《顺丰》专题

岗位：机器学习算法工程师 一面： 1.自我介绍 2.线程和进程的区别，什么时候用多进程，什么时候用多线程（这个属于给自挖坑了） 3.实习项目问题，项目目标是怎么定的，用的什么算法，算法原理是什么（这个算法偏控制论） 4.比赛问题：xgboost原理，特征怎么构造的，怎么选择的 5.有没有了解transform方面的(可惜我对nlp接触的太少） 6.课题问题：这个偏简单数据分析，都没啥建模，没说很多

6.1一面（22分钟） 自我介绍 介绍项目（背景以及整体情况） 产品1-100的过程中，1的阶段遇到了哪些问题 追问：具体解释用户容错率低的原因 追问：你是怎么去解决这些问题的 有考虑站票用户的点餐吗 自己接触的项目有不同场景的吗 对顺丰的哪块比较感兴趣 自己未来的职业规划 反问环节

问题内容： 我想知道Python内置结构的元素排序是否不足够“随机”。例如，采用集合的迭代器，是否可以将其视为其元素的混合视图？ （如果很重要，我将在Windows主机上运行Python 2.6.5。） 问题答案： 不，这 不是 随机的。它是“任意排序”的，这意味着您不能依赖于它是随机的还是随机的。

我理解二叉树可以通过以下方式轻松实现： 我还想出了一些遍历的方法： 但是，我给出了这个起始文件，其中树数据是三个数组:key[]、left[]和right[]，所以key[]元素是节点的数据，left和right元素是第i个节点的左子节点和右子节点的索引，所以节点根是keys[0]，左子节点keys[left[0]]和keys[right[0]。 我不确定如何（或者是否需要）使用Node和Bina

问题内容： 我有大量数据，并且想要调用缓慢但干净的方法，而不是调用带有第一个结果的副作用的快速方法。我对中间结果不感兴趣，所以我不想收集它们。 明显的解决方案是创建并行流，进行慢速调用，再次使流顺序进行，然后进行快速调用。问题是，所有代码都在单个线程中执行，没有实际的并行性。 示例代码： 如果我删除，代码将按预期执行，但是很明显，非并行操作将在多个线程中调用。 您能推荐一些有关这种行为的参考，或者

问题内容： 使用最新的JAXB（Sun）并具有一个架构层次结构，该架构在架构之间使用import指令共享类型定义。模式验证是在JAXB中对Marshaller / Unmarshaller的setSchema调用上激活的，这应该将验证推迟到Xerces（使用Java 1.5）。使用SchemaFactory创建Schema对象时，我不想知道架构之间的导入指令的顺序。不幸的是，我还没有找到允许该功能

9.6一面 面试时间真的挺短的，主要是在聊天 哦，我电脑反问的时候又黑屏断线了 9.14  二面 9月20收到终面通知 9.22 hr面 聊的不是很愉快。。 #顺丰##前端##秋招##面经#

9月初一面 自我介绍 问实习 怎么做性能测试 问项目 对测试开发的理解 如何定位bug 栈和队列区别 10000个用户抢100件商品如何实现 联合索引最左匹配 如何命中 什么情况失效 redis和mysql区别 手撕 最大连续和 反问 9月下旬二面 自我介绍 问实习 Python list和tuple区别 如何使元组变为可变类型 Python 垃圾回收 引用计数法的问题 Linux指令 给定一个端

顺丰的运筹优化工程师岗位，2道题，代码量极小。想明白原理后很容易A。 第一题：幸运数 小昱非常喜欢5这个数字，如果一个数在十进制表示下数字5出现了不少于5次，则是一个幸运数。例如，55555、152****55565就是幸运数；而5、123则不是幸运数。小昱想知道大于N的最小的幸运数是多少。 解法：看到这题懒得多想，暴力硬解即可。很明显最坏的复杂度只有10万。比如输入 155555，我需要遍历到

顺丰-大数据挖掘与分析（2021秋招） 顺丰一面： 1.深挖实习，指标体系如何建立，各项指标的权重如何确定 2.逻辑回归算法的原理 3.谈谈对ABtest的认识 4.sql排序窗口函数的区别 顺丰二面： 1.深挖实习，预测为什么选用随机森林算法，如何调参 2.论文项目，简单介绍 3.了解哪些机器学习算法 4.反问 顺丰hr面 1.实习中遇到的困难，如何解决 2.过往经历中，你认为最困难的问题，你是

一面 无领导小组讨论 题目:物流公司遇到如下难题: 客户丢件投诉，员工鲍成俊搞事情，员工不愿意使用手持扫描仪，客服培训不到位，本季度营业额没法完成，来了个新单子但是要赔本。给你提供几个解决方案，请你排序。 二面 自我介绍 挫折 为什么选择这个岗位 你认为啥是好的或不好的客户体验经历，哪里好哪里不好（英文，因为只有国际客服部有hc，所以要求英语） 如果落选，你觉得原因是啥 职业规划 三面 自我介绍

＃顺丰科技＃#产品经理＃＃暑期实习＃ 6.16一面 专业面25min 就是问了实习做的项目和之前校内做的项目，并针对细节展开询问。 6.25二面 HR面 30min 1.介绍一下之前实习的工作 2.说一下项目怎么做的 3.针对项目细节问了一些问题 4.你之前实习mentor为啥会把这好的一个项目给你做，你之前也没有实习经验 5.为什么不继续留在哪里？ 6.为什么想来顺丰？ 7.平时有没有一些其他的

#24届软开秋招面试经验大赏# 认准拉普拉斯，秋招必上岸 就业zixun可私。 先说一下，顺丰这个测评还挺有意思，比别的家**行测和性格测试有意思多了。而且确实感觉更能测出来东西，推广！ 顺丰整体面试难度低，好像工资也挺低。不知道福利待遇啥的咋样。 面了半个多小时，难度一颗星。 1 自我介绍 2 项目介绍 科研结束 实习介绍 3 讲一个做的最好的项目。背景是啥，业务是啥，咋做的，为什么这么做，为什

岗位：产品经理 限时：90分钟 题型及题量：选择题（包含单选多选），35题 题目简述：我这次遇到的主要是计算题，产品经理相关知识考察，项目管理相关知识考察 计算题：给一串数字，推理计算最后一题 产品经理相关知识：尼尔森设计原则，痛点识别，产品设计流程等 项目管理相关：如何面对用户需求变更等 ｜GOOD LUCK ｜

顺丰 2022 暑期实习 大数据挖掘与分析工程师 4.2 测评 4.21 面试  深挖简历，什么都问。 ML，主要是比较几个模型，Kmeans & DBSCAN分别应用在哪些场景比较好？ LR & SVM的区别？分别应用在那些场景？ DL，简单介绍一下RNN，它和LSTM，ARIMA的区别？ 是否了解大数据？说说你了解的hadoop和spark。（说我这部分有待加强，现在做数据挖掘必须要会） sq