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南特6先生
编辑于 2021-07-26 11:17
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华为菁英机器学习算法 从一到n

菁英计划
晟腾计算产品部门

7月14号一二面,7月16号三面,7月16号晚确定通过
其实4月就有hr打电话,一直拖到7月才确定部门面试(拖延症晚期...)

笔试

三道题:第一题100分,第二题200分,第三题300分;100分可进入面试
题目参考其他大佬:华为笔试

我是从第三题往前做的,思路对了就能有200分,心态就平稳了,其他题能写多少写多少
第一题:逆向贪心;第二题:floyd求路径;第三题:bfs+剪枝

一面

1h

  1. 自我介绍
  2. 项目内容深挖,如何进行数据清洗
  3. 论文背景,论文有什么创新
  4. 聚类算法知道哪些,讲一下算法流程,评价指标可以用哪些
  5. 实习背景,做了什么,用了哪些算法,神经网络结构
  6. bagging、boosting区别,原理
  7. 激活函数区别,说一下公式
  8. CNN、RNN结构,经典的结构讲一下
  9. attention讲一下
  10. 讲一下笔试题
  11. 算法题(单调栈): leetcode 503. 下一个更大元素 II

二面

1h30min

  1. 自我介绍
  2. 项目内容深挖,什么角色,做了啥,怎么实现的
  3. 论文背景,论文创新点(问了很久这些)
  4. 实习背景,做了什么,用了哪些算法,具体实现细节
  5. 线程锁有哪些,atomic怎么使用
  6. C++基本类型,int、float及其指针占用内存,map底层怎么实现
  7. python基本类型,用过什么框架,实现了什么,怎么实现
  8. 算法题(二分+贪心):
    包裹运输,传送带上有n个包裹,第i个包裹重weights[i],包裹必须按顺序传送,每天装载重量不得超过船最大承重,计算在D天内将所有包裹送走的船的最低承重

    例1:
    输入:weights=[ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 ], D=5
    输出:15
    解释:
    第一天:1, 2, 3, 4, 5
    第二天:6,7
    第三天:8
    第四天:9
    第五天:10

    例2:
    输入:weights=[ 3, 2, 2, 4, 1, 4 ], D=3
    输出:6
    解释:
    第一天:3,2
    第二天:2,4
    第三天:1,4

三面

50min

  1. 自我介绍
  2. 项目内容深挖
  3. 讨论了很久分布式机器学习论文,各种背景、细节、结果,然后讲了部门分布式机器学习、深度学习任务
  4. 会哪些语言、框架

面试内容一方面从项目、论文来,另一方面也会考察C++、Python的基础知识点 自己准备不是很充分,算法细节不够深入,不过面试官都很耐心 面试流程很快,现在就等意向书

实习过程中,找工作也变懒了,提前批都没来得及投,现在加把劲投吧,希望一切都顺利

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