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演算法工程師面試

發布時間: 2022-01-16 10:09:01

A. 華為的演算法工程師面試大概會問哪些需要提前做哪些准備

准備常規演算法,離散知識,或者手撕代碼。我後台轉演算法,面試的時候就是這些,因面試官而異,僅供參考。

B. 碩士如何准備華為的筆試面試(軟體技術工程師,演算法工程師),跪求大神指點

去網上搜歷年的面試筆試題目,再就是看書,編程之美,編程珠璣,程序員面試寶典等等,期間基礎的東西最好過一遍,網路,操作系統什麼的,穩著來,演算法,數據結構,可以去看大牛們的博客 這類比面的還是很多的

C. 要面試演算法工程師,大神給點相關經驗啊

演算法是比較復雜又基礎的學科,每個學編程的人都會學習大量的演算法。而根據統計,以下這18個問題是面試中最容易遇到的,本文給出了一些基本答案,供演算法方向工程師或對此感興趣的程序員參考。
1)請簡單解釋演算法是什麼?
演算法是一個定義良好的計算過程,它將一些值作為輸入並產生相應的輸出值。簡單來說,它是將輸入轉換為輸出的一系列計算步驟。
2)解釋什麼是快速排序演算法?
快速排序演算法能夠快速排序列表或查詢。它基於分割交換排序的原則,這種類型的演算法佔用空間較小,它將待排序列表分為三個主要部分:
·小於Pivot的元素
·樞軸元素Pivot(選定的比較值)
·大於Pivot的元素
3)解釋演算法的時間復雜度?
演算法的時間復雜度表示程序運行完成所需的總時間,它通常用大O表示法來表示。
4)請問用於時間復雜度的符號類型是什麼?
用於時間復雜度的符號類型包括:
·Big Oh:它表示小於或等於目標多項式
·Big Omega:它表示大於或等於目標多項式
·Big Theta:它表示與目標多項式相等
·Little Oh:它表示小於目標多項式
·Little Omega:它表示大於目標多項式
5)解釋二分法檢索如何工作?
在二分法檢索中,我們先確定數組的中間位置,然後將要查找的值與數組中間位置的值進行比較,若小於數組中間值,則要查找的值應位於該中間值之前,依此類推,不斷縮小查找范圍,直至得到最終結果。
6)解釋是否可以使用二分法檢索鏈表?
由於隨機訪問在鏈表中是不可接受的,所以不可能到達O(1)時間的中間元素。因此,對於鏈表來說,二分法檢索是不可以的(對順序鏈表或排序後的鏈表是可以用的)。
7)解釋什麼是堆排序?
堆排序可以看成是選擇排序的改進,它可以定義為基於比較的排序演算法。它將其輸入劃分為未排序和排序的區域,通過不斷消除最小元素並將其移動到排序區域來收縮未排序區域。
8)說明什麼是Skip list?
Skip list數據結構化的方法,它允許演算法在符號表或字典中搜索、刪除和插入元素。在Skip list中,每個元素由一個節點表示。搜索函數返回與key相關的值的內容。插入操作將指定的鍵與新值相關聯,刪除操作可刪除指定的鍵。
9)解釋插入排序演算法的空間復雜度是多少?
插入排序是一種就地排序演算法,這意味著它不需要額外的或僅需要少量的存儲空間。對於插入排序,它只需要將單個列表元素存儲在初始數據的外側,從而使空間復雜度為O(1)。
10)解釋什麼是「哈希演算法」,它們用於什麼?
「哈希演算法」是一個哈希函數,它使用任意長度的字元串,並將其減少為唯一的固定長度字元串。它用於密碼有效性、消息和數據完整性以及許多其他加密系統。
11)解釋如何查找鏈表是否有循環?
要知道鏈表是否有循環,我們將採用兩個指針的方法。如果保留兩個指針,並且在處理兩個節點之後增加一個指針,並且在處理每個節點之後,遇到指針指向同一個節點的情況,這只有在鏈表有循環時才會發生。
12)解釋加密演算法的工作原理?
加密是將明文轉換為稱為「密文」的密碼格式的過程。要轉換文本,演算法使用一系列被稱為「鍵」的位來進行計算。密鑰越大,創建密文的潛在模式數越多。大多數加密演算法使用長度約為64到128位的固定輸入塊,而有些則使用流方法。
13)列出一些常用的加密演算法?
一些常用的加密演算法是:
·3-way
·Blowfish
·CAST
·CMEA
·GOST
·DES 和Triple DES
·IDEA
·LOKI等等
14)解釋一個演算法的最佳情況和最壞情況之間有什麼區別?
·最佳情況:演算法的最佳情況解釋為演算法執行最佳的數據排列。例如,我們進行二分法檢索,如果目標值位於正在搜索的數據中心,則這就是最佳情況,最佳情況時間復雜度為0。
·最差情況:給定演算法的最差輸入參考。例如快速排序,如果選擇關鍵值的子列表的最大或最小元素,則會導致最差情況出現,這將導致時間復雜度快速退化到O(n2)。
15)解釋什麼是基數排序演算法?
基數排序又稱「桶子法」,是通過比較數字將其分配到不同的「桶里」來排序元素的。它是線性排序演算法之一。
16)解釋什麼是遞歸演算法?
遞歸演算法是一個解決復雜問題的方法,將問題分解成較小的子問題,直到分解的足夠小,可以輕松解決問題為止。通常,它涉及一個調用自身的函數。
17)提到遞歸演算法的三個定律是什麼?
所有遞歸演算法必須遵循三個規律:
·遞歸演算法必須有一個基點
·遞歸演算法必須有一個趨向基點的狀態變化過程
·遞歸演算法必須自我調用
18)解釋什麼是冒泡排序演算法?
冒泡排序演算法也稱為下沉排序。在這種類型的排序中,要排序的列表的相鄰元素之間互相比較。如果它們按順序排列錯誤,將交換值並以正確的順序排列,直到最終結果「浮」出水面。
滿意記得採納哈

