《雪花算法》专题

👥面试题目 早上6点起来面试，脑子懵懵的😖 1.编程：序列化二叉树 2.队列和栈有什么区别 3.2D目标检测算法有哪些经典的，讲讲工作原理，优缺点对比 4.anchor 框是怎么选取的？ 5.最新的 YOLO 算法有了解吗？ 6.YOLO v3 v5 有使用过吗？ 7.自注意力机制什么工作原理？ 8.自注意力机制这么设计有什么优点？ 9.transformer 中 QKV 是怎么得到的？ 10

今天上午线上面的，20min速通，快得我一脸懵逼 1.自我介绍 2.简单问了论文（任务、难点、方法） 3.会C++吗（本科学过，不太熟） 4.做题（不限语言，我的题是字符串相关的，不算难，但是面试官只给10min，就有点慌，没完全做出来） 5.进vivo想从事哪方面工作 6.反问（忘记问一共几面了） 面试官很温柔随和，不过每个问题都没有细问，不知道是不是kpi面 后续：真的挂了，今晚就收到了感谢信

一面等了半个小时改时间了 一面 问经历相关的图神经网络的一些知识 怎么把图算法用到业务中（聊得挺开心的 八股内容： gbdt和lightgbm，xgboost的区别 梯度爆炸、梯度消失怎么办 算法题 数组连续最大和 通知一面结束完10分钟进行二面，结果等了一个多小时 hr跟我道歉说让我一天都在等，我寻思原来不是大家都这样啊 二面 优化的方法 激活函数 调参的方法 学校有什么机器学习课程 linux

一面（线上） 自我介绍，项目经历 SFR测MTF流程 根据图像像高，视场等算焦距 相机标定流程 什么会影响MTF 期间 面试官：“对你的整体回答很满意” 重复了n遍，同时说你的硕士期间项目和这个很对口。 前几天发现因为毕业时间写错，然后重新联系了更改简历，又进入流程。 二面前闪面： 自我介绍 项目是自己练手还是有企业合作 平时工作流程是什么样的 编程用什么语言 反问（ 我想知道线下面的话车费什么的

自我介绍 对推荐系统的了解：背景，前景，架构，方法 项目拷打：特征构建，模型选择，评价指标 论文拷打：背景，模型，评价指标 八股（都是从项目和论文中找的点）：SVM原理及其推导，LR原理及其推导，XGBoost原理及其推导，XGBoost处理缺失值的方法，模型过拟合的处理方法， 手写：数组中前k个最小的数（类快排）

机器学习，电话面试45分钟 投了这么多阿里系总算有个面试 纯自学，研究与机器学习不相关，没论文。实习的时候算法一个都没给面试，那时候没算法的竞赛(只有华为杯国一)，只有华子和宁德给面试了，华子一志愿算法没泡出来，被捞到通软，8月开始实习，5-8月狂打了5个算法的比赛，有个kaggle金牌，还有个进线下决赛了(运筹类的算法) 竞赛任务驱动学习，数据挖掘，运筹，图像分类，分割，只要比赛涉及都去接触了，

8.29投 8.30测评 9.1一面 自我介绍 深挖论文 深挖实习 浅出场景题（抛一个业务中会遇到的问题，问怎么解决，要答到面试官想听到的答案。我做的方向比较窄怕被定位就不展开了） 无手撕 反问 9.4二面 自我介绍 浅问论文 浅问实习 疯狂鞭打场景题（家人们谁懂啊这是我面这么多觉得最难的一场） 无手撕 反问 9.8三面 无自我介绍 深挖论文 深挖实习 浅出场景题 手撕：给一个长度为n的数组，在数

发现自己除了会模拟，就会暴力😅

第一题签到 第二题 从字符串数组中找出一组字符串，要求这组字符串拼接后存在主导字符，输出字符串的最大数量 主导字符：字符串中超过字符串长度一半的字符为主导字符 如： aaab abcd abc a bb 应该输出4，前四个字符串拼接后主导字符为a 先想的用回溯，果不其然的超时了，只过了10%，一般回溯超时的话要不加剪枝，要不用dp，加了一些简单的剪枝没啥效果，dp想了半天也没想到怎么做 第三题 定

20min介绍论文，实习经历 10min手撕easy旋转矩阵 10min做扔硬币概率期望 10min 闲聊 面完觉得自己砂疯了，坐等后续 一周后发现已回到人才库

自我介绍 项目拷打 然后开始很多基础的问题： 手写Attention；其中dk的作用是什么？​ Transformer结构，多头公式，区别 讲解下RNN？与Transformer区别？ 归一化作用，有哪些类别，为什么 Batch Normalization，公式？ 为什么使用激活函数 梯度消失原因，为什么使用Relu, 特点，在0点是多少，与sigmoid区别？ F1-sore公式，Precisi

聊项目 用户行为序列提升原因，是否模型之前加了类似的特征 esmm、mmoe、ple是要解决什么问题，以及它们的优缺点 多任务跷跷板负迁移及解决方法 线上线下是否有差异，原因是什么 xgb和lgbm的区别以及优缺点 问项目中的每个模型、方法是为了解决什么问题 一面手撕无重复最长字串 二面手撕买卖股票的最佳时机 #实习，投递多份简历没人回复怎么办# #实习与准备秋招该如何平衡# #找不到实习会影响秋

一面 深挖实习项目，问了算法的idea产生以及部署落地后的效果，最后问进一步改进方法 二面 第一部分考察对NeRF整个领域的了解，介绍了十多个下游领域方向代表的论文并说明优缺点；第二部分针对NeRF问我关注什么样的改进以及重点看哪方面的创新点，之后对NeRF+SDF的表面表达原理细节以及公式提问，接着问实习项目的创新点；第三部分针对他们业务中存在的问题问我有哪些方法或者建议；最后一部分简单过了鼠鼠

codding环节 利用数组的最后一个数，作为分类标杆，把小于该数的数字放前面，大于该数的放后面。要求不能新建数组。 简历细挖，不是往深度思考的方向挖，而是更针对细节。扣的十分细节，总之，学到了很多东西。 部分提问如下 对比学习的思想？ bert所有构件参数分析？ 自注意力机制和多头自注意力机制的时间复杂度是多少？ 自注意力流程说一下，每个小块都问了why？ encoder部分中mlp怎么设置的，

自我介绍 实习经历详细介绍，讲了快30分钟 算法题：字符子串最大不重复字母数之和，手撕MLP 问了对于推荐算法的了解，我一无所知