“男士一生仅能定制一枚”——DR求婚钻戒2021届校园招聘空中宣讲会倒计时2天！ 【空宣预告】 想听品牌创始人深层解读品牌理念吗？ 想看看学长学姐都有哪些成长和收获吗？ ipad 、kindle、 拍立得、设计师定制款马克杯，运气加持的你都能带走！ 10月14日 19:00 空宣通道：http://live.dayee.com/watch/7678870 【网申通道】 PC端：http://hr.darryring.com/pc 微信端：关注“DR招聘”微信公众号选择校园招聘   【进群有福利】 加入DR校招交流QQ群：735801422，了解更多一手资讯并解锁神秘礼物）

点击上方链接， 用简历来砸我吧！ 1. 负责Linux软件的设计、研发； 2. 负责软件需求分析、软件方案制定、核心模块的详细设计、编码； 3. 负责代码单元测试和集成测试； 4. 负责产品的软件维护和前沿技术研究。 职位关键词：Linux 职位亮点：技术前沿成长迅速大牛导师 工作地点：郑州

原文章地址链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32877396 机器学习理论和实践专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/c_152307828 整体内容划分： 推荐书单、公开课、面试核心内容提纲 面试核心内容目录： 决策树 随机森林 Adaboost GBDT logistic 回归 SVM支持向量机 朴素贝叶斯 xgboost lightgbm 网络公开课： 麻省理工公开课 线性代数——学习矩阵理论及线性代数的基本知识，推荐笔记MIT线性代数课程精细笔记by忆瑧。 台大机器学习公开课——授课人林轩田，课程分为机器学习基石和机器学习技法两部分。 华盛顿大学机器学习公开课——华盛顿大学在Coursera开的机器学习专项课，共有四个部分，这个课直接从应用案例开始讲起，对于回归，分类，协同过滤和情感分析等都会具体去讲怎么实现应用，并且会告诉你如何在Python中利用网上一些现有的库来实现特定的功能，也就是说基本上在课程的第一部分你就可以全面的知道机器学习能够在现实生活中的应用，以及简单方式去实现一些功能。 斯坦福大学公开课 机器学习——Andrew Ng（吴恩达）在斯坦福开设的CS229，难度远高于Coursera上面的课程。 书单： 《机器学习》by 周志华，这是一本中国无数Machine Learning热爱者的启蒙教材，它非常合适没有任何背景的初学者看，每一个概念的来龙去脉讲的都很细致，是一本大而全的教材。 《统计学习方法》by 李航，这本书主要偏优化和推倒，推倒相应算法的时候可以参考这本书。虽然只是薄薄的一本，但全是精华内容。 《机器学习实战》by Peter Harrington，可以对应《统计学习方法》进行实现代码。 《Pattern Recognition And Machine Learning》 by Christopher Bishop，属于机器学习进阶书籍，内容全，建议首先完成以上三本书籍，再看这本。 《利用Python进行数据分析》——Python常用的库学习（numpy，pandas） 《剑指offer》——常见面试题，面试必备。 最后推荐一个网站，收集了进阶的机器学习各种资源Github机器学习Machine-Learning

请问大佬们有没有比较系统地覆盖了java后台大部分面试知识点的总结可以推荐呀？ 我看过javaguide还有java程序员面试宝典，个人感觉解决基础面试题没有问题，但是比较难系统地深挖。 求推荐～

软通动力C++工程师题型：2个编程题就差一道,, 10道单选题，感觉比较简单, 5道多选题最怕就是选多个了，一直犹豫不定，就选错了(心里纠结)。。。

之前看见C9中的哈工大被美国取消Matlab授权，导致此后的各种研究都会被延误。 哈工大的一个研究生还在网上哀叹，工程软件业和国外差距在30年以上！ Matlab只是冰山一角而已，我们对海外技术的依赖大的超乎想象。作为在美国有十几年工作经验的高级软件工程师，以及美国理科博士背景的我来谈谈，为什么会有这个问题，到底是因为钱不够多，还是人才质量不够高，或者还是因为我们不够重视才有现在的问题。 首先我们的确有世界最大的交易流量网站阿里巴巴，但是另外一面超过99.99%的工业基础软件都是需要美欧授权，其实一个是基础层面，一个是应用层面，工业软件跨多个基础学科的，一个是纯信息计术产业的应用，基础不牢，上层应用只能模仿别人的…… 阿里巴巴的确牛，但是你说，你是从下而上的独立技术吗？恐怕连马云都不敢说这句话，毕竟电商这个观点也是他去美国学来的。 就拿Matlab而言，国人能独立设计出来吗？从应用层角度上来说不难，这个事应该国家出面，教育部牵头，投入资源金钱去研发一个中国版的matlab。用途就是给国内各个高校和国内企业使用。所有高校都来用，这样就有市场了。 有人觉得matlab好强大！其实你拆开来看，里面的内容是很简单的。算法模块有各种开源的c、python库。前端软件界面就更不用说了，太简单了，都是模块化的东西，最重要的还是你调用的各种库函数，如果有企业把这些开源算法整合到一起，也就那么回事。 真正有技术含量的是算法的第一次创建，而不是去学会调用matlab的库函数 ！工业软件很难的，不仅仅是编程的问题。 举一个例子：如果要用工业软件做一个汽车建模，那就需要这个软件支持空气动力学，材料学，力学等等这才能模拟出真实的情况，需要转件工程师拥有跨专业的能力。 中国不缺码农，也没必要懂你们领域的东西。只要你们要搞明白自己的东西，把他流程化，剩下的才是交给程序员的。 软件问题的棘手在于缺软件背后的市场生态，工程软件的问题还在于研究水平，你所提到的国内外30年差距只能称之为研究水平差30年(具体差距不清楚)，不要动不动软件差30年。 