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面试:推荐算法。很不好的体验,确实有一点难度,告知没通过。
校招提前批,面试的岗位是推荐算法。
一面
技术面,主要讲之前的科研项目、实习经历。会针对性的问很多细节,感觉面试官有想了解新东西的意思。算法题是输出全部组合数,难度一般。理论问题问的会比较细,但都是普通机器学习问题。
二面
技术面,体验极差。 算法题是LCS。 问问题环节感觉面试官对机器学习、推荐算法的了解或兴趣并不多,问了很多C++以及工程实现的东西,加上一些数据结构的问题。 感觉比较奇怪。二面之后没有通过。

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推荐算法
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一面 自我介绍然后开始问实习项目,聊聊了项目相关的算法算法题是二叉树最大路径和,要求时间复杂度O(n),空间复杂度O(1) ;想不到空间O(1)的,就花了两分钟时间写了个递归版本,过了一半样例开始爆栈,和面试官一起看了一会儿,我问他是不是递归不行,他觉得是我边界条件有问题,最后也没做出来。二面 自我介绍因为简历写了熟悉python,C++,问了语言八股,python深拷贝、浅拷贝,C++内存分配的方法有哪些,栈和堆分别存的什么。python的回答出来了,C++一点不会(本来想着临时报佛脚冲刺下开发的,后来发现时间肯定不够,简历里忘记删了)。然后问了有没有看过深度学习的书,对什么印象最深。我就说了交叉熵的推导,感觉很有意思,就讲了下最大似然和最大熵推交叉熵损失(问的比较具体,比如为什么要log,具体怎么推的),然后顺带问了最大似然和最大后验的区别,以及各自有哪些算法。然后让我讲讲自己看过的论文,具体是怎么做的。算法题让我讲了思路,就是矩形里面有1和0,判断1有没有围成圈,一开始想着从1开始dfs,看看会不会回到原点,面试官提醒说这样的话不一定是圈可能是岛屿,反应了下,就想到说遍历0,看能不能一次访问到所有的0。然后开始介绍实习项目,讨论了一会儿。...查看更多
2023-09-22 发布

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