vivo作为全球TOP5手机品牌，持续投入研发创新，自研蓝心大模型引领行业前沿。加入vivo研发团队，你将参与亿级用户产品开发，探索AI大模型、操作系统等核心技术！ 如果你已瞄准vivo技术岗，那么笔试准备是关键一步。牛客将结合vivo历年笔试真题特点，从试卷结构、知识点覆盖、针对性训练等方面，为你梳理一套高效备考方案。 一、vivo笔试试卷结构：软件岗vs算法岗 vivo技术岗笔试主要分为软件岗和算法岗两类，整体题量适中但覆盖面广，需兼顾基础与进阶能力。以下是两类岗位的试卷组成对比：    题目类型 软件岗 算法岗     选择题 5单选+5多选（数据结构/基础算法/操作系统/计算机网络/机...

蚂蚁集团作为国内顶尖的金融科技巨头，技术岗笔试以覆盖广、题型新、难度高著称。 牛客基于最新的蚂蚁笔试真题题单，整理研发、算法、数据岗的备考策略与资源，助你高效冲刺！ 一、笔试试卷结构（分岗详解） 蚂蚁笔试根据岗位需求分为研发岗、算法岗、数据岗，题型分布如下：    岗位 题型与题量 核心考察方向     研发岗 11单选+8多选+3编程题 数据结构与算法、操作系统、网络、数据库、Java/C++等语言特性   算法岗 11单选+7多选+3编程题 算法基础、机器学习/深度学习理论、大模型应用   数据岗 15单选+3编程题 数据挖掘、大数据处理、SQL等    二、选择题备考策略 选择题是笔试的...

随着AI的火爆，阿里云凭借自研技术、全球化布局与开源生态，已成为全球云计算与AI领域的标杆企业。因此对于一个这样优秀的公司，我们要怎么准备笔面试呢？ 提前了解考试结构、针对性刷题是关键。牛客结合阿里云历年独家官方授权的 阿里云25年笔试真题 ，从试卷组成、各模块备考策略、真题实战三个维度整理了一份实用攻略，助力高效通关。 一、明确试卷结构：研发岗vs算法岗，侧重点不同 阿里云笔试分为研发岗和算法岗两大方向，题型和题量差异明显，需针对性准备：    岗位类型 题型分布 核心考察点     研发岗 9个单选题 + 6个多选题 + 3道编程题 计算机基础（数据结构/算法/操作系统/网络/数据库）+ ...

25年的秋招已进入开始阶段——简历投递、笔试刷题、面试备战，每一步都至关重要。想高效冲刺？想边刷题边“搞钱”？牛客「冲刺秋招·刷题瓜分1w牛币」活动 正式启动！连续1个月，刷题达标就能分牛币，还能拿永久offer挂件，为秋招上双保险！ 一、活动时间 & 核心规则  活动周期：2025年6月23日-7月21日（共4周） 参与条件：已报名活动的用户（报名即送「flag头像」，仪式感拉满！） 任务要求：每周至少4天提交代码，且每天至少通过2道编程题（题目覆盖秋招高频考点：数据结构、算法、大模型开发等，牛客题库精准匹配）。 奖励发放：每周达标即可参与当周1w牛币瓜分（共4周，总奖池4w牛币！）...

对于计划参加2025年京东校招笔试的同学来说，提前规划备考策略、针对性突破核心考点是关键。京东笔试题型固定（选择题+编程题）、考察范围明确（覆盖计算机基础与大模型等热点），结合官方常考知识点和高效刷题工具，本文将为你梳理一套可落地的备考方案。 一、笔试考情概览：题型与核心考察方向 京东笔试固定为选择题+编程题的组合模式，其中：  选择题：重点考察编程语言、数据结构、基础算法、操作系统、计算机网络、大模型概念与开发等核心知识点的理解与应用； 编程题：侧重算法设计与代码实现能力，难度覆盖从基础到进阶的常见考点。  选择题不仅是笔试的“半壁江山”，其涉及的基础知识（如操作系统调度机制、网络协议分层）...

25年美团笔试选择题如何准备？超全备考指南来了 作为国内领先的本地生活服务平台，美团始终以“帮大家吃得更好，生活更好”为使命，其技术团队在大模型、人工智能、云计算等领域持续深耕，对求职者的技术深度与广度均有较高要求。2025年美团校招/社招笔试即将启动，美团也把2024年秋招笔试试卷授权给牛客开放，那么就让我们看下美团笔试都包括哪些部分吧？ 一、先明确：美团笔试的整体结构 美团笔试主要由10-20道选择题和编程题两部分组成。其中，选择题侧重基础概念与应用能力，覆盖数据结构、基础算法、操作系统、计算机网络、大模型概念与开发等核心知识点；编程题则聚焦常见算法（如动态规划、双指针等），考察代码实现与...

翻了下牛客最近几个月的测试方向的面经，发现测试除了日常的八股（操作系统、计算机网络等）外，测试专业方向的面试题主要分为2类。一、测试理论基础知识：1. 黑盒测试与白盒测试的区别是什么？2. 什么是冒烟测试？3. 测试用例设计时需要注意什么？提Bug需要注意哪些点？4. 了解Bug的逃逸率吗？怎么降低？5. 测试报告是怎么写的？6. 你有没有接触一些和AI相关的自动化测试？7. 性能测试：怎么做/关注指标（响应时间、TPS、RPS及区别、压测指标）/发现瓶颈/使用框架8. 如何判断一个Bug是前端还是后端Bug？9. 接口测试工具及方法、接口自动化框架搭建及参数化实现10. 除了功能测试、性能测...