专业级别的软件不赚钱，一般的公司肯定不愿意花大力气去研发，可是不研发就没得用，这是个死循环。 中国在高精尖方面还是和西方一些国家有很大差距的，这是不得不承认的。数据库技术有市场，投入有回报，所以可以大力投入去做，科研类软件，市场太小，算法太复杂，路还很长啊…… 唉，被别人掐脖子的感觉真的很不爽！有些国产软件开发出来，绝大多数不是一边用一边帮助改进，而是直接与国外软件进行比较，说不好，直接抛弃不用，国产软件就不可能发展起来，现在被外国禁止了，开始呼唤国产软件了。 如果一开始大家形成国家共识，全面国产、系统化，我们现在也不至于被挨打的这么痛，这么被动！ 不过现在从形势看来，禁了最好。如果不禁，就会一直依赖。禁了虽说三五年内影响很大，起码给上面的人看看行业软件的短板，然后会有公司努力进入这个空白市场。 不是国产的不能用，而是习惯了头部产品的便利。国产一步一步走，会有出头之日，只要动力足够，问题会解决。这些软件的制作难度在于会写程序的不一定有工科背景。 做这些软件需要拥有至少硕士以上工科背景，并且在软件领域有很高能力的人。这些人本来就不多，而且工资怎么的也得要30万一年(这还是最基本的)不说别的，很多国内所谓的开发者，百分之八十都是码农！ 专业领域的软件工程师更是凤毛麟角！工业级的软件就是精雕细琢出来的，花的不仅仅是金钱，还有相关人员的试验验证等步骤。想要赶上，脚踏实地才是王道。 这不是一个软件的问题，这是整个基础与科学应用的问题，仿真软件核心是数学和物理以及化学等基础科学加上软件开发，里面软件开发的技术难度并不高！ 该来的总是会来的，中美这样一点一点挤牙膏式的软脱钩总比一夜之间彻底中断的硬脱钩好，至少能让国内相关行业人员警惕和有关键的缓冲时间，从这点来说，这样也未必是什么坏事 很多人觉得开发一个软件能有多难，如果仅仅是写代码，考虑算法的话，肯定能短时间想办法搞出来。但是作为工程仿真软件，远远不是写代码那么简单。 更多的是做大量的基础学科的研究工作，搞清楚工程领域各种复杂情况内在的联系，同时进行合理的简化，使结果能尽量贴近工程实际。有人，有钱还不行，更需要时间与实践的积累，这恰恰是我们缺乏又难以在短时间补上的。 基本不会有钻研此类专业性很强的软件公司了，要么是游戏公司，要么是鼓吹大数据的公司，一旦用到很专业的软件，发现全是别人的。短期内没任何利润，后续有需要大量专业投入的事，除非涉及国家安全，剩下的基本在中国没戏，没人没钱，现在国人太浮躁了，没几个专心搞技术，都是捞快钱，搞资本运作。 就像我经常用到的摄像机只有索尼、松下、富士，你国产就是比不过，也许镜头专利过期了山寨一个，但是主机的算法永远搞不出来，就是丢焦跑焦没法用。实话，我国在很多方面还是比较落后的，认清现实别活在了不起我的国的大梦里。 有句名言:不去造轮子，哪天轮子不让你用了，只能走路。 理论上来说，这些专业软件需要高校，研究所等科研单位通力合作才能编制出来，并且要一批一批的硕士，博士不断迭代。但是，国内的科研环境大家知道的，想认真做点事情，非常难，几个人静下心来在做科研。别的不说，如果美国切断中国的所有基础软件，java没了，python没了，c没了，大数据整套软件都没了，我们还能搞什么，这些东西不是一两年能搞出来的，所以国人不要盲目乐观，想想怎样把科研环境整治好，让人尽其才，物尽其用，比空喊要强千百倍。 中国真正问题不在这里，在国外都是公司搞研发，因为研发出来市场化之后，就能转变成利润，赚大钱，中国公司不干这事，都是科研机构研发，为什么公司不干呢，研发需要投入巨量资金，需要转化为产品利润维持研发，而中国没有专利保护，一旦人被撬走，心血就白费了，技术就带走了，光凭科研机构能搞出什么研发，国家公职人员，铁饭碗，谁会费那个心。 感觉阿里巴巴，拼多多这种公司，改变了商业业态，相当于将走变成了跑步，效率大规模提升。但是工业软件，相当于把爬行变成直立正走，速度不见得有多明显。但是前一秒是动物，后一秒成为了人。 我们的专注点都用在房地产这种可以快速赚钱的行业了，最核心最底层的东西，少得可怜！这些软件难点不在软件，而是模型！建立模型除了堆钱堆时间还得堆人才。 罗马不是一天建成的，但是如果用正确的方式给30年，必然会有一所世界仰慕的罗马城！

数内排序 分析 字符串读入,逆序排序即可。 时间复杂度 O(len(x)*log(len(x))) 参考代码 复制代码 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 #include <bits/stdc++.h>   using namespace std;   int main() {     string x;     cin >> x;     sort(x.begin(), x.end());     reverse(x.begin(), x.end());     cout << x << endl;     return 0; } 幸运时刻 分析 按题意模拟即可。 时间复杂度 O(n) 参考代码 复制代码 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 #include <bits/stdc++.h>   using namespace std;   int n; int main() {     cin >> n;     string s;     int cnt = 0;     int flag;     for(int i = 0; i < n; i++) {         cin >> s;         flag = 0;         if(s[0] == s[3] && s[1] == s[4]) flag = 1;         if(s[0] == s[1] && s[3] == s[4]) flag = 1;         if(s[0] == s[4] && s[1] == s[3]) flag = 1;         if(flag) cnt++;     }     cout << cnt << endl; } 有趣的硬币 分析 根据有趣硬币的定义，挨着判断统计即可。 