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最近更新时间:2020-04-07 13:19:24
匿名用户
面试了职位:算法研究员
感觉没戏
2 年前 发布
1
评论 · 1
金星录音笔西点师
面试迟到了…楼主觉得我还有救吗……

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匿名用户
面试了职位:算法研究员 - 北京
确定通过
滴滴出行算法工程师面试。
一面:1. 1000桶水有一桶有毒,一头猪喝了有毒的水之后过15分钟会死掉,问最少需要多少头猪来找到有毒的水,在一个小时之内;2. 文本分类项目;3. 实习项目;4. 括号匹配问题,给一个不匹配额括号串,只包含左括号和右括号,这个串去掉一个字符可以变成匹配串,找到所有可能的匹配串;5. 线程和进程的区别;6. 两个线程同时访问同一段代码程序。 二面:1. 实习的项目内容;2. 多个有序数组求交集;3. 多个有序数组求并集;4. 旋转数组中的查找;5. SVM;三面:1. 实习内容,顺便问了learning to rank;2. 离散型属性和连续性属性的优缺点,连续性属性离散化的好处和坏处,好处就是可以维度扩展,从而可以训练处非线性模型,坏处就是容易过拟合,过拟合了之后怎么解决?计入正则项,或者去看离散化之后的特征,哪个特征所包含的样本太少的话就把这维特征去掉,去噪声,在特征的数量上进行制约;3. 有m件物品,每件物品分别有不同的重量是一个m大小的数组,n个背包1~n编号,每个背包的容量为T,把物品往背包里面装,一个背包在容量运行的范围内可以装多个物品,但是装背包必须按照背包的编号来,并且开始往第二个背包里面装物品之后就不能再往前面的背包里面装了,问最多可以装多少件物品。(类似买卖k次股票的问题)
面试感受:很好;面试难度:有难度;面试来源:校园招聘
2 年前 发布
匿名用户
面试了职位:算法研究员 - 北京
感觉没戏
一面难度中等,考察算法和数据结构
LR和SVM --> LR实现简单,可解释性强 SVM、小样本、非线性、高维模式识别超平面跟所有数据相关吗 --> 不是loss区别 --> -ylogy-(1-y)log(1-y) argminw^2预测概率的输出选择LR还是和SVM --> lr svm只分类,深度激活函数,连续特征和离散特征如何处理。 有序数组,从某一地方切成两半,对调,查一个数是不是在这个数组里二分查找[1,2,3,4,5][4,5,1,2,3] o(n)。一个字符串,数字,变成数字,数,求一个平方根newton。
面试感受:很好;面试难度:有难度;面试来源:内部推荐
2 年前 发布
匿名用户
面试了职位:算法研究员 - 北京
确定通过
面试还是比较有难度的,要求较高。
2 年前 发布
匿名用户
面试了职位:产品助理 - 北京
感觉没戏
滴滴出行产品助理视频一面
2 年前 发布
3
匿名用户
面试了职位:算法研究员 - 北京
未通过
滴滴算法实习面试经验
2 年前 发布
3
匿名用户
面试了职位:算法研究员 - 上海
未通过
手撸编辑距离,手撸sift算法。
2 年前 发布
4
匿名用户
面试了职位:算法研究员 - 北京
未通过
算法面,一轮+二轮,二轮挂。
2 年前 发布
1
整体感受:一般
面试难度:有难度
面试来源:内部推荐
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