牛友们好！老板最近给我一个任务，让我利用AI技术深度挖掘牛客面经数据。 于是聪明的我用Deepseek帮我分析了下数据，而且还开发了一个动态更新的面试宝典👉 https://m.nowcoder.com/mianshi/top ，希望能够帮助到大家。 1. 100%真实面经题库 所有题目均从牛客网最新面经帖中直接提取，覆盖2024-2025年一线大厂真题（字节、腾讯、阿里等）。 2. AI聚类算法：直击高频考点 我让Deepseek通过机器学习聚类算法（如K-means和NLP文本分析），将分散的面经按知识点智能聚合，生成每个领域的Top高频题清单：  C++：虚函数原理、智能指针陷阱等 J...

各位牛油们，备战金九银十、冲刺春招秋招，是不是总在苦恼面试到底考什么？高频考点在哪里？ 别担心！小编为大家带来重磅福利！🎉 我们深度分析了2024年10月至今牛客网新鲜面经，从中精心提炼出最高频、最常考的面试题目，打造了一份超实用的面试宝典！ 这份宝典的核心亮点：  数据新鲜，来源可靠： 题目全部提取自2024年9月至今的牛客网真实面经，紧贴当前招聘市场动态。 考点全面，覆盖广泛： 我们整理了面试中最热门的核心知识点，包括：  C++：STL | 基础 | 高级 Java：基础 | 多线程 | JVM 数据库： SQL | 基础 | 锁/日志 框架/中间件： Spring | Mybatis...

👀 最近发现了什么？ 美团、蚂蚁、阿里云等越来越多的大厂笔面试悄悄加了新题型！算法工程师们注意啦～这类机器学习编程算法题目主要考察各种机器学习算法的底层实现能力，需要用numpy、scipy、pandas等库手写算法～不是调包侠就能过关的！ 🔍 在哪里刷题？ 牛客网→题库→在线编程→AI篇 里面有超多《机器学习算法题》，从线性回归到神经网络应有尽有～ 💡 刷题小技巧 1️.先理解再编码：千万别急着写代码！先在纸上推导算法公式，理解底层原理比调包重要100倍！ 2️.小数据测试：用2-3个样本手算一遍结果，再和代码输出对比，这样才能确保你真的理解了算法～ 3️.复现经典论文：每掌握一个算法...

核心概念  特征选择：识别对目标变量预测最有价值的特征 决策树算法：  通过递归划分数据构建树形结构 使用基尼不纯度或信息增益选择最佳划分特征 特征重要性 = 该特征减少的不纯度 × 覆盖样本比例   标签编码：将分类变量（如"Yes/No"）转换为数值  解题思路  数据预处理：  对字符串特征进行标签编码 分离特征矩阵和目标变量   决策树训练：  使用所有特征训练决策树分类器   特征重要性分析：  提取每个特征的重要性分数 选择重要性最高的特征   结果输出：返回最重要特征的索引  代码解析 import numpy as np from sklearn.tree ...

核心概念 多元高斯分布： 维随机向量的概率分布，由均值向量  和协方差矩阵  定义，概率密度函数为：  其中：  ： 维数据点向量 ： 维均值向量 ： 协方差矩阵 ：协方差矩阵的行列式  解题思路  参数提取：从输入字典获取数据点、均值向量和协方差矩阵 概率计算：使用 scipy.stats.multivariate_normal.pdf 计算概率密度 结果格式化：将结果四舍五入到两位小数  代码解析 import numpy as np from scipy.stats import multivariate_normal def calculate_pdf(data): # 提取输入参数并...

核心概念 卡方检验：衡量特征（词汇）与类别（情感）独立性的统计方法，计算公式：  其中：  ：包含该词且正面的文档数 ：包含该词且负面的文档数 ：不包含该词且正面的文档数 ：不包含该词且负面的文档数 ：总文档数（）  统计意义：   值越大，特征与类别相关性越强  表示特征与类别独立  解题思路   数据读取：  读取文档数量  解析每行文档的标签和文本内容 读取需要选择的特征数     特征统计：  统计每个词汇在正/负面文档中的出现次数 统计正/负面文档总数    卡方计算：  对每个词汇构建  列联表 根据公式计算卡方统计量    特征选择：  按卡方值降序排序 卡方值相同时按字母顺序升...

核心概念   高斯混合模型：   ：混合系数（第 k 个高斯成分的权重） ：均值向量 ：协方差矩阵    EM 算法：  E 步骤：计算后验概率（责任度）  M 步骤：更新模型参数      解题思路  数据读取：获取数据点数量  和二维坐标 参数初始化：  混合系数  均等初始化 均值  随机选择数据点 协方差  初始化为单位矩阵   EM 迭代：  E 步：计算责任度  M 步：更新    标签分配：根据最大后验概率确定聚类标签 结果输出：输出每个数据点的聚类标签  代码解析 import sys import numpy as np from scipy.stats import mul...