时间复杂度 O(n) 参考代码 复制代码 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 #include <bits/stdc++.h>   using namespace std;   string s; int main() {     cin >> s;     s = s[0] + s;     s = s + s[s.size() - 1];     int cnt = 0;     for(int i = 1; i < s.size() - 1; i++) {         if(s[i] != s[i - 1] || s[i] != s[i + 1]) {             cnt++;         }     }     cout << cnt << endl;     return 0; } 整除 分析 本质是找1~n的最小公倍数, 根据唯一分解定理和最小公倍数的定义。。。 求每个素因子的最大个数相乘即可。 时间复杂度 O(n*sqrt(n)) 参考代码 复制代码 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 #include <bits/stdc++.h>   using namespace std;   const int maxn = 100000 + 5; int tmp[maxn]; int n; int main() {     cin >> n;     for(int i = 1; i <= n; i++) {         int k = i;         for(int j = 2; j * j <= n; j++) {             int s = 0;             while(k % j == 0) {                 s++;                 k /= j;             }             tmp[j] = max(tmp[j], s);         }         if(k > 1) tmp[k] = max(tmp[k], 1);     }     long long res = 1;     for(int i = 1; i <= 100000; i++) {         for(int j = 0; j < tmp[i]; j++) {             res = res * i % 987654321;         }     }     cout << res << endl;     return 0; } 牛牛下象棋 分析 dp[i][a][b]表示i次移动后，马位于坐标(a，b)的情况数。 考虑下一步的八种移动方式对应的8个坐标分别为(a1，b1)...(a8，b8)，则状态转移方程如下： dp[i+1][a1][b1] += dp[i][a][b] dp[i+1][a2][b2] += dp[i][a][b] ... dp[i+1][a8][b8] += dp[i][a][b] 初始状态为除了dp[0][0][0] = 1，其余都为0。答案就是dp[K][X][Y]。 时间复杂度 O(81*K) 参考代码 复制代码 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 #include <bits/stdc++.h>   using namespace std;   long long dp[100005][10][10]; int d[10][2] = {{1, 2}, {1, -2}, {-1, 2}, {-1, -2}, {2, 1}, {2, -1}, {-2, 1}, {-2, -1}}; int main() {     int k, X, Y, tx, ty;     scanf("%d%d%d", &k, &X, &Y);     dp[0][0][0] = 1;     for(int i = 0; i < k; i++) {         for(int x = 0; x <= 8; x++) {             for(int y = 0; y <= 8; y++) {                 for(int j = 0; j < 8; j++) {                     tx = x + d[j][0];                     ty = y + d[j][1];                     if(0 <= tx && tx <= 8 && 0 <= ty && ty <= 8)                         dp[i+1][tx][ty] = (dp[i + 1][tx][ty] + dp[i][x][y]) % 1000000007;                 }             }         }     }     printf("%lld\n", dp[k][X][Y]);     return 0; } 牛牛的括号匹配 分析 考虑如何判断一个串是否合法的过程：
依次处理字符，若是'('则入栈，若是')'则从栈中弹出一个'('. 若没有'('则不合法.
