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摸雨学渣
2025-07-11 18:13
门头沟学院 Java
发布于北京
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渣硕社招 贝壳凉经
牛客上是没怎么见过贝壳面经的 只能说全程场景题拷打 最后来个acm模式的题 难顶啊
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03-14 11:02
已编辑
门头沟学院 Java
美团2026年春招第一场笔试【技术方向】个人题解
整体难度应该是低于去年。 题目一 给定区间 ,求其中因子个数为奇数的整数个数。数据范围为 。 解答 因子一般成对出现,只有完全平方数会留下一个未配对的平方根,因此只有完全平方数的因子个数为奇数。 设 则答案为 如果按平方根枚举实现,复杂度是 ;直接用上式计算可做到 。 题目二 已知数列满足 且当 时, 现有 次询问,每次给出一个 ,要求输出 ,其中 。 解答 设 ,预处理 即可。 维护最近 项的窗口和 则有 这样每次转移都是 ,总复杂度为 。 题目三 给定一个无向图,支持 次操作: 1 x:删除编号为 的边; 2 x:查询点 所在连通块中的最大点权。 其中点权定义...
查看3道真题和解析
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03-15 10:35
吉林农业大学 算法工程师
快手 AI Agent开发 一面
1、为什么引入父子索引,为什么引入 BM25,比例是怎样的,具体流程是什么,有没有 rerank父子索引主要是为了解决 切块后召回准,但是上下文不完整 的问题。如果文档直接按 300~500 token 切成小块做向量检索,确实更容易召回到具体答案,但很容易丢掉原文结构,比如标题、段落关系、表格上下文、前后约束条件。所以会把文档拆成两层:父块:保留完整语义单元,通常是 800~1500 token子块:用于召回,通常是 200~400 token检索时先搜子块,命中后回源到对应父块,再把父块内容喂给大模型。这样既保证召回精度,也保证上下文完整性。引入 BM25 是因为向量检索对语义相似比较敏感...
AI-Agent面试实战...
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03-03 19:02
门头沟学院 Java
为何实习这么难找……
boss打招呼了快500,简历投了40多份,结果到现在就只有一个外包和一个几十人小厂约面,大部分都是已读不回,或者要了简历就没下文了。不知道是我的简历写的有问题还是打招呼的方式不对,又或者学历的问题,真不知道该咋办了 …………
如何让HR爱上我:
我以为就我,看到大家都这样我就放心了
投了多少份简历才上岸
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03-16 10:58
百度_高级研发工程师
AI面试相关之蚂蚁国际社招二面(凉凉)
这次面试感觉其实还行,但是到现在也没联系我,估计凉凉了。 这次面试,面试官很侧重于 LLM 在实际业务(特别是销售/营销场景)中的落地能力、工程化思维(如异常处理、耗时分析)以及 Prompt 的精细化控制,这段时间段段学了不了,但是还是感觉差点意思。一、 业务逻辑与转化率优化 (ROI) Q1:你们的“线索评分”机制是如何运作的?回答: 基于四个维度进行打分: 1.联系方式完整性(基础门槛)。2.购买意向强度(结合大模型进行意图识别)。3.对话深度(交互轮次)。4.用户主动行为(如主动要求添加销售微信或留下电话)。 综合这些维度给出一个分数,通常分数较高(如大于 70 分)会被判定为高优线...
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没听说过贝壳面经
耐面王
又疯一个
场景题多吗
acm模式难顶
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