉讲了10min） 3. 这个方向最新的工作，有没有坑？(理解错了，原来是坑位的坑。。。) 4. 有没有做过大规模分类或者搜索的东西，大规模分类如何通过模型层面去优化？ 5. 对比学习了解多吗？ 6. 手撕，二维数组每行递增、每列递增

一面40min，base西安 面试官人挺好的，体验也很好，但我太菜了，尤其是数学，凉凉 概率论和代数相关的（最开始忘录了，大概是这类题） 机器学习中做回归和分类能用到哪些损失函数？ 最小二乘法MSE能不能用到分类问题上？ （这里我回答是分类问题预测标签是离散的，使用MSE计算梯度回传的函数不可导。面试官说主要是因为通过softmax函数后，使用MSE计算会梯度消失。这两个解释有区别吗？） 计算协方

成都场 昨晚轰轰烈烈的宣讲会大家纷纷前去捧场，虽然不收线下简历，可见迪子在大家心目中的地位! 正文: 首先hr面: 面试官小姐姐很nice，就是问了我些个人基本情况，和其他公司最大的不同应该就是问会不会开车，几年驾驶经验，开过迪子吗，最后看了下材料，就分配到了比较合适的技术面试官那 技术面: 自我介绍三分钟，问医院合作项目的具体实现，问我用什么框架，创新点是什么，本人就是算法工作比较多，之前也做过

一面 问实习 问的比较详细 然后问基础 XGBOOST算法详细介绍 XGBOOST算法与LightGBM区别 怎么筛选数据特征以及PCA怎么做 欠拟合怎么解决 注意不是过拟合 还问了一个业务问题 因为可能是美团平台事业部 写代码 leetcode 322 零钱兑换 要求同时输出零钱数量 以及 零钱组合 动态规划 粗心了 最开始只写了零钱数量 SQL 代码 比较简单 两个情形 一个题目 面试官水平挺

lz大约4-5年经验，目前算法/工程双背景，学历的话属于C9+海外Top30硕，跳槽看重的顺位为: 1. WLB, 最多接受10-8-5； 2. 有具体业务，不倾向于企业的AI Label 研究院等。嗯这年头实验室容易被嘎。 3. 范围锁定在中大厂不容易倒闭。 通过以上条件就把阿里，拼多多，中国字节，小红书，得物等加班太猛的公司筛掉了。 Offer 4家，薪资范围70w-1M： 企鹅厂大模型，工程

9.7晚上六点通知9.8晚上七点面试，半小时。9.9早上通知挂。 面试的时候只有你开摄像头面试官不开，面到后面还有别人说话的声音，面试官中间闭麦几次。（复盘是KPI面，只根据自我介绍来问连我简历都没看，把我项目里的内容都搞混了） 1.上来先自我介绍，然后根据自我介绍问项目的内容。没有涉及到C++和手撕代码。大家好好准备自我介绍，面试官一般根据这个来问。 2.主要问项目里面具体的技术实现手段包括原理