那么此题就是上述过程的变种，在处理过程中允许两次变换.可以只考虑')'->'('的方向.
1、如果当前是'('，直接入栈.
2、如果当前是')'，如果栈非空，则弹出一个'('; 如果栈空就把当前的')'变成'('入栈. (标记最多只能变化一次).
用flag标记是否有将')'变为'('的操作. 结果栈要么为空，要么全是'('. 如果整个字串没有被处理完，那么肯定是"No". 如果flag=0, 那么要求没有'('剩下. 如果flag=1, 那么结果栈中的'('只能是两个. "((" -> "()". 时间复杂度 O(len(s)) 参考代码 复制代码 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 #include <bits/stdc++.h>   using namespace std;   const int maxn = 1e5 + 10;   char str[maxn]; stack<char> s;   int main() {     int t;     cin >> t;     while(t--) {         while(!s.empty()) s.pop();         scanf("%s", str);         int n = strlen(str);         if(n == 2) {             if(str[0] == '(' && str[1] == ')') {                 puts("No");                 continue;             }         }         int i;         int flag1 = 0;         for(i = 0; i < n; i++) {             if(str[i] == '(') {                 s.push('(');             } else {                 if(!s.empty()) s.pop();                 else {                     if(flag1) break;                     flag1 = 1;                     s.push('(');                 }             }         }         if(i == n) {             if(!flag1) {                 if(s.empty()) puts("Yes");                 else puts("No");             }             else {                 if(s.size() != 2) puts("No");                 else puts("Yes");             }         }         else puts("No");     }     return 0; } 分解整数 分析 范围巨大。。 但是直觉上觉得可以很快出答案， 于是答案枚举一个数,判断另外一个数的合法性。 就跑过了。。 时间复杂度 O(跑得过) 参考代码 复制代码 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 #include <bits/stdc++.h>   int main() {     int t;     long long n, x, y;     scanf("%d", &t);     while(t--) {         scanf("%lld", &n);         if(n & 1)             printf("No\n");         else {             for(y = 2; y <= n; y += 2) {                 if(n % y == 0 && ((n / y) & 1)) {                     x = n / y;                     break;                 }             }             printf("%lld %lld\n", x, y);         }     }     return 0; } 生成回文串 分析 dp[l][r]表示区间 [l, r] 内的回文串数目。 