oppo提前批机器学习算法岗凉经

刚面试完立马来分享一波热乎的凉经;
首先自我介绍,然后因为自己不是计算机方向的,所以HR问了下自己主要想搞哪块内容(图像、语音、nlp等)
让介绍了一个自己做的跟深度学习有关的项目
让展示了下LR的损失函数推导(只写了最终的损失函数,忘了具体怎么推导出来的,自己准备了SVM,就是没准备LR。。。。)
了解GBDT么(这个不了解哇啊啊啊啊啊)
L1,L2正则化是啥,具体使用场景
因为自己说了对图像或者语音这块比较感兴趣,所以就问了个ResNet网络结构(我就说了大概的结构,具体残差快里几层卷积几层池化,确实忘了)
两个手撕代码(求字符串中最多包含K个不同字符的最长字串以及快排实现及叙述一下),第一个没想出来我太菜了,快排最差时间复杂度没搞出来....因为数据结构与算法这块还学的不是很深入....
最后就是反问环节,问了HR两个问题,然后就结束了,面试官人比较好,但是后来写代码的时候让共享屏幕进入我的本地IDE,之后就没法看到面试官了,也不知道面试官的表情,特别尴尬

最后,吐槽一下,oppo面试感觉有些太随意了,面试环境全程特别嘈杂,感觉是大家都在一个房间里面试,太影响自己的心情了,
反正从面试开始到结束,一直有特别吵得声音,介绍自己的项目的时候杂音都掩盖了自己的说话声,导致自己讲的也语无伦次


秋招再战!!!可能不适合计算机这一块吧

#面经##算法工程师##校招##OPPO#
全部评论
刚结束,确实太吵了
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发布于 2020-08-03 16:08
快排的例子我也被问到过, 我当时举了这么一个例子 给定序列 8 7 6 5 4 3 2 1 希望排成从小到大 每次的partition选最后一个 总共就要比较n+(n-1)+...+1次 求和是O(n^2)
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发布于 2020-08-04 11:34
LR损失函数的推导和MLE有关 逻辑回归把样本预测正确的概率是:对于正样本 f(x) 负样本 1-f(x) 把这个分段函数表达式统一之后就是f(x)^y * (1-f(x))^(1-y) 其中y是label,对于正例取值1 负例取值0. 对这个函数关于x求极大值,取log 就得到LR的损失函数--交叉熵损失
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发布于 2020-08-04 11:40
楼主面经很有用,收藏了
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发布于 2020-08-04 11:41
下午刚面完机器学习,非常吵,有时候很大声我都听不见自己在说什么,不停问面试官你能听清我说话吗
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发布于 2020-08-03 19:45
这些面试题都是最最简单最最基本的题,稍微大一点的互联网厂可能都不会问这么简单。好好准备一下再找算法吧。
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发布于 2020-08-04 11:44
我面的时候面试官后面是一堆屋顶一样的东西 导致我一直觉得他在房顶面试我
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发布于 2020-08-04 16:39
问题好像啊!我只面了半小时,写题一直催说时间快到了,简直了。同三号一面,楼主通知面试结果了吗?
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发布于 2020-08-05 10:08
语无伦次+1,每个点不自觉的重复了好多遍,生怕对方听不清... 最后面试官说他们这几天都集中来进行面试,比较密集😥
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发布于 2020-08-07 14:55
楼主后面找到计算机岗位了吗?
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发布于 2021-06-13 15:46

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