如题，有华为财经数字化工程师合肥专场之后参加交流会的伙伴吗？私戳我，一起等消息呀

许愿OPPO快点意向许愿快手hr面然后意向

6单选 + 不定项选择 + 3编程 编程1是送分题 有两个数a和b，每次可以对一个数乘以2，可以操作两次，问操作后两数和的期望 编程2 一个数每次可以去掉一个数位，但是去掉之后必须保证数字大于0，且是3的倍数，问最多能操作多少次 编程3 嘤嘤的长城，和之前网易的题很像，不过最后也只过了45%，时间也来不及了... 字符串，[1,4,1,4,1,4]为长城字符串，每次可以对其中一个数字加一或减一，问最少需要操作多少次可以成为长城串  T = int(input()) while True:     try:         n = int(input())         nums = list...

2道编程共40分，5道问答110分，共两个半小时，没做多久就退出来，哎。。。   有一道编程题用例过了，一提交通过0个用例，麻了   大佬给看看：   题目是车牌号识别准确率计算   输入N个车牌号，第一个字母是颜色，最后5个是号码，中间是地区号   每一行一个识别出的号码，一个真实标签    n = int(input()) def same_str(str1,str2):     l = len(str1)     result = 0     for i in range(l):         for j in range(l):             if str1[i] == s...

终端二面，本来约的是下午三点，结果十一点的时候打电话告诉我面试轮到我了确认了好多次，然后就开始面了面试也没问啥，手撕也没问题我面算法岗，问我软件工程的问题出来就把我挂了

大概率g了   7.27 号想找个实习，看到百度数据挖掘的岗位，介绍说这是提前批，需要通过提前批拿到意向之后提前去实习，随后采用部门直推方式在官网投递   投递后很快约面，进行了二面，但因为没有准备好，倒在了手撕代码上，两面共出了4道动归，二面结束后共享   9.13 笔试，大概率也g了，反正也是海笔，随便考考   2道算法题比较简单，但也都没ac，超时了，不知道怎么优化，选择题30道，考了很多C++的知识，static public不太熟悉。。。   第1题：两款游戏，每款游戏都是通过上一关后才可以继续下一关，问在规定时间内最多可通过多少关？ # ac 91% 超时 n, m, t = ma...

OPPO 小米约个二面吧

9.2 笔试 算法ak了，秋招以来第一次这么顺利！   1.三数和 双指针即可   # 三数求和 class Solution:     def threeSum(self , nums: List[int], target: int) -> List[List[int]]:         nums.sort()         n = len(nums)         result = []         for i in range(n-1):             left = i + 1             right = n - 1             if n...

8.18 投递简历   8.20 笔试   8.22 约一面时间   8.24 一面 45分钟   8.30 上午打电话约二面，下午面试1h   全程八股+项目介绍+手撕算法：topK+反问   1.自我介绍 2.LR损失函数是什么，公式怎么写 3.LR需要归一化吗？标准化可以吗？归一化和标准化的区别 4.XGBoost了解吗？XGBoost怎么处理缺失值的？XGBoost会对连续值进行处理吗？怎么做？连续变量离散化的方法有哪些 5.LSTM与RNN的区别？LSTM是怎么解决梯度消失的？ 6.梯度消失和梯度爆炸是什么？怎么解决？梯度裁剪怎么做的？ 7.BN了解吗？是什么？有什么用？又到归一化了...

7.18 网申 7.26 在线情景测评 8.27-8.28 SHL认知测评 + 管培生技术笔试（做了算法方向） 8.30 收到小组面时间安排选择 9.1 通知9.3 16:30群面 挂了，根本不懂什么无人仓，乱说一通 -------------------------------------------------------------------------------------

8.30 笔试 10到单选题，4道编程题   1. 对输入的每个数字变换为偶数，如果不能输出-1，多解输出任意一个即可（注意数的第一位不能为0）ac n = int(input()) for i in range(n):     num = input()     result = ''     tag = 0     if int(num[-1]) % 2 == 0:         print(num)     elif int(num[0]) % 2 == 0:         for j in range(1,len(num)):             if int(num[j]) ...

8.18 投递简历   8.20 笔试   8.22 约一面时间   8.24 一面 45分钟   8.30 上午打电话约二面，下午面试1h   全程八股+项目介绍+手撕算法：topK+反问   1.自我介绍 2.LR损失函数是什么，公式怎么写 3.LR需要归一化吗？标准化可以吗？归一化和标准化的区别 4.XGBoost了解吗？XGBoost怎么处理缺失值的？XGBoost会对连续值进行处理吗？怎么做？连续变量离散化的方法有哪些 5.LSTM与RNN的区别？LSTM是怎么解决梯度消失的？ 6.梯度消失和梯度爆炸是什么？怎么解决？梯度裁剪怎么做的？ 7.BN了解吗？是什么？有什么用？又到归一化了...

一面 8.29 下午16:00-17:00   1.自我介绍   2.项目介绍   3.项目细节   4.随机森林、决策树、XGBoost的区别和联系   5.离散特征怎么处理？（没听懂面试官想问啥 ）   6.针对项目提问，连续特征怎么处理？   算法：最大子序和 动态规划+贪心算法 做题有点慢   面试官建议：虽然有些东西工作不会用到，但是面试还是会问，题还是应该多刷一刷    不说了，刷题背八股去了，小姐姐很温柔，希望能再给个机会    ————————————————   二面 9.2 下午15:00-16:00   1.自我介绍   2.项目介绍（What、Why、How、难点、思考...