于是dp[l][r] = dp[l][r - 1] + dp[l + 1][r], 根据s[l] ?= s[r], 来看是+1还是减掉重复的部分。 时间复杂度 O(n^2) 参考代码 复制代码 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 #include <bits/stdc++.h>   using namespace std; typedef long long LL; const int maxn = 50 + 5; LL dp[maxn][maxn]; char s[maxn]; int main() {     scanf("%s", s + 1);     int len = strlen(s + 1);     memset (dp, 0, sizeof(dp));     for(int i = 1; i <= len; i++) {         for(int l = 1; l + i - 1 <= len; l++) {             int r = l + i - 1;             dp[l][r] += dp[l + 1][r];             dp[l][r] += dp[l][r - 1];             if (s[l] == s[r]) dp[l][r] += 1;             else dp[l][r] -= dp[l + 1][r - 1];         }     }     printf ("%lld\n", dp[1][len]);     return 0; }

        本人华中科技大学模式识别与智能系统专业2017届硕士研究生，所在实验室是国家级重点实验室，在校期间研究方向是图像识别、深度学习。自今年3月份找实习开始，攒下了一些面经，个人觉得有必要分享一下，当然同某些大神相比微不足道，同时希望大家不要放弃，战斗到最后一滴血！机会只留给有准备的人。         3月份找实习，基本都是算法类，因为个人觉得C/C++研发类可能搞个3-5年发展受限，到时可能会转产品经理，而算法类就不一样，算法类可能就要求不断更新算法思路，让自己始终处于一种学习的状态，才会在信息爆炸时代生存下去，所以，我就一直坚持找视觉算法类岗位。         第一个应该是腾讯，那时还是个小白，面我的是个搞云计算方面的，我是主要做图像识别、深度学习的，当时就觉得方向不对口，很多问题问得就有些晦涩难懂，主要还是些机器学习方法性的东西，考察的是个人分析解决问题的能力以及学习可塑性能力。虽然有些问题没能答完善，但同他聊了近1个小时，聊得很开，还是让我过了一面；二面是微信语音部的主管，人很好，比较直爽，能引导思路，让我简单自我介绍后，因为做的方向比较接近，开门见山，直接问了些技术细节，以及难点问题解决方式，电话面了40分钟，还问了些C++方面的东西，感觉我还比较对口味，让我一周内准备HR面试；2天后HR打电话问我方不方便面试，我很自然地推脱说可否明天上午再面，HR理解性地同意了。准备了下，第二天上午等了很长时间，没有收到电话直到将近11点钟，当时搞得有些疲惫，但也不好再推时间，所以就说方便面试，问了很多个人问题，以及平时一些兴趣爱好，具体问题我也记不清了。将近30分钟后结束了面试，后来说一周内等通知。结果等了漫长的一周也没等来鹅厂的消息，回想整个过程，可能是在HR面上被坑了，因为第一次HR面没什么经验，止于HR面。         第二个是阿里，过程就相对而言比较简单了，一面面试官打来电话面试，连自我介绍都没让我介绍，直接说面试分为三大部分：基础知识、专业知识、综合能力。当时我一听就懵了，全程都是他再问问题我在答，丝毫没有主动权，瞬间无语至极。因为之前没做太多这方面准备，所以面得不太好，后来还是让我二面了，估计一面评价不高，所以二面面试官明显面试欲望不强，全程都是我在说，调动不起来积极性，所以二面扑街，但后来听说阿里总共5面，我也算攒了经验了。         实习也就面了这两个公司，因为导师不允许实习，所以也就抱着涨姿势想法去找的，虽然没有找到买家，但是从中确实汲取不少经验。        接下来到了找工作季，各种招聘铺天盖地而来，我特地做了一个校招日历表，个人觉得很有用，因为招聘信息太多，投的什么岗，进展如何，每天面3-5个面试，还要笔试2场，人都处于一种极其紧张的状态，而且笔试都是提前几天发消息，很容易疏漏，而记录每天状态更新，就可以很好的避免这种问题，既能提醒自己这几天的时间安排，又能让自己反思自己面试中还存在的问题，一劳多益。         