D. 計算機視覺演算法工程師筆試主要什麼內容

你好,領學網為你解答:
計算機視覺部分:
1、考察特徵點匹配演算法,輸入兩幅圖像中的特徵點對,輸出匹配的特徵點對,(128維描述子)距離計算函數已給出無需考慮復雜度。編寫偽代碼,分析演算法復雜度;
2、考察圖像旋轉。左邊圖像時旋轉一定角度後的圖像(有黑邊),右邊為正常圖像。已知兩幅圖像都為WxH,以及左圖像與四邊的切點A1A2A3A4,設計旋轉演算法使左圖像變換矯正成右圖像,編寫偽代碼,分析演算法復雜度及優缺點;
3、主要考察雙目視覺中的標定知識。給出了雙目視覺的成像原理圖及相關定理和表達。第一小題,需要證明x'Fx=0 x'x為左右圖像中的匹配點對,並要求給出F矩陣的秩;第二小題要求推導出最少可由多少對左右圖像中匹配點可以推導出F矩陣;
4、要求寫出圖像處理和計算機視覺在無人飛行器中的3個重要應用。給出理由和解決方案並分析。
圖像處理部分:
1、主要考察一維中值濾波,退化為區間濾波 編寫偽代碼,分析演算法復雜度;
2、主要考察二維中值濾波,編寫偽代碼,分析演算法復雜度;
3、如何去除脈沖雜訊,圖像中有大量隨機產生的255和0雜訊;
4、考察加權中值濾波公式推導以及一維加權中值濾波
控制部分:
對象舉例均為四旋翼無人飛行器,各題目要求設計控制器,給出控制率,還有觀測方案設計等等;有一題比較簡單就是說明PID的各部分含義以及如何調節。
希望幫到你!

E. 演算法工程師需要學什麼,有考試嗎

1.演算法工程師要求很高的數學水平和邏輯思維。其實語言是次要的,語言只是表達的方式而已。
2 你想成為演算法工程師還需要一定的英文水準,因為看中文書你完全體會不到原滋味。
3 不要太拘泥於教材。
高數,線性代數,離散數學,數據結構

F. 如何面試演算法工程師

牆面是演算法工程師話你基本上你要有這個工程師的證,還有就是一些個人資料的簡歷證明

G. 中興演算法工程師面試時會讓現場寫代碼嗎

公司待遇還算可以的,從事通訊配套產品開發、生產和銷售,為中興提供通信產品吧,生產工程師主要就是做產品檢測,技術改良和質量檢查方面的工作.!中興新地是中興旗下的通信器材公司

