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2019年秋招各大互联网公司算法面试精选(一)

时间:2021-10-08 00:57作者:英雄联盟官方网站

本文摘要:新浪一面:(一半是对着笔试题问的,每一面的面试官手里都有你的笔试结果,精致到你的代码提交了几多次,通过了用例几多,有频频是编译失败)1.有一个rand可以等概率发生1—7这7个数字,如何使用这个rand等概率的发生1—9?笔试的时候有这个题,我明显写对了,却得了零分,面试官特地拉出来问我,通例题,百度有。2.(继续对着笔试问)我看你笔试编程题那道最长公共子序列得了满分,你写一下动态计划方程。尴尬,没写出来。 嘿嘿嘿。3.写出循环神经网络的基础公式。

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新浪一面:(一半是对着笔试题问的,每一面的面试官手里都有你的笔试结果,精致到你的代码提交了几多次,通过了用例几多,有频频是编译失败)1.有一个rand可以等概率发生1—7这7个数字,如何使用这个rand等概率的发生1—9?笔试的时候有这个题,我明显写对了,却得了零分,面试官特地拉出来问我,通例题,百度有。2.(继续对着笔试问)我看你笔试编程题那道最长公共子序列得了满分,你写一下动态计划方程。尴尬,没写出来。

嘿嘿嘿。3.写出循环神经网络的基础公式。然后权重参数是怎么更新,依赖于哪些工具,画个示意图。

4.gru的公式写一下,它和lstm的区别是啥(这里吐槽一下,我写出来gru后,面试官说不错,许多人都写不出来,我就有点蒙,看来是因为大佬们已经签的差不多了吗。这差不多是深度学习基础公式)5.新浪微博下有许多的评论,你设计一个模型分析这个评论是正面还是负面的。没做过文天职析和情感分析,直接套了个gru解决。

和面试官探讨了一下,他说这个跟词映射和correlation有关,还可以加入attention机制,让我下去相识一下。二面:1.说一下有哪些排序算法(再吐槽一下。我把10个排序算法给甩出来后面试官表现很满足,这小伙子居然还知道基数排序,相比之下美团还让我分析了十个排序算法的时间庞大度另有稳定性,我答出来后还把我挂了,渺茫)2.手写快排3.看我用过mxnet,问我知道mxnet的底层是啥吗?我说漫衍式,他说漫衍式太大了,再细一点,我又是懵逼4.看我用过ssd,yolo,dssd,让我先容一下这三个框架的或许细节5.知道现在有哪些模型压缩算法吗答mobilenet,shufflnet,然后让先容或许的细节三面:1.先容最满足的项目2.又问了mxnet是啥3.看你上过微机原理,CPU的微指令有相识吗懵逼4.c++的虚函数怎么实现的5.class和struct的区别是啥没答出来6.一道算法题,小机械人从左下角走到右上角,只能向上或者向右,有几多种走法?之前没做过类似的题,吭吭唧唧手撕出动态回归方程7.你这算法的时间庞大度是几多?2^n8.有什么优化空间吗用备忘录算法9.加难度,如果把一次拐弯当做k,现在传入一个参数k,问在k次转弯下,有几多种走法?不会。提示了还是不会,难受。

面完三面后,三面面试官说后面还会有HR面,让我等HR打电话,感受应该稳了。感受不知道是新浪面试开始太晚了还是什么原因,新浪面的人没那么多,我两点走的,二面面试官和三面面试官说今天的已经全部搞完了准备回去休息了,没来的人打电话已往也说不来了。原文链接:https://www.nowcoder.com/discuss/124912type=2&order=0&pos=10&page=1滴滴一面:由于zoom的故障,一面是电面。

1、自我先容2、论文先容1)数据先容,如何组织数据形式2)主模型网络层结构3)LSTM、CNN、convLSTM原理,异同对比4)特征工程的依据和效果5)模型对比的效果6)有什么可以继续革新的点3、专利先容4、漫衍式项目的实施历程,问的很仔细,也涉及到Hadoop底层原理的深挖。5、天池竞赛先容1)配景+数据先容2)如何界说一个机械学习问题3)为何使用xgb,xgb原理,xgb并行实现4)LSTM原理、梯度消失原因及解决方法5)模型融合方法,实验了几种,都怎样做的。6、NLP项目先容1)NER、RE的建模方法,最新论文的方法是怎样做的2)图谱构建的方法、schema先容3)HMM、MEHMM、CRF原理以及对比。4)EM算法的原理,在HMM中如何使用的。

5)为何使用biLSTM+CRF的结构7、xgboost与gbdt、RF的对比8、编辑距离的递推公式(因为电面,所以只说了思路)一面基本上是对简历内容的深度举行了考试。二面(zoom视频):二面是部门老大,问的问题与一面有部门重叠。1、论文详细先容,老大会一直追问每一个点,网络结构的设计,为何接纳convLSTM、视频流法的详细***作、5维张量每一维代表什么等等....2、NLP项目先容,与第一面重叠二面主要问论文,基本上聊了近40分钟,其他时间基本是聊项目。三面(交织面,zoom视频):交织面主要问了漫衍式等内容。

1、MR各阶段原理2、Hadoop性能优化方法3、漫衍式项目的建模全部流程,要求以shuffle阶段为例,详细解说项目建模中全部的公式推导。4、docker容器的观点、适用场景、解决什么问题等基础问题。

三面总共40min,感受面试官貌似对我不太感兴趣,可是今天却收到了HR的电面预约....链接:https://www.nowcoder.com/discuss/121733?type=2&order=0&pos=120&page=1。


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