作业帮算法一面面经

1,问了几个计算机网络的东西,我不会所以面试官直接跳过了。
2,讲项目(按照面试官要求的方法来讲)
3,就项目提问:主要有树模型,XGBOOST,如何用回归树做分类问题等等。
4,问逻辑回归模型,损失函数和交叉熵的区别。
5,两个算法题,白板编程,要求运行出来:最长递增子序列(要求复杂度nlog(n)),最长不重复连续字串(要求复杂度n)
6,有没有用过神经网络,哪些网络(就另外一个图像项目讲一讲)
7,有没有什么想问我的,面试结束。
#面经#
全部评论
感觉发挥的怎么样 我已经内推了600+同学啦,提前批内推可以点击这个链接投递哈https://www.nowcoder.com/discuss/448459?source_id=profile_create&channel=666
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发布于 2020-07-22 17:05
老哥收到二面了吗
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发布于 2020-07-28 12:47
收到二面了吗
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发布于 2020-07-22 16:20
老哥是机器学习算法嘛?我投了图像算法周五面
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发布于 2020-07-22 10:50
大佬投了多久收到面试通知的?
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发布于 2020-07-22 01:20
https://www.nowcoder.com/discuss/447145?source_id=profile_create&channel=2000 作业帮内推,最全面试经验总结(帖子末尾),欢迎大家加入作业帮。
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发布于 2020-07-22 01:18
实习吗
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发布于 2020-07-21 17:51
楼主你好,请问你是实习、校招还是社招?
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发布于 2020-07-21 17:23

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个人背景:- 985硕士,计算机专业,研究方向为机器学习/数据挖掘- 有推荐系统相关项目,Kaggle竞赛经历- 面试岗位:滴滴出行-算法工程师(机器学习/运筹优化方向)📝 面试全流程回顾1. 笔试(线上编程+数学)-算法题(2道,LeetCode中等偏上难度)- 动态规划:最长递增子序列变种(需优化到O(nlogn))- 图论:Dijkstra算法实现+路径还原- 数学题(概率统计+线性代数)- 贝叶斯定理应用题(拼车场景下的概率计算)- 矩阵分解(SVD)的原理与优化意义2. 技术一面(1小时)- 代码能力- 手撕:实现带权随机抽样(Reservoir Sampling变种)- 代码优化:如何减少时间复杂度?- 机器学习基础- XGBoost vs LightGBM的差异?如何选择分裂点?- 如何解决推荐系统中的冷启动问题?- 业务场景题- 滴滴拼车订单匹配如何建模?(聚类+贪心算法的取舍)3. 技术二面(1.5小时)- 项目深挖- 详细介绍Kaggle竞赛方案(特征工程、模型融合技巧)- 追问:如果数据分布偏移(如疫情前后出行规律变化),如何调整模型?- 系统设计- 设计一个实时ETA(预估到达时间)系统:- 数据源(GPS/交通路况/历史数据)- 模型选型(时序模型+在线学习)- 异常情况处理(突发拥堵如何动态调整?)- 算法发散题- 如何用算法减少司机空驶率?(转化为图的最短路径问题)4. HR面(30分钟)- 团队协作经历、抗压能力举例- 期望薪资与工作地点偏好🌟 滴滴算法团队特点业务驱动:算法直接影响亿级用户体验,成就感强技术栈前沿:时空预测、强化学习、因果推断等均有落地成长快:技术大牛密集,新人可接触核心项目🚘投递方式【内推链接】https://app.mokahr.com/m/campus_apply/didiglobal/96064?recommendCode=DSW46Dg7&hash=%23%2Fjobs#/jobs【内推码】DSW46Dg7立刻投递,快人一步,抢跑未来全流程跟进,投递的同学评论区留言,方便后续跟进,秋招加油!#实习# #校招# #滴滴# #大厂内推# #内推# #算法岗#      
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