一面：自我介绍盘问项目，主要问了在学校课题组做的一个网约车相关的项目，重点问了DQN构建的技术细节（因为项目中有DQN相关算法的内容）模糊C均值聚类和一般的硬聚类方法有什么区别？发了个力扣链接，做一道简单题（实现整数列表的加一操作）大致介绍了岗位的职责反问当天下午接到电话，约了第二天上午二面二面：自我介绍盘问项目，主要还是关于DQN的内容，但是这次问的更深更细一些，比如说DQN有什么好处？为什么选用这个模型？DQN和DDQN有什么区别？这个方法的创新点是什么？和滴滴之前发的论文有什么区别？K中心聚类与密度聚类的区别？是否熟悉XGboost？反问二面很快就结束了，很多地方都没有答的很好，面试官态度也比较冷淡，本以为凉凉了没想到当天下午居然接到了hr的电话，发了口头offer #哈啰惠普# #算法实习#

这个岗位偏向数据挖掘，主要涉及供应链方向一面（技术面）自我介绍盘问项目，主要是在学校课题组做的网约车相关项目，盘问了建模的细节、创新点、模型的求解效果等（面试官人超级好，帮我指出了一些可以改进的点，并且还对我整体的内容做了拓展，建议我的毕业论文还可以结合哪方面去扩充，超级牛的老师）为什么用DQN而不是PPO，两者有什么区别简述浅拷贝与深拷贝的区别？讲讲用过的git的操作指令谈一谈多线程与多进程的理解看到我简历中有用到遗传算法，老师还问了对于现在最新的一些群智能/进化算法有没有了解（回答没有，这点需要多补充学习）出了一道建模题，在一块电子板上，有100个有正负极的电子管，其中有50对电子管需要产生连接，电子管之间可以正负相连也可以负正相连，要求连接线路不可交叉，若有交叉可以让部分线路在电子板反面进行连接，目标是反面连接的线路越少越好我把这个问题和上一段实习中涉及的一个项目做了对照，讲了我在项目中是怎么解决的（邻域搜索算法），老师说这种路径搜索的问题，现在一般用A*算法、深度搜索算法等。反问：问了老师更看重实习生的那些品质？-答：钻研的态度+新技术的探索+个人的思考+对问题的敏感度这次面试是体验感最好的一次，感觉并不是我在单方面回答面试官的问题，而是我和面试官老师在共同探讨问题，有种学生请教老师的感觉，非常美妙，也非常感谢这位老师过了三个工作日，收到二面的邮件~二面（有点类似hr面）：这一面有点类似与唠嗑（？上来先问我那年毕业，我说26年，面试官说找实习挺早哈，我说对找工作比较焦虑哈。然后问了毕业后准备读博还是就业，答：优先就业在做项目或者研究时，有没有遇到困难和挫折？主要来自于哪里？如何克服？平时怎样缓解压力？ #视源股份# #数据挖掘# #算法# #运筹优化#