后来8月份时候找工作因为实习时发现自身不足，及时补充知识，只是觉得方法用对了，在8月下旬拿到了第一个special offer，乐视旗下的一个公司，经历了一轮笔试，三轮面试（1轮技术面，1轮HR面，1轮主管面），当时并没有什么感觉，1轮技术面面了70分钟，相比于其它人30分钟算是很长了，面试官是个做算法的博士，对图像类算法很了解，从传统图像处理到图像检测跟踪，再到深度学习，无一不知，所以跟他聊了比较久，主要还是问了简历上的项目相关，比如卷积神经网络结构特点、各参数对模型结果影响、项目进展遇到的难题、推导BP神经网络参数更新方式、推导SVM原理公式及核技巧分类策略、随机梯度下降法（SGD）优化函数存在的缺点以及拟牛顿法在优化函数使用上更有优势、修改Caffe开源框架、开源社区代码贡献量等等，基本上都如实回答出来了，面试官还挺满意的，就跟我聊了很多行业发展趋势及问题，知道目前深度学习的一个趋势，也了解到最新行业发展动态，知道很多手机开发商都在研发将深度学习用在相机算法中，改进相机智能化程度，也聊到了美颜相机美颜效果以及小米相机人脸分类、年龄检测等等不足之处，了解到新兴行业大佬商汤科技和旷视科技（face++脸草）在研究的热门方向，同面试官交流时确实受益匪浅，既能让自己对项目有个更好的反思，也能开启新思路，总结项目描述时一些着重点。二面是HR面，主要聊些个人基本信息，聊了大概20分钟，可能一面面的比较好，二面就没怎么为难，很愉快就完成了。然后被告知可以进入三面主管面，一进去主管看了前面两面的结果就开门见山问我期望薪酬是多少，因为我从来都没认真考虑过这种问题答法，就推脱了一番，说是应届生，主要还是看发展，薪酬不重要等等。面试官就直说，一面面试官对你评价非常高，希望能加入我们，后来聊了40分钟左右就结束了面试，给了口头offer，9月5号给发了正式聘用书。         后来投了搜狗的图片搜索部门，在线笔试一周后商搜部主管给我打电话，说今年图搜部没来，有兴趣来商搜不。抱着试试的态度去面了，约的下午2点半面试，因为下午还有美团点评和武汉的一家公司的面试。到了后就开始面试，一面面试官是听口音是东北人，因为本科在哈尔滨上的，普通话里有股东北味儿拉近了面试官与我间交流的距离，聊得很开，跟他聊了足足2小时，因为他是搞推荐系统以及文本算法的，而我的项目有涉及到这两方面内容，跟他聊了些技术问题，后来因为文本词嵌入方法产生了分歧，他是专家而我是新手，自然没有他精通，所以我更是以一种探讨的方式与他交流，聊着聊着他指出我词嵌入存在问题，然后我就让他说了见解，但我指出项目应用背景，然后他就陷入了沉思。。。然后就聊了些轻松的话题，他居然问分词算法“泷泽萝拉地铁”和“泷泽萝拉"如何分词，我当时一脸严肃地思考这个问题，忍住没笑，内心一片狼藉。然后就让我写了两段代码，分别是字符串中字符替换、链表反转，写完就进入二面。二面面试官是个年纪相仿的妹纸，但是却超越年龄段的镇静冷漠，全程一个表情，聊了1个小时，让我推导SVM原理、BP反向传播、随机梯度下降法权重更新公式等等。后来我问了她一些部门情况，她脸上表情才稍微轻松了一点。3天后收到三面HR面电话，约好时间面谈，聊了近1个小时，全程HR姐姐问了很多问题，有针锋相对的，有轻松愉悦的，还有些涉及搜狗发展的问题，如问我你怎么看待滴滴的发展（因为滴滴出行之前导航业务是和百度合作的，后来选择和搜狗合作），我都如实回答，有利有弊，终归结于螺旋上升发展。面完告诉我月底前能将offer发放下来。果然月底前HR打电话谈待遇，发放offer意向书。个人感觉搜狗是我面过的所有公司里面最具技术含量的，感觉他们技术做得很深入，产品有目共睹，从熟为人知的搜狗输入法、搜狗浏览器、搜狗地图到移动端应用，被腾讯收购大部分股份，目前微信搜索用的技术都是搜狗提供的，而且滴滴出行的地图导航也是搜狗技术支持的，是家业务面广、技术很强的公司。因为面完后已经天黑了，都5点半了，之前和美团点评约、武汉公司的面试就这么被冲掉了，当时就觉得有舍才有得。而且晚上还有一个笔试，就没想太多，回去了。         后来又面了旷视科技（脸草），因为脸草和商汤是视觉领域的新秀，所以对它们了解了一些。总共电话面了两面，因为旷视科技员工很年轻化，一面面试官估计是个刚进公司不久的年轻人，谈吐比较大度，让加微信后他给我微信语音电话面试，面了30分钟，问了些项目相关问题以及技术细节、神经网络结构特点，各参数代表的意义以及最近看过的英文论文，还被吐槽说技术不够前卫，然后说进入接下来的二面。二面面试官电话面了40分钟，主要与第一个面试官问题相似，还给我出了个实际问题，让思考解决策略，如何防止过拟合，我跟他列举了4中主要防止过拟合方法：Early Stopping、数据集扩充、正则化法以及dropout，还详细跟他说了每种方法原理及使用的场景，并解释我在哪些项目里具体用到了这些方法，还问了些C++继承性、多态性、malloc与new区别及优缺点，重载函数与重写函数特点等等。