《算法题》专题

9-5约二面了 9-1美团算法一面，45‘，小姐姐很Nice 问项目、实习、出了一个场景题循循引导讨论了20分钟，问了些机器学习算法、如何解决样本不平衡，介绍下focalloss，最后出了个回溯算法题，直接秒了 #2023秋招#

9-1 算法一面 25‘ 三个面试官一排 主要问项目、实习、自注意力、Transformer，过六级吗？？？没出题 #2023校招#

9-8 45‘ 聊项目、实习、问了几个基础知识、算法题全排列。 #2023秋招#

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

9-9 45‘  先锋课题，一个人面试官 先做了两道题，一个dp秒了，一个手写Conv2d大体写出来了，问项目、实习、介绍了BN,LN/LSTM/GRU/Transformer一些基础，反问。 面试官很有耐心。 #2023校招#

项目负责了什么， 大津法原理 ， 最大类间方差和类内方差区别， 支持向量机的理解， 最小二乘的公式， 最小二乘是用来干什么的， open CV常用哪些函数 triangle原理 霍夫变换原理 图片的拷贝怎么实现 深拷贝浅拷贝 形态学处理的函数 腐蚀膨胀原理 图谱增强都有哪些，说一下实现原理 fast RCNN和yolo系列的区别 还有一些想不起来的，基本上都是根据项目来问的 记录一下吸取经验 面试

9.27一面 1.自我介绍 2.复盘9.21机考，只做了两个题，简单说了一下没做出来的题的思路 3.做题，在lc 上面直接码，三个mid选一个 4.用什么语言-java py 换着用 5.数组和链表的区别 6.多线程 7.数据库 8.介绍一下自己熟悉的机器学习算法 8.算法评价 9.深度和广度的区别 中间还有一些忘了，总的来说以为投的算法考机器学习多结果全是java已经很久没看了，稀碎，不过好歹给

自我介绍 职业规划(传统算法，还是ai)(在这我选了传统算法，因为课题跟项目用到，虽然俺也很想搞机器学习) 边缘跟踪(直接不会，没用到过) 说一说边缘检测算法(sobel，canny) 细嗦canny检测(非极大值抑制是他想听的关键，跟边缘跟踪有联系，写完这个查一查) 继续问项目跟课题(这时候提到很多次效率) 本科的项目用到opencv，细讲。 问到项目里的圆检测，疯狂回想,最后想起来是hough

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#

居然收到了腾讯算法的一面，离谱的是笔试居然直接跳过了？？？ 一面70min左右，三道题 1.快慢指针，没复习到，随便写了写，这个寄。 2.手撕AdamW优化器，手撕Transformer等，挑着做，然后就手撕了Transformer的encoder，整体框架和细节大差不差，跑肯定是跑不起来的。 3.数学智力题，这个还是不方便说了，答案答对了，就是不知道面试官老哥有没有理解我在说什么。 然后再问了一

编程第二题想知道错在哪里，怎么都ac不了 import sys if __name__ == "__main__": # 读取第一行的n h = sys.stdin.readline().strip() n,k = map(int, h.split()) score = sys.stdin.readline().strip() score = list(map(int, score.split()

问项目细节，时长一个小时 手撕multi head cross attention ，忘写softmax了，不知道给不给过

一面纯问项目，下午面的，晚上就进人才库了 有点KPI面的意思了，双非难啊😪

因为之前实习内容和面试官所在部门高度相关，都是在算法推理加速，量化，部署优化之类，大多数时间都在问实习项目。也问了transformer架构模型的优化方法。 无手撕代码，面试官人挺好的，总体面试体验不错。 许愿可以进二🙏#秋招##面经#

普通财经双非硕士小菜鸡，在线勇闯算法，做个记录。 1.百度提前批大模型算法一面： 自我介绍 具体介绍一下RAG项目中的应用，如何处理文档，如何计算相似度 手撕transformer模型代码，介绍模型架构，介绍交叉熵损失函数，介绍L1，L2正则化有什么区别，写下完整损失函数公式，写下transformer所有矩阵转换的数学公式，如何理解需要除根号d 手撕算法题 leetcode 2116. 检查一个