H. 《百面機器學習演算法工程師帶你去面試》epub下載在線閱讀,求百度網盤雲資源

《百面機器學習》(諸葛越)電子書網盤下載免費在線閱讀

鏈接:

提取碼:0gga

書名:百面機器學習

作者:諸葛越

豆瓣評分:8.6

出版社:人民郵電出版社

出版年份:2018-8-1

內容簡介:

人工智慧領域正在以超乎人們想像的速度發展,本書趕在人工智慧徹底佔領世界之前完成編寫,實屬萬幸。

書中收錄了超過100道機器學習演算法工程師的面試題目和解答,其中大部分源於Hulu演算法研究崗位的真實場景。本書從日常工作、生活中各種有趣的現象出發,不僅囊括了機器學習的基本知識 ,而且還包含了成為出眾演算法工程師的相關技能,更重要的是凝聚了筆者對人工智慧領域的一顆熱忱之心,旨在培養讀者發現問題、解決問題、擴展問題的能力,建立對機器學習的熱愛,共繪人工智慧世界的宏偉藍圖。

「不積跬步,無以至千里」,本書將從特徵工程、模型評估、降維等經典機器學習領域出發,構建一個演算法工程師必-備的知識體系;見神經網路、強化學習、生成對抗網路等新科研進展之微,知深度學習領域勝敗興衰之著;「博觀而約取,厚積而薄發」,在末一章為讀者展示生活中各種引領時代的人工智慧應用。

作者簡介:

諸葛越:現任Hulu公司全球研發副總裁,中國研發中心總經理。曾任Landscape Mobile 公司聯合創始人兼CEO,前雅虎北京全球研發中心產品總監, 微軟北京研發中心項目總經理,雅虎美國高級軟體架構師。諸葛越獲美國斯坦福大學的計算機碩士與博士,紐約州立大學石溪分校的應用數學碩士,曾就讀於清華大學計算機科學與技術系。諸葛越的研究結果獲多項專利,2005年獲美國計算機學會資料庫專業委員會十年z佳論文獎。

葫蘆娃:15位Hulu北京創新實驗室的人才。他們利用擅長的機器學習、深度學習等領域知識和演算法模型,建立了一套定製化的機AI平台,改變著推薦引擎、視頻編解碼、內容理解、廣告投放等多項與用戶息息相關的在線業務技術。

I. 阿里巴巴 演算法工程師 筆試主要考哪些方面

(一)參加全科(四科)考試條件: 1、工程技術或工程經濟專業大專(含大專)以上學歷,按照國家有關規定,取得工程技術或工程經濟專業中級職務,並任職滿3年。 2、按照國家有關規定,取得工程技術或工程經濟專業高級職務。 3、1970年(含1970年)以前工程技術或工程經濟專業中專畢業,按照國家有關規定,取得工程技術或工程經濟專業中級職務,並任職滿3年。 (二)免試部分科目的條件: 對從事工程建設監理工作並同時具備下列四項條件的報考人員,可免試《建設工程合同管理》和《建設工程質量、投資、進度控制》兩科。 1、1970年(含1970年)以前工程技術或工程經濟專業中專(含中專)以上畢業; 2、按照國家有關規定,取得工程技術或工程經濟專業高級職務; 3、從事工程設計或工程施工管理工作滿15年; 4、從事監理工作滿1年。 (三)報考條件中,從事相關專業工作年限的計算截止到2005年年底。 考試科目、考試成績管理 --返回頂部-- 考試科目:考試設4個科目,具體是:《建設工程監理基本理論與相關法規》、《建設工程合同管理》、《建設工程質量、投資、進度控制》、《建設工程監理案例分析》。其中,《建設工程監理案例分析》為主觀題,在試卷上作答;其餘3科均為客觀題,在答題卡上作答。 成績管理:參加全部4個科目考試的人員,必須在連續兩個考試年度內通過全部科目考試;符合免試部分科目考試的人員,必須在一個考試年度內通過規定的兩個科目的考試,方可取得監理工程師執業資格證書。

J. 都快2021年了,演算法崗位應該怎樣准備面試

說到演算法崗位,現在網上的第一反應可能就是內卷,演算法崗位也號稱是內卷最嚴重的崗位。針對這個問題,其實之前我也有寫過相關的文章。這個崗位競爭激烈不假,但我個人覺得稱作內卷有些過了。就我個人的感覺,這幾年的一個大趨勢是從迷茫走向清晰。

