面经详情

腾讯基础研究实习生面试过程。
原来定的是下午两点面试,结果面试官因为公司那边的业务出了点问题,不能及时面试,前台的服务人员也一直在和面试官沟通,只好等着。一直等到2.40左右,才发消息去房间面试。到了房间,面试官还在跟公司的人打电话交流。然后甩我俩题,让我先做着。两个题分别是: a,64匹马。8个赛道,不能记录时间,如何筛选最快的4匹马,第二个是一个逆序问题然后就说了项目。最后推了BP神经网络,和朴素贝叶斯。注重基础吧。基础好,然后反应在快点就没问题了。
Q:数组中的逆序数。1条回答

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匿名用户
算法工程师
未通过未通过
一面 1. 首先自我介绍,让我介绍了一下项目,我详细地介绍因子分解机的原理,然后让我推到因子分解机的目标函数和更新公式,还好前一天晚上我还专门复习了一下这个公式,顺利推出来了,之后问了一些关于推荐系统的问题,推荐系统冷启动怎么办?然后做了两道手写代码题,一个是合并两个已排序的链表,另一个是求字符串中最长连续字串的长度,第一题是《剑指offer》原题,第二题也挺简单,顺利做好了,一面出来我就觉得肯定能过,果然当天晚上状态就变成了复试中,不过第二天才给我发短信,让我第三天去二面。 二面上来就是做题,一道关于字符串处理的题,我用C++中的map容器来做了,还问我stl map的原理,我没看过,瞎说了一个hash,面试官反问了我一下说:是吗?我马上承认不太了解,后来回来查了一下,其实是用红黑树实现的。问我有没有神经网络的实践经验,答曰没有,感觉没做过神经网络找工作好吃亏啊!之后面试官就问我因子分解机的相关内容了,又说了一遍原理,还介绍了一下稀疏化因子分解机的原理,吹了一下它的效果,说完之后,问我有没有做bad case study,我说我的评价指标是RMSE,没做bad case study, 问了我一个场景题,是关于bad case study的,如果现在一个新的推荐系统上线,发现这个系统对电影的评分与用户真实评分相差很远,这时应该怎么做?我当时没反应过来, 我说可能是这个用户瞎评分的,不用在意,面试官明显不太满意,不过我当时脑子一片空白,不会思考了都,想了一会儿还是没有给出方法,面试官看我实在说不出来了,就挥挥手说算了不,然后问我期望的工作城市,我说都可以之后,问我有什么要问的,我问了面试官的事业群,简单介绍了一下CDG之后,二面就结束了。回去想想其实上面这个题就算不能说出正确答案,一般的思路还是要说出来的,比如,可能这个训练数据中没有这个用户没有这个电影,属于新的样本点,发现错误之后可以把用online 算法学习一个新的模型,这样以后再遇到这样的数据误差就会小一点的。         二面结束其实还是挺虚的,不过当天晚上状态变成hr面试中,当时还幻想着以后要去深圳了,要跟女朋友异地了,哈哈,真是想多了。hr面是我感觉最不好的一面,感觉这个hr步步紧逼,刚说完一句话,他就抓住你这句话中的一点继续问,感觉很不友好,问了我父母的工作,我说是在工地上打工的,她拿着一张纸在记,我不知道这个有什么影响,如果有影响我也没办法,毕竟要实事求是。问我别人是怎么看待你的?别人对你的标签是什么?我觉得这种问题好难回答,她可能看你的人际交往能力,现在我都不知道怎么回答才好,这个问题真的要好好准备一下! ...查看更多
2 年前 发布
匿名用户
游戏运营
未通过感觉没戏
本人211本科。 1.群面:一开始是在杭州群面,一组10个人,其他人有很多海外留学或者浙大硕士之类,题目是短视频平台和moba游戏的结合(听说那一天的群面都是这个题目),过程也没什么很出彩的。之后10个人里面进了3个本科生。 2.初试:也是之前群面的面试官,很严肃,基本不问你简历上的问题,问他为什么,他说他不会问你准备给过的问题。问了我很多很冷门的知识,比如说上古卷轴5这种单机游戏是怎么运营的。我完全不知道,只能回答说在推广宣传渠道方面的运营。本来觉得凉凉,晚上面试官加了微信,尬聊了一会他就跟我说把我推荐到了上海那边的项目组,第二天会有人给我打电话。 3.第二轮初试:是英语测试,面试官一上来就让我做一下英语自我介绍,因为之前有准备过,所以也不是在怎么慌张。接下来他就针对我回答的游戏经历,再用英语提问,比如说你觉得王者荣耀为什么会火?英雄联盟和dota的运营区别在哪里?英雄联盟前期做了什么运营?巫师三为什么会成功之类的。我用蹩脚的英语回答了之后,没想到面试官说我的英语比他想象的要好。 4.复试:周末的时候公众号更新我进了复试,但是到现在都没有复试时间通知。 ...查看更多
包含1个问题,1个回答
Q:群面:短视频平台和moba游戏的结合。
2 年前 发布
8

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