《算法题》专题

通过在EVM中执行方法来估算链上执行是需要的gas用量。得到的估算值可能与之后实际发送 交易的gas用量有差异，因为合约的状态可能在两个时刻存在差异。 调用： myContract.methods.myMethod([param1[, param2[, ...]]]).estimateGas(options[, callback]) 参数： options - Object : 选项，包括以下字

如果要成为一个有一定水平的程序员，算法是必须要会的。算法，让你的程序变得更有灵气。

这是小米人脸算法用户文档，包含各种人脸算法API基本介绍，以及详细的API与参数讲解。人脸算法可精确识别人脸中的信息，并进一步处理分析，提供人脸检测，五官定位，属性分析，人脸对比，活体检测等能力。

HPB是一套基于特定硬件设备的高性能区块链基础设施。其运行在分布式的网络上——各个节点通过P2P的邻居节点相连，各类节点之间独立维护自己各自的区块。HPB的共识算法为系统的核心，共识算法负责协调各类节点以保障整个系统的交易和智能合约的数据一致性。 HPB的算法是一种基于委托投票的POA提升算法。 Proof of Authority [1] 是运行可信区块链节点上的一种共识算法，其更轻量的消息交换

当需要和 Spark 平台进行 HTTP 通信时，需要将原始的 Query String 转换为和请求时刻相关的 Hashed Query String 后再通过 GET 方法请求 Spark API。为了描述的方便，我们将 Query String 转换为 Hashed Query String 的算法称为 THQS 算法。在描述详细的算法流程之前，我们先介绍一下 Unix 时间戳的概念。Uni

更多面试题总结请看：【面试题】技术面试题汇总 基数排序：$r$ 代表关键字的基数，比如对十进制数字的 $r == 10$；$d$ 代表位数，比如 [0~999] 范围内的数字的 $d == 3$。 桶排序：$m$ 代表桶的个数。 稳定的排序算法：冒泡排序、归并排序、基数排序、直接插入排序、桶排序。 不稳定的排序算法：快速排序、堆排序、直接选择排序、希尔排序。 O(nlogn) 的排序算法：快速排序

九月底投递的 没笔试没测评 直接约面 一面技术面 十月初 面试时间：30min 面试内容：自我介绍 然后问了一些项目相关的问题 无八股无手撕 强度低 反问业务 做拖拉机自动驾驶和高精度建图 二面主管面 一面2天后 面试时间：25min 面试内容：自我介绍然后纯聊天 三面hr 二面第二天 hr直接发offer给薪资 三天时间考虑 总体来说给的还可以 在上海 挺想回家的 但是感觉技术栈不是很匹配 主要

平台，问了面试官是二轮技术面+一轮HR面 9.21一面 1.拷打项目和论文，详细问了VRP精确算法里的创新点（是论文里的） 2.国赛项目建模优化办法 3.八股：启发式算法，精确算法 4.手撕：矩阵左上角到右下角的路径数 9.22约二面 9.25二面 1.继续拷打项目和论文，硕士期间成果因为全是数学理论的东西所以说的很一般 2.实习经历，什么场景，做了什么 3.继续国赛项目，什么场景，做了什么，有什

前几天收到金山的邮件说我不匹配，给我拒了，然后前天晚上刚做完金山的前端笔试，hr小姐姐就打电话来约我cv的面试，我一听直接纳闷了，问了一下说不是把我拒了吗，她也表示很疑惑，说我cv的笔试分很高，可能是简历没过，然后就说再去帮我问问。昨天晚上我给她打电话问了下情况，说给我约好了今天的面试，hr小姐姐声音很温柔，人又好。 今天面试主要就是聊简历上的，说我简历上本科的项目和cv不相关，就问了我实习做的事

#得物一面# 1.问项目 2.相比传统机器学习有什么优势或者劣势 3.介绍下SVM 3.有哪些正则化项，并各自介绍下 4.encoder decoder encoder-decoder三个架构 5.介绍下transformer 6.pairwise loss, triplet Loss损失函数 7.最近读的论文 全程25分钟，回答的支支吾吾，我就知道要没了。太菜了，继续修炼

9.10 笔试 9.21 荣耀一面 一面进行了大概25分钟 自我介绍 有关图像相关的项目细节 课题工作细节 python相关问题 反问 面试官人很好，基本围绕项目没什么八股#荣耀求职进展汇总#

上海9.19线下面试 一面大概50min。 1.自我介绍 2.深挖项目（pipeline 创新点 难点等等）、实习 3.介绍一下读过的论文 4.给了一个场景，问用什么方法解决 一面的面试官人很好，面试完让我在等待区等待，大概20min后去二面 二面大概50min 1.自我介绍 2.继续挖项目、实习 3.深度学习八股 第三块答得很烂，当时感觉要凉凉 今天上午一看流程还在复试，面完另一家公司后，流程变

#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。 字节二面安排在了滴滴车轮战之后。滴滴面完三轮之后我都累麻了。一小时之后又面字节，直接榨干。因此我愿意给这次面试打上五星难度。 由于过于劳累，面的啥已经忘了，大概回忆一下。 面了一小时，难度五颗星。 1 自我介绍 2 实习介绍 项目介绍 科研介绍 3 多余建模的范式 4 数据怎么组织的 5 冷启动问题咋解决 6 数据增强

#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。 面的是提前批，面试官看起来挺凶，其实还可以。 不过这一面其实问了我很多刁钻的问题，不过都没有抓着不放，回答一下就放过我了。感恩。 不知道字节商业化卷不卷。 面了一小时，难度4.5颗星。 1 自我介绍 2 实习介绍 项目介绍 科研介绍 3 介绍延迟转换问题，怎么解决 4 介绍怎么做的反事实 5 让我给我的论文里的结论做个

#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。 真没想到，秋招第一个offer竟然是字节的。面的是提前批，但是面完的时候已经到了八月末了，发的是正式批的offer。 hr小姐姐怪温柔的。 1 自我介绍 2 介绍过往经历 3 问我对几家公司的评价和对比 4 做owner的经历 5 和前面面试官的聊天经历 6 怎么平衡学习和实习 7 聊做过的学生工作 8 聊未来工作的选