面经详情

面试:招生顾问。细节还是很不错的,难度还是很高的,确认通过。
考研咨询招生顾问,还是比较容易通过的,主要自己有考研经历

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Jaoe
Python
未通过感觉没戏
一面 面试官在一面主要关注我的基础知识和编程能力。开始时,他向我提出了一些关于Python语言的基础问题,例如列表和元组的区别,字典的用法等。随后,面试转向了编程题,要求我解决一个简单的算法问题。我使用了适当的数据结构和算法,逐步展示了我的思考过程。面试官在这一部分提出了一些追问,以测试我对代码的理解和调试能力。整个一面的氛围比较轻松,但难度逐渐增加,需要我深入理解Python语言的特性和灵活运用。面试官还询问了一些关于我的项目经验和工作经历的问题,以评估我的实际经验和团队协作能力。总体来说,一面的经验是正常的技术面试,注重基础知识和编程能力的综合运用。在二面,面试官主要关注我的深度和广度,对我在Python领域的专业知识有了更深入的挖掘。开始时,他询问了一些关于Python的高级特性和最佳实践的问题,例如生成器、装饰器、多线程编程等。我需要结合实际经验详细解答,并说明在项目中的应用场景。随后,二面转向了系统设计方面的问题,考察我的架构设计和问题解决能力。我被要求设计一个简单的系统,包括模块划分、数据流程等方面的考虑。在这个过程中,面试官提出了一些挑战性的问题,以检验我对系统设计原则的理解。整个二面的难度相对较高,需要我在广度和深度上都有很好的表现。同时,面试官也对我的沟通能力和解决问题的方法提出了一些意见和建议。总体而言,二面是一次深度面试,重点考察了我的专业知识和解决实际问题的能力。...查看更多
2023-11-15 发布
雪山飞狐YCH
算法工程师
确定通过感觉靠谱
面试过程非常充实,让我受益匪浅。下面是我对这次面试的总结:一面:算法与数据结构:面试官主要考察了我的算法和数据结构基础,包括排序算法、查找算法、链表、栈、队列、树等。自然语言处理基础:面试官向我询问了一些自然语言处理的基础知识,例如分词、词性标注、命名实体识别等。机器学习与深度学习:面试官问了我一些机器学习和深度学习的基本概念,例如分类、回归、神经网络等,以及它们在自然语言处理中的应用。项目经验:面试官详细询问了我的项目经验,并针对我的项目提出了很多深入的问题。二面:自然语言处理应用:面试官向我介绍了一些自然语言处理的应用场景,例如文本分类、情感分析、文本挖掘等,并让我表述了我在这些方面的工作经验。机器学习与深度学习应用:面试官问了我一些机器学习和深度学习的应用场景,例如使用神经网络进行文本分类、使用卷积神经网络进行文本生成等,并让我表述了我在这些方面的工作经验。项目经验与技术难点:面试官详细询问了我的项目经验,并让我表述了我在项目中所遇到的技术难点以及如何解决它们的方法。总体来说,这次面试让我充分展示了自己的自然语言处理和机器学习的基础知识和实践经验。在面试中,我也发现了自己在某些方面还需要更多的深入学习和实践经验,例如在自然语言处理应用方面需要更多的实践经验和深入学习。这次面试让我对自己的优缺点有了更清晰的认识,同时也让我更加有信心地面对未来的工作和学习。...查看更多
2023-05-26 发布

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