算法工程师

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前言 大家好，我是鬼仔，前两天详细地整理了TP-LINK的面经汇总：你离TP-LINK的offer只差这个保姆式面经汇总！ 。今天保姆鬼仔又呕心沥血地整理了最近三年（2020年以来）华为的面经汇总，分了两个专场：技术岗位专场和非技术岗位专场，非技术岗位专场看这里：【鬼仔面经汇总系列】华为非技术岗专场：产品、运营、审计... 该贴是技术岗专场，技术岗位包括软开岗、测试岗、算法岗、芯片等硬件岗，根据时间倒序进行排列。希望同学们好好复习，准备面试，鬼仔给大家加油打气！ 该贴首发于鬼仔的公众号《码农鬼仔》，鬼仔还会持续更新该帖内容，有需要的同学强烈建议收藏！ ...

30分钟电话面1. 介绍一个项目或竞赛2. resnet残差，efficienet系列的不同，bn层，最大池化层怎么反向传播的，最优化，一阶二阶的分别有哪些算法，不能求导数的用啥算法3. 反问更新：挂了 #面试#  #海康#  #算法工程师#

个人基本情况： 本硕211，均为通信专业。硕士方向为5G无线通信，做物理层优化算法和系统性能分析。 老板纯做理论，且不允许实习，故只有论文和专利，无实习经验。 硕士期间只用Matlab,C会一些，考过二级计算机证，但也年代久远技术生疏。 论文有一篇导师一作本人二作的SCI一区的IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING和两篇一作的IEEE的国际会议。还有两项发明专利。 秋招投简历情况说明： 因为硕士所做工作偏算法，且不会JAVA,C++等编程语言，不具备转行软开的能力，故秋招以通信算法岗位为主要目标。其次在做课题当中也少...

前言 大家好，我是鬼仔，一名互联网算法工程师。最近各大公司的提前批已经逐渐开始了，同学们除了常规刷题之外，也需要为面试有针对性地进行复习。无论你是技术岗，还是非技术岗，面试的时候往往会遇到一种特殊的题型：智力题。 智力题有点类似于脑筋急转弯，面试官主要是想考察候选人的思维灵活性。鬼仔刚开始接触智力题的时候，可以说是一脸懵逼了，大脑一片空白（内心：这都是在说些啥？）。 最后还是得靠刷题的思想来解决智力题，其实面试常见的智力题类型并不多，很多都是类似的变种题。今天鬼仔整理了一些经典智力题，准备提前批的你一定不要错过！ 强烈建议面...

个人简介：双广州某985(2015-2022)、计算机硕士(保研)、CV方向、论文在投、YY算法岗3个月实习、国家级竞赛一二等奖(Robot CV相关)、研究生实验室个人项目、硕本GPA分别为3.61和3.37 秋招经历： ① 美团：到店平台技术部>ML/DM>二面后泡很久然后挂 ② 快手：机器学习算法岗>三面后泡很久然后挂 ③ 字节：抖音推荐算法岗>二面后挂(面试官迟到45min左右, 只面了15min) ④ 腾讯：腾讯广告>机器学习算法岗>二面后挂 ⑤ 京东：全渠道算法>机器学习算法岗>二面技术+HR面>offer ⑥ 阿...

#软件开发投递记录##算法工程师#7.10 百度提前批-机器学习工程师-7.19一面，7.24二面，    百度其实流程挺快的，在16，22就约面了，白天在实习我就往后拖了一会7.15 大疆-图像算法北京-简历筛选7.15 中兴-算法工程师-简历筛选    这两家当时没有内推码，处理速度很慢。还在简历筛选中，推荐大家能拿到内推码就尽量用内推码7.24 小红书RED-star 视觉与多模态算法方向-简历筛选7.25 网易雷火-人工只能算法工程师-简历筛选华为联系了leader说让我多准备准备八月投正式批7.26 华为-AI工程师大致背景是中部985本硕，暑期在一家中大厂实习，所以投递的不算早，还有很多岗位正在慢慢投递。推荐能找到内推或者能联系上部门leader的就联系一下，确保让自己简历在海量投递中被看到。

无自我介绍、业务介绍，直接开始。首先问了项目里的文字处理和图片处理，有没有用到NLP的知识，图片处理有没有用RNN，我说：“都没有！”然后他就开始问共享单车有没有用LSTM这种深度学习算法，我说：“当时考虑过，但是没有用！”然后面试官说考考深度学习、机器学习基础原理这块吧（都忘了！哈哈！）1、GLM是什么？我就说是generalized linear model广义线性模型，然后卡住。。2、SVM的原理？怎么找到最优的线性分类器？支持向量是什么？· 本质是：最优化问题· 离这个超平面最近的点就是”支持向量”3、介绍一下CNN？4、CNN中的卷积到底指什么？举个例子？具体细节忘了，只说了个大概。。5、介绍决策树、信息熵？6、随机森林“随机”二字体现在什么地方？随机森林的随机性体现在每颗树的训练样本是随机的，树中每个节点的分裂属性集合也是随机选择确定的。7、介绍一下XGBoost，与GBDT相比有什么不同？（被问成SB）答：损失函数不同，追问哪里不同，我说正则化项和泰勒展开（传统的GBDT在优化的时候只用到一阶导数信息，XGBoost则对代价函数进行了二阶泰勒展开，得到一阶和二阶导数； XGBoost在代价函数中加入了正则项，用于控制模型的复杂度），追问泰勒展开哪里不同，我说一个一阶一个二阶，追问为什么二阶更好，我开始瞎说“因为二阶更接近真实值包含更多信息”，追问那三阶呢？我又瞎说“因为三阶可能使模型太复杂了”，又追问“那为什么二阶不复杂呢”，我说不知道。。。8、一道coding：Given an int array wood representing the length of n pieces of wood and an int k. It is required to cut these pieces of wood such that more or equal to k pieces of the same length len are cut. What is the longest len you can get?     e.g. [5,9,7]  K=3算法真的太难了，对基本模型的理解要求特别高，在基本功这块还得下功夫，然后做做深度学习NLP这些项目试试。#京东物流##算法工程师#