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# #应届# #春招急招# #滴滴# #滴滴出行#                                                                                   

软通动力base广州，如果是大三生，想找个实习学一下经验，建议去软通吗？看网上风评不太好，问一下大家看法。#牛客AI配图神器##暑假实习#

虚拟DOM（Virtual DOM）是一种将页面中的UI元素和结构以JavaScript对象的形式进行表示的概念。它是React等一些JavaScript库和框架中用于提高性能和优化渲染的关键技术。虚拟DOM与浏览器引擎之间的关系是：https://www.nowcoder.com/issue/tutorial?zhuanlanId=Mg58Em&uuid=d9738d5978ec4ce280c08a4ae4cc1f95浏览器引擎负责解析HTML、CSS，计算布局和绘制页面虚拟DOM则是跨平台的JavaScript库，用于在JavaScript环境中模拟DOM结构，并通过算法将虚拟DOM的变化与实际DOM的变化进行比较，然后尽可能地进行优化和批量处理，以减少对实际DOM的操作次数，从而提升性能。虚拟DOM可以通过与浏览器引擎的交互相对独立地更新页面的部分内容，而无需重新渲染整个页面。这种方式在大规模数据更新时可以提供更高的性能，并减少不必要的页面重绘。实际上，虚拟DOM通过将多次DOM操作合并为一次来减少页面布局和绘制的次数，从而提高了页面的响应速度。需要注意的是，浏览器引擎本身并不直接支持虚拟DOM。虚拟DOM是由JavaScript库和框架实现的一种抽象。当虚拟DOM中的变化需要被应用到实际的DOM上时，库或框架会通过浏览器引擎提供的DOM操作接口来实现这一逻辑。

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