同学面的是哪个团队?
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字节一面:1.面试官自我介绍+小组业务介绍:C/C++,GPU,异构计算,从上层的编译到下层异步执行2.机器学习有了解过吗...  学校选修课...3.自我介绍4.实习项目介绍5.项目里为什么用dpdk? 为什么要搞用户态协议栈,不搞原来内核的那一套?内核那一套可能有一些固定的额外的开销... kernel bypass  绕过很多开销 零拷贝...6.有没有深入研究过dpdk? 深度分析?不太了解,vpp用的多,注册函数指针,成员到主结构体,初始化...7.介绍一下项目2 ??8.讲一下外碎片场景?9.项目里怎么合并内存的?10.照你这么说,一直遍历,O(N),效率是不是有点低?  怎么优化?合并机制类似于伙伴系统,有效减少外部碎片,确保大块内存请求的连续性。联系到工程上....   11.对于解耦的意义?  12.加什么锁?   自旋锁会不会?13.工作线程 vs 主线程?   锁竞争?  桶锁粒度?   12.mmap  vs brk ?13.进程地址空间? 独立性? 页表? 写时拷贝?  (面试官:嗯嗯,对,这个这个这个不错,这个能回答到这个点还是比较少???)14.mm_sturct讲一下?  进程独立拷贝?  区间划分?  管理?  空间布局,自上而下?15. mmap会映射到哪个区域?  文件?物理内存?堆区?16.你对Linux系统的内存管理这块了解的咋样?17.内存分配算法?  伙伴系统?  内存交换?18.unordered_map vs map?  底层?  优缺点?19.vector底层?  异地扩容?  底层指针调整?  元素深拷贝?20.智能指针?  unique vs shared(具体的场景有什么,如何具体选择) ? 底层?  作用域?21. RAII?   除了智能指针还有哪里用到RAII ??22.左值右值引用?   传递unique_ptr?   std::move??  底层? static_cast?23.cpp编译链接流程??24.类模板?  生成模板类?   在编译的哪个阶段??<br>25.讲一下生成的.o文件的格式?  ELF?  忘了...26.和.so .a的联系?  联系实习动静态库?<br>27.动态库的加载?  磁盘到内存?  如何链接过去的?  入口?28.符号表那一套...  大哥你别问了....<br>29.聊一聊   <<程序员的自我修养...>>30.Python会吗?  脚本?31.手撕 链表题  10min 调试过你咋不用智能指针??   写算法题习惯了....32.反问:1.面试表现咋样,哪里可以提升? 平时咋学习?智能指针和新特性,底层编译链接,再复习复习.深度比较重要,找一个方向深入一下吧...2.字节的项目管理流程,从开始到结束,流程?车轱辘话....这个流程的话,它这个这个其实没有这种统一的标准,因为它像自觉它是一个比较大的一个公司嘛,对吧?然后各种各样的这种业务,各种各样的这种项目,他可能。每个项目它都是不太一样的对吧?他可能有的可能希望你。给自己做一些很创新的事情,让你自己一个人去深入的研究某1块儿,然后去独立的去。完成整个一个项目。但是有的项目它可能就是希望你去在他规划的这个大项目里边去让你做某1块事情,然后更加讲究这种分工协作。<br><br>
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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# #应届# #春招急招# #滴滴# #滴滴出行#                                                                                   
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