算法工程师面经整理笔记(一)

针对大厂算法工程师面试,本文全面解析数据结构与算法、机器学习、深度学习等核心技能,分享高频考点与实战技巧,助力应届生提升基础,冲刺心仪offer。

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整理一下最新的关于大厂算法工程师面试面经经验,主要考察的一般可以分为下面几个模块:

  • 数据结构与算法
  • 机器学习算法
  • 深度学习算法
  • 项目经验
    由于每个人根据自己的专业方向或者研究项目,项目比较丰富,所以主要的整理还是偏重于基础的部分,侧重数据结构与算法、机器学习算法、深度学习算法这些最基础的,对于一般大厂来说还是希望应届生基础扎实,可以根据自己所学的基础知识举一反三,解决未来的一些难题;同时基础扎实、解决能力强、可以迅速进入一个全新的领域当然更好了,所以大家要努力成为这样的,才能拿到更好的offer!
    Fig1

1. 数据结构与算法

对于数据结构与算法的面试,主要还是以刷题为主,首先最基础的就是把剑指offer至少刷2遍、认真详细都数据结构与算法的书,自己实现一遍,并且按照要求要非常熟练,起手就能写出来;接下来就是刷LeetCode这样会使得你的编程能力进一步提高,当然对于算法的实现我建议一般使用C++和Java,Python虽然友好,但是用起来我是感觉怪怪的;当然Python可要熟悉呀!

2. 机器学习算法

  1. ROC曲线如何绘制
  2. ROC和PRC的异同点,适用场景;
  3. Logistic Regression的原理及其推导;
  4. SVM的原理及其推导
  5. Bagging和Boosting的实现以及区别;
  6. 随机森林和Adaboost的原理及其实现思路;
  7. XGBoost的原理,及其参数的意义和调参的经验;
  8. GBDT的原理,以及相应的参数
  9. XGBoost与GBDT之间的对比,优点与缺点;
  10. LDA的基本概念及其应用。

3.总结

对于这一块内容,具体实现的方式是先将常考点全部列出来,对于面试中出现的高频题我会随时更新,也希望跟更多的小伙伴一起交流,丰富我们的世界,让更多人的拿到offer,同时也欢迎大家给我留言,我会随时解答大家的问题,并更新自己的博客!

### 算法工程师试经验分享 #### 试前的准备工作 在算法工程师试过程中,全评估候选人的能力是非常重要的。除了考察技术技能外,还需要关注候选人是否具备解决实际问题的能力以及对行业的理解程度[^1]。例如,在介绍个人项目或竞赛成果时,应强调项目的规模和技术挑战,并说明如何处理大规模数据和复杂的数据质量问题。 #### 技术能力的要求 对于算法工程师而言,掌握多种技能至关重要。这不仅包括深厚的理论基础,还涉及实际操作能力和行业洞察力。常见的误区在于过分依赖于学术背景而忽视实践经验的重要性。因此,建议与具有工作经验的人士交流,获取更多关于现实世界中遇到的技术难题的信息。 #### 试心态调整 良好的心理素质同样不可或缺。尽管许多人在模拟环境中表现出色,但在真实的高压环境下可能会因紧张而导致发挥失常。当对未知领域的问题时,保持冷静并清晰表达自己的思考过程尤为重要[^2]。即使无法立即得出正确答案,也能通过逻辑推理赢得考官的认可。 #### C++ 多态的应用场景 多态是向对象编程中的个重要概念,它允许不同类型的对象调用相同的方法名却执行不同的行为。这种特性在软件开发中有广泛用途,特别是在构建灵活可扩展系统架构方尤为突出。例如,在设计图形界库时可以利用继承机制创建基类Shape及其派生类Circle,Square等,并通过指针数组统管理各种形状实例从而实现动态绑定功能[^3]。 ```cpp #include <iostream> using namespace std; class Shape { public: virtual void draw() const =0; //纯虚函数定义抽象接口 }; class Circle : public Shape{ public: void draw()const override {cout << "Drawing a circle\n";} }; class Square : public Shape{ public: void draw ()const override { cout<< " Drawing square \n "; } }; int main(){ Shape *shapes[] ={new Circle(), new Square()}; for(auto s: shapes )s->draw(); delete []shapes; return 0 ; } ``` 以上代码展示了如何运用C++ 的多态来简化复杂的绘图流程控制结构。
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