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八股文快排的原理快排是稳定的吗，为什么不稳定TCP和UDP的区别HTTP是用的哪个协议为什么有三次握手和四次挥手数据库balabala(没怎么听懂，直接说不会了)算法买卖股票的最佳时机LC121这个我写出来了vector<int> vec;int find(int l,int r){ //vector<int> dp(n, 0); int minn = vec[l]; int maxp = 0; for(int i =

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八股文说一下const 和 static， 知道多少说多少说一下C++的多态说一下线程间通信说一下进程和线程算法手写快排string -> int单向链表找环工作主要做的是虚拟化技术，语言C/C++，通过软件实现硬件仿真...

最长回文子串词语的布尔表达式解析–后缀表达式数据库缓存双写不一致数据库索引相关问题hadoop如何上传文件使用linux完成如下操作：读取一个文件中的值，按照第三列大小排序，取前1000个，展示第一个的值使用sql，取两列中数据相同的记录圆上随机取三点，构成锐角或者钝角的概率经过移位的有序序列查找值–有判断的二分#include <iostream>using namespace std;const int maxn = 1000;int list[maxn];.

I面估计是没二面了介绍一下svm的项目，什么是相对密度优化，用的什么核函数介绍一下LR，它和SVM有什么异同，它们分别优化什么目标介绍一下软剪枝的项目，我负责什么角色，这是什么应用场景restful API 和 gRPC 分发任务有何异同，适用于什么场景，如何选取第一次听到restful API： 介绍算法题：在一个整数数组中找一串连续的和最大的整数，题目类似此链接这里翻车了，太久没写题了，c++的bug一堆，简单的一维dp也忘记了反思基础的机器学习知识需要再打牢

I面本来不想面这个式的，第一通电话把我吵醒了我都不想回电话，第二个电话我不情愿的接了。面试感觉还好，面试官人不错。自我介绍说一下剪枝的项目说一下铝热去噪的项目说一下毕业设计说一下SVM几种核函数说一下深度学习控制过拟合的一些方法说一下如何处理样本数量不均的情况说一下几种梯度下降的方法说一下xgboost说一下自己的深度学习经历说一下百度实习经历说一下GRPC分配机器时如何负载均衡说一下改进冒泡排序的几种方法...

Ⅰ面一共面了十几分钟，面试官挺好的，问的很快，不追问上来先问我工作意向是什么，我说是nlp，推荐，传统机器学习，但没想到这个面试官是做cv的，他说之后把我推导nlp部门进行二面自我介绍介绍一下svmsvm中点面距离怎么描述我感觉我答错了，但面试官没追问有过nlp的项目吗简述word2vec简述bert简述transform，attention上面三个都不会...

Ⅰ面整体感觉还行，面试官没有刁难，可能因为百度Ⅰ面本来就问的不深？但感觉问的问题很多很杂，但都比较浅上来先手写快排，讲了一下思路，写的代码他没问问快排时间复杂度，冒泡排序时间复杂度推排序原理，时间复杂度讲解一下SVM讲解一下LR讲一下过拟合讲一下七层网络模型问TCP协议在哪一层讲一下cookie和session介绍一下做的web项目用的什么数据库，如何实现文件上传了不...

面试管态度不错，没有刁难，很认真的在面试。主要问的是简历的经历，把简历的内容给他讲懂我引导他问了推荐系统相关的问题，正好这块我最近比较熟，他也了解的比较多他问了面多特征数量很大（200+）特征，如何高效的筛选特征我只回答了根据特征中的分布来进行筛选和做主成分分析，好像没给他想要的答案，他也没深入地问下去问了一道最长回文子串的算法题，我用dp方法写了，复杂度0(n^2)，高...

面试体验极差，问的大部分都答不上来，面试官态度不耐烦问了一些简历上的项目，具体忘了，答得不好，记得他说“哦，都是简单的调库是吧”没办法，确实没有系统学过计算机视觉问有没有分割，检测等计算机视觉的经历答：没有算法题一：链表的反向输出没想出来，递归实现。算法题二：两个堆栈实现一个队列答出来了，先进栈A，需要输出时A清空，全进栈B，当栈B清空以后才可以从栈A...

上来先自我介绍问一下对nlp方向知识的了解由于我了解的很少，他也没继续往下问问一下对推荐系统方向的了解有哪些推荐的的常有算法协同过滤，矩阵分解，深度推荐不太了解就没多说问了一下在腾讯视频推荐场景下的推荐算法选择策略我说我们对用户可能会有了解，但是对视频知之甚少，所以可以使用user-based IF一道简单的算法题，手写单源最短路，我用的基础的迪杰...