面完后告诉我节后等通知HR面完可以有机会去北京公司面试。         又面了华为，面试人真的太多了，以致于酒店一片乱糟糟的，听到有人喊“谁是做媒体算法的 ”，我就举手回应，他就把我领到面试等候区等待，因为我还是想有机会留在武汉，所以我在中兴、华为有武汉岗位的公司上都强调武汉岗，以致于在面试时，面试官一再问我考虑下深圳、杭州，当时就一再坚持，因为一面是华为媒体工程部的，没有武汉岗，一上来我跟他就工作地产生了分歧，当时就感觉菊厂挂了。后来才开始面试，一面面了1个小时，完全是在讲项目，细致到详细实现方式，当时感觉面试官可能对我有点生气，有点为难我，所以我就放宽心态，言行尊重 他，但据理力争，给他详细解释技术细节，终于项目讲完后，他给我出了一道实际应用题目，如何在繁杂背景下检测识别路标信息，我当时就猜测他们应该在做无人车项目，就给他提供了两种思路。一面就此结束，让我出去等二面，当时就有点惊讶，居然还有希望。一面面完已经12点多了，下午进行二面，也是等了一会儿，才有人喊我面试。二面面了30分钟，两个面试官，A精瘦干练（2012实验室主管），B面容和善（HR）。一开始A就问了“你就不能考虑下深圳么”，我当时就有点懵，看样子一面面试官对我还比较满意，评级还可以，二面面试官想留住我，我就给他解释我的理由。后来他就跟我谈了很多，华为咖啡文化，任老惜才等等。后来他和旁边的HR出去商量了一下，回来后问我“**（工资）愿意来深圳么？”，我当时一愣，去年我们师兄因为华为special offer17*17拒掉鹅厂的TST，我的居然比那还高！主管还强调“是每个月”，当时就没表态，他就说“那我就这么记录定下来了，你回去再考虑考虑”。HR加了我微信，让我有问题及时跟她沟通。后来跟她聊了下，确定是sp。打电话确认offer，月底前发通知，节后准备签约。         还水了一些其它公司，阿里、滴滴、网易游戏、新浪、中兴、讯飞、豪威、中船重工、航天三江、数字政通、猫头鹰等等。总结了一下，可能我是做研发类算法的，其它岗的大概看看就ok了。         ①一定要做好自我介绍！这是面试官了解你能力的敲门砖。你可以简历不那么花哨，表达不那么字正腔圆，但是一定要让他明晰你的介绍，必须要自信自然，这是起码的沟通能力，全场自信光环，必须得有。         ②表达条理性清晰。有时候他并不是看你说的想法有多么多么好，但如果你能针对一个问题，快速理清思路，逐条分析，给人一种干练精致的好感，这个绝对是加分项。         ③项目内容清晰。自己的项目如果都不清楚的话还怎么让别人清楚，所以务必将简历上的项目反复揣摩，解决思路及实现方式。哪怕你的项目自我感觉很low，无技术含量，让别人看到你思考解决问题能力，处理问题的知识面是否达到要求。这也是很重要地判断你进入公司后的可培养性，说通俗点就是看你是不是匹千里马。         ④学会包装。不管是什么技术，隔行如隔山，如果你能用些行业术语来描述的话，即便感觉很low的几句话都能说得有理有据，给人一种高大上的赶脚，比如做直方图均衡化，你说“我们用了统计学习方法，对图像灰度信息进行像素灰度拉伸，达到对图像增强的效果，类似于调节图像对比度”，这样面试官既了解了你的工作，又对你的表达和知识面有了更好的认知。         ⑤决不说假话，不全说真话。 一定要坦诚相待，因为我在面试时我说我的比赛项目拿到了top10，我就看到他把电脑给我，让我将比赛结果找给他看。但是真话也不能全说，还是要学会保护自己，给自己一点活动空间。         ⑥学会尊重，但要据理力争。一定要尊重面试官！哪怕他说你在瞎扯，怀疑你项目有问题。其实他是在唬你，试探你的反应能力。所以心态一定要好，即便遭到怀疑也不要放弃，因为这是你的项目，主场优势，面试官不可能比你还了解你的项目，所以问题就出在沟通理解不畅上，可以让面试官说出自己的理解，然后自己再结合情况有针对地解释例证，说服面试官，一定要自信，泰山崩于前而面不改色，因为面试也是一种相互交流探讨，没有绝对的对错。这是一种很重要的能力。         ⑦思维开阔敏捷。无论涉及到什么问题，哪怕是自己之前从未接触过的还是自己有所准备的，都要辩证性的发散性思维提出自己的看法，最好可以结合自己实际情况给予例证，让自己更能有说服力。         克里斯朵夫·李维静静地望着窗外，发现每当车子即将行驶到无路的关头，路边都会出现一块交通指示牌：“前方转弯！”或“注意！急转弯”。而拐过每一道弯之后，前方照例又是一片柳暗花明、豁然开朗。山路弯弯、峰回路转，“前方转弯”几个大字一次次地冲击着他的眼球，也渐渐叩开了他的心扉：原来，不是路已到了尽头，而是该转弯了。 路在脚下，更在心中，心随路转，心路常宽。学会转弯也是人生的智慧，因为挫折往往是转折，危机同时是转机。         求职是一种双向选择的过程，山穷水尽疑无路时，也许到了该转弯的时候了，或将是另一片天地，这是一种缘分和运气，是各种因素的综合效果，坚持我所坚持的，放弃我所不愿的，将收获属于自己的offer！