早在2015年我在阿里媽媽實習的時候,那個時候我覺得其實對於演算法工程師這個崗位的招聘要求甚至包括工作內容其實業內是沒有一個統一的標準的。可以認為包括各大公司其實對這個崗位具體的工作內容以及需要的候選人的能力要求都不太一致,不同的面試官有不同的風格,也有不同的標准。

我舉幾個例子,第一個例子是我當初實習面試的時候,因為是本科生,的確對機器學習這個領域了解非常非常少,可以說是幾乎沒有。但是我依然通過了,通過的原因也很簡單,因為有acm的獲獎背景,面試的過程當中主要也都是一些演算法題,都還算是答得不錯。但是在交叉面試的時候,一位另一個部門的總監就問我有沒有這塊的經驗?我很明確地說了,沒有,但是我願意學。

接著他告訴我,演算法工程師的工作內容主要和機器學習相關,因此機器學習是基本的。當時我就覺得我涼了,然而很意外地是還是通過了面試。

核心能力

由於我已經很久沒有接觸校招了,所以也很難說校招面試應該怎麼樣准備,只能說說如果是我來招聘,我會喜歡什麼樣的學生。也可以理解成我理解的一個合格優秀的演算法工程師應該有的能力。

模型理解

演算法工程師和模型打交道,那麼理解模型是必須的。其實不用說每一個模型都精通,這沒有必要,面試的時候問的模型也不一定用得到。但更多地是看重這個人在學習的時候的習慣,他是淺嘗輒止呢,還是會刨根究底,究竟能夠學到怎樣的地步。

在實際的工作當中我們可能會面臨各種各樣的情況,比如說新加了特徵但是沒有效果,比如升級了模型效果反而變差了等等,這些情況都是有可能發生的。當我們遇到這些情況之後,需要我們根據已知的信息來推理和猜測導致的原因從而針對性的採取相應的手段。因此這就需要我們對當前的模型有比較深入地了解,否則推導原因做出改進也就無從談起。

所以面試的時候問起哪個模型都不重要,重要的是你能不能體現出你有過深入的研究和理解。

數據分析

演算法工程師一直和數據打交道,那麼分析數據、清洗數據、做數據的能力也必不可少。說起來簡單的數據分析,這當中其實牽扯很多,簡單來說至少有兩個關鍵點。

第一個關鍵點是處理數據的能力,比如SQL、hive、spark、MapRece這些常用的數據處理的工具會不會,會多少?是一個都不會呢,還是至少會一點。由於各個公司的技術棧不同,一般不會抱著候選人必須剛好會和我們一樣的期待去招人,但是候選人如果一無所知肯定也是不行的。由於學生時代其實很少接觸這種實踐的內容,很多人對這些都一無所知,如果你會一兩個,其實就是加分項。

第二個關鍵點是對數據的理解力,舉個簡單的例子,比如說現在的樣本訓練了模型之後效果不好,我們要分析它的原因,你該怎麼下手?這個問題日常當中經常遇到,也非常考驗演算法工程師對數據的分析能力以及他的經驗。數據是水,模型是船,我們要把船駛向遠方,只懂船隻構造是不行的,還需要對水文、天象也有了解。這樣才能從數據當中捕捉到trick,對一些現象有更深入的看法和理解。

工程能力

雖然是演算法工程師,但是並不代表工程能力不重要,相反工程能力也很重要。當然這往往不會成為招聘的硬性指標, 比如考察你之前做過什麼工程項目之類的。但是會在你的代碼測試環節有所體現,你的代碼風格,你的編碼能力都是你面試的考察點之一。

並不只是在面試當中如此,在實際工作當中,工程能力也很關鍵。往小了說可以開發一些工具、腳本方便自己或者是團隊當中其他人的日常工作,往大了說,你也可以成為團隊當中的開發擔當,負責其團隊當中最工程的工作。比如說復現一篇paper,或者是從頭擼一個模型。這其實也是一種差異化競爭的手段,你合理地負擔起別人負擔不了的工作,那麼自然就會成為你的業績。

時代在變化,行業在發展,如今的校招會問些什麼早已經和當年不同了。但不管怎麼說,這個崗位以及面試官對於人才的核心訴求幾乎是沒有變過的,我們從核心出發去構建簡歷、准備面試,相信一定可以有所收獲。

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