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1 面试时间还是比较紧凑,10天左右面完
2 面试过程中比较注重实际问题解决
3 对深度学习问得不多,主要还是问基础,对问题的理解
4 面试过程中面试官很nice
5 内推了滴滴普通岗和精英论坛,最开始说简历没过,发了感谢信,后面又发笔试链接了(笔试过了,等8号现场面),然后AI lab又约面了(三面面完,等最后结果)
1 自我介绍+主要研究方向和任务(3分钟)
2 FashinAI 比赛的方案实现(最简单的一个比赛方案)(10分钟)
3 编程题(感觉是放我一马)(10分钟)
快排
堆排序
4 针对滴滴驾驶人员疲劳检测思考一个详细的方案(15分钟)
1. 大概从这四个方面来讲的
(1) 整体方案
(2) 从设备需求
(3) 模型性能和速度分析
(4) 设计难点和可能遇到的问题
2. 面试官问到了需要什么样的数据,怎么标注
1 模型压缩方案的设计与实现,baseline,backbone,datasets等,怎么做的(20分钟)
2 比赛中遇到最难的问题是什么,怎么解决的(15分钟)
3 实际问题(30分钟左右)
把一个城市想象成2D平面,有许多矩阵组成,求滴滴车从起点到终点经过了哪些矩形框
1 研究生主要做什么,什么类型
2 模型压缩的方式(20分钟)
3 机器学习问题:说了一个kmeans来做微博时序预测(20分钟)
4 图论:图的最短路径算法(滴滴好喜欢问图方面的问题)(10分钟左右)
5 提问环节:部门的业务范围
(1) 数组和链表的区别
(2) 堆排序算法过程 –小顶对
(3) 重载和重写的区别
(4) 数据库 有哪些锁
(5) 线程进程区别
(6) 抽象类接口区别
(7) Final.finally.finanize区别
(8) 死锁,线程间有死锁吗
(9) 状态码区别:404 500 304等代表啥
(10) StringBuffer的append方法怎么实现?
(11) Mysql怎么分页
(12) 如何取到链表倒数第k个数
(13) 二分查找
(14) cookie
(15) 匹配 IP 地址的正则表达式
(16) python 的函数参数是传值还是传引用
(1) 指针和引用区别
(2) 进程间通信
(3) 滴滴打车呼叫快车发生过程
(4) TCP三次握手
(5) 最大连续子段和问题
(6) DNS查询过程,DNS使用的是TCP还是UDP协议
(7) 查询一个进程的pid 用什么命令,查询一个进程打开了哪些文件
(8) 海量整数分布在30台电脑中,想个算法高效统计出这批数据的最大的10个数
(9) 翻转字符串
(10) N级台阶。每次下1或2级台阶。问下完台阶的方法f(N).在线判题,要求递归和非递归实现
(11) Linux内存管理机制,slab等(项目关联的问题)
(12) 几个经典IO调度算法(有哪几种,流程),deadline算法的适用的场景,默认的是什么
(1) BP神经网络的结构是怎样的?和其他神经网络的区别是什么?
(2) 快速排序的原理是什么?能否现场写出来?
(3) 写一段代码实现读取文件数据条数
(4) 决策树有几种?
(5) 随机森林了解吗?
(6) kmeans算法的过程?
(7) 特征的降维方法有什么?
参考链接:
https://blog.csdn.net/huangwei18351/article/details/83443299
https://www.nowcoder.com/discuss/55575?type=0&order=0&pos=8&page=0
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-完-
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