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等一个offer的豹子很成熟
北京化工大学 机器学习
发布于北京
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@Miss.Zhou:
不至于失业了。。。。(作业帮&小米算法面经)
收集两个保底算法的意向书了(国内本来也是佛系报的。。。) 预计package应该说得过去 虽然应该都不会去。。。 仅仅是不至于失业了而已。。 祝我这几周笔试面试顺利吧 [考得全会][面试必过][转正成功] 攒人品发面经 小米三面(大数据部门内推) 一面 LightGBM xgboost区别 zigzag打印二叉树 二分找等于某数的最右位置 随机森林和gbdt区别 rf和gbdt哪个容易过拟合 二面 dp二维数组找最小路径和 给前序遍历中序遍历输出树 BN的批处理处理的是什么 xgboost的默认深度 输入URL之后过程(????) a1-an独立同分布 a1<a2...<an的概率 三面 手写gbdt gbdt如何分裂 信息增益 信息增益比 区别 推荐系统知道多少 作业帮 一面 1.连续子数组乘积不大于k的可行解个数 一点小bug忘记考虑当前元素大于k的情况 2.翻折递增数组找某数,剑指原题 开始我非要找折叠的点,面试官大姐提示说不用 问实习,gbdt我又把上次背的写了一遍😂😂咋用的 啥参数 二面 好难啊 超乎对于这种小公司的想象 题:给出两个集合S1S2存储一堆线段,问前者集合是否可以覆盖后者 扫描线进行整理,再遍及一遍 推荐系统了解多少 如何评价推荐系统(auc) CNN MAXPOOLING怎么反向传播 inception结构以及优点 HR面 最自豪的事情 期望薪水 离开第一家实习的原因 (反正就是HR面很套路的那些题
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关于工作环境:base深圳前海 内部配置绝了。一整栋50层都是oppo哒,我的工位可以看到欢乐港湾和大海,零食柜自给,很感动的是每层都提供独立的隔音室,3层饭堂里,23楼是最好吃的 周边很繁华。楼下三层是大商场,午饭后我一般会和其他实习生姐妹去citywalk,好多奶茶店,茶救,奈雪 喜茶,瑞幸,奶白,煲珠公每天换着喝,好幸福 关于工作氛围 感受到相当年轻,相当扁平的氛围,我们组(销售运营部)有三个哥哥姐姐直接对接我,她们人真的很nice,笨笨的我不会时,问她们都会耐心解答~~ 关于工作内容 感觉出入还是有的,问了哥哥姐姐,他们收到五六十份简历,面了6个,最后选了我,好感动好幸运。偏大客户运营...
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