面经详情

一面主要聊了下10亿数据中取top10，字符串的hash函数及优化，在无序数组中查找和为m的两个数，再就是聊项目；二面主要聊了些快速排序，数据库中事务回滚，Linux的常用指令，epoll，Nginx；三面就聊了下面向对象，多态，虚函数的C语言实现；hr就随便聊了下...查看更多

我是面的推荐算法，可以理解这个岗位竞争比较激烈，整整面了三个多小时从下午面到晚上，面到bossboss说没什么问题，转头告诉我需要比较其他候选人，当然这没什么，市场经济大家都是相互选择，我就和大家分享一下面试官的奇妙观点：残差网络可以防止过拟合，有highway链接的都是残差网络，attention是残差网络，可能中国残差网络研究中心就在这家公司吧。...查看更多

两面。每轮面试大概都在1个小时左右。   我本人是做NLP相关的。每轮面试都是先自我介绍一下。聊了一下研究生阶段的科研、项目。以及实习阶段的项目。都出了编程题，现场在纸上写。问了一些算法相关的东西，问到了word2vec的原理以及word2vec是如何降低复杂度的。包括一些基础的机器学习算法。...查看更多

三轮面试一轮介绍自己项目经验（比赛居多 详细叙述了自己比赛做的事情） 对方挺友好 基本上没什么过多问题二轮视频面（基本上在第一轮基础延伸，问了些机器学习算法基础问题 比如 推荐系统基本算法-协同过滤 协同过滤和现实问题结合（让设计个推荐系统--答的对方觉得比较满意）还有些高性能并发优化问题（本人实验室这个方向）三轮主管面（明明说是只问入职问题...后来被tl了吗？喵喵喵？面了一小时左右的技术面---纯技术面---基本上是一个问题结束后 第二个问题接着来那种 boss技术赞 问了常见的微软算法题 又来一大波算法定义区别比较 重点在svm gbdt lr knn kmeans 以及 以及 以及 时间复杂度...还有对应目标函数啦 还有对应优缺点 还有结合实际的设计问题面...最后问了我优缺点，说完优点后，缺点想了会。...查看更多