1.你能那个说一下马尔可夫模型是什么吗？2.所以它幽灵（一种智能体）处于什么位置？和哪些因素有关？3.这个整个代码仓库的话是怎么个构造的？就是包含哪几个大块和哪几个大类？4.哪一块和这个贝叶斯实现那个逻辑有关5.那你这个算是一个偏性能的优化的一个项目吗6.它如果应用在推荐领域的话是否可行呢？比如广告推荐啦，视频推荐这种。7.那这个马尔可夫模型在这里体现在哪里呢？8.这个项目里还有一个那个决策逻辑是基于贪心策略的动作选择算法，结合实时概率信念分布。这块能详细介绍一下。9.通过什么指标判断他下一步动作是否是优的呢？10.那有没有比如考虑一个全局的一个最优策略呢，这么一个方案。11.为什么一次最多走...

😭😭被拷打麻了，手撕还不是hot100

暑期实习从2月开始投，面了两个月，流程该挂的都挂完了，腾讯字节一共号称是1.7w个hc，不知道都发给谁了，估计今年秋招要难顶。Timeline米哈游、美团、蚂蚁、微软等公司直接简历挂穿，没进面。携程：3.3 投递、测评3.12 笔试3.18 一面3.25 二面4.13 ai面（hr面）4.14 英语测评4.23 offer（已拒）腾讯：2.6 测评2.28 wxg一面3.5 wxg二面（挂）3.11 teg一面3.21 teg二面（取消）3.31 teg一面4.10 teg二面（挂）4.21 wxg一面4.24 wxg二面（挂）字节：1.28 aml约面（取消）3.17 火山一面（挂）4.8 aml一面（挂）4.20 抖音data一面（挂）阿里：3.23 投递、测评3.28 笔试3.31 淘天一面4.8 钉钉一面4.9 淘天二面4.10 阿里控股一面4.12 钉钉二面（取消）4.15 淘天hr面4.16 淘天offer（已接）4.21 高德一面（取消）4.22 淘宝闪购一面（取消）面试最大的感触是，现在撞上ai转型，一堆老业务急着转向，新业务非常不成熟，研究型的组bar非常高根本进不去，业务侧挂着算法的岗位干的都是工程活，面试却又要问算法，另外agent的落地也远没有那么广，绝大多数还是那套写死的系统调一下llm api或者做做rag，其余少部分真的在搭agent的，基本不能在线上服务用什么很智能的模型，现阶段成本太高，进去大概率就是给垃圾模型从工程方面兜底，除了业务场景的应用和数据经验以外，技术方面很难有什么提升。算法岗做不了基模的还是去搜广推好，之前判断失误了完全没投，秋招不知道还进不进得去。

🏁先说重点：别再只刷LeetCode了！而且另外考试也变成了固定场次固定时间OD机考已经变成：2道业务场景题+ 1道算法题（还是中等偏高难度）；现在150分比较容易，高分比较难滴！我拿了几个近期满分候选人的复盘，下面直接给干货👇一、业务场景题长啥样？🐶 举个例子（脱敏版）：给你一段nginx日志，要求用Python/Java统计每个IP的访问次数，并输出出现次数最多的前3个IP，如果次数相同按IP升序。考点：正则提取 / split解析字典计数 + 排序边界处理（空日志、格式异常）🤖 另一个例子：设计一个简单的任务调度器，输入(task_id, start_time, duration...