聪明人现在就已经准备校招了，因为看清了局势 暑假已经来临，有不少同学认为放假正好可以松口气，开启咸鱼模式。然而在大部分人沉浸在放假的轻松氛围时，20届的一部分同学已经拿到了秋招提前批的offer！一些有先见的21届的同学也早早找了实习，进入公司工作。大家也可以多去牛客网讨论区看一下那些轻松进Google，阿里，腾讯，头条大佬们都是怎样进去的。 大一大二听起来似乎距离秋招还很遥远，实际上，19届的大四同学现已毕业，大三的同学正在筹备秋招，这意味着从明年年初开始，各大公司面试场就将由21，22届同学主导。互联网是人类文明迄今为止所见证的发展最快，竞争最激烈，参与最普遍，影响最深远的技术产业领域。因此，想要在这一领域发展的同学们千万不要放松自己，把握住当下的黄金时间去学习提升自己，才能在毕业时进入自己想要去的公司。从蒟蒻成长为大佬需要持久战，我们现在还有时间！ 相信大家最终的目标都是想要进入相对知名度较高的公司或者独角兽公司，如BATJ，TMD等等。但是现实中真的是千军万马过独木桥，中国每年有800万毕业生，计算机类的大约有150万左右，还不算跨专业求职的，留学生等等群体。毕竟计算机类的毕业后的薪资是所有专业中排名数一数二的，大多数人都想挤进来，但是事实上真的那么好得到高薪么？ 如果你的学校非常好，计算机专业排名前10的话可能会顺利很多，在面试中可能只要基础牢固，算法优秀或者有个很好的项目，可能会轻松的拿到offer，当然，要想拿ssp offer可能还要再进一步的去体现自己的能力。 如果你的学校没有优秀到让你可以顺利通过前面的流程，那么就要靠实力来争取了。 校招求职不是看你多优秀，是看你比其他人有多优秀。 在大多数人还没有真正执行起来提前准备的这个事情的时候，你提前准备，到时候就会毫不费力拿到满意的offer。 要知道，校招考察的东西现准备是来不及的，要想比别人更优秀，那就只有提前准备，这样才能准备充分，准备充分的时候机会来了就不会错失掉，很多人会在春招或者秋招的时候因为没有准备好错失好多机会。 所以，其实哪有什么看起来毫不费力，都是背后的努力。 如何去把握目前的黄金时间去学习和打好基础 下面来说一下校招考察的点，以及如何去利用充分的时间做充分的准备。 校招考察/看重的点： 1、基本实力（无法改变的） a、学校 b、学历 2、硬实力（可以提升和准备的） a、语言基础（至少掌握1-2门语言） b、计算机基础（包括计算机网络，操作系统，数据库，linux等） c、数据结构与算法（要想进大厂和独角兽公司并拿高薪，这点必须足够强） d、项目经历（尤其体现在简历和面试上） e、相关岗位专业知识（比如机器学习，深度学习等） f、一些开发常用框架 3、其他（相对不太好考察，不过如果展示出来还是非常加分的） a、学习能力 b、对技术的热情 另外就是大家基础打好之后也是不够的，需要对某些知识进行进阶的学习，因为面试中会深入的考察或者考察一些偏底层的东西，这里附一些同学精选的学习书单： JAVA进阶学习书单 《Java编程思想》，《Effective Java 中文版》，《深入理解Java虚拟机》（第二版），《Java并发编程的艺术》，《程序员代码面试指南》，《剑指offer》，《鸟哥的Linux私房菜》，《高性能MySQL》，《Redis设计与实现》 Java后台开发学习路径书单 《剑指Offer》，《算法导论》，《算法》（第四版），《大型网站技术架构》，《计算机网络》，《Spring 3.x企业应用开发实战》，《精通Spring》，《Head First Servlets & JSP》（中文版），《TCP/IP详解 卷1：协议》，《图解HTTP》，《图解TCP/IP：第5版》，《Java并发编程实战》，《深入理解Java虚拟机》（第2版），《Head First 设计模式》（中文版），《Java编程思想》 C++进阶学习书单 《算法设计与分析》，《STL源码剖析》，《Effective C++ 中文版》，《深度探索C++对象模型》 Lancelot的大前端书单-入门篇 《Head First Mobile Web》，《Head First HTML with CSS & XHTML》，《计算机网络》（第六版），《CSS禅意花园》，《Head First JavaScript》 算法工程师求职书单 《算法与数据结构》，《算法导论》，《剑指Offer》，《深度学习》《机器学习》，《统计学习方法》 数据研发入门学习书单 《Hive编程指南》，《Hadoop权威指南》（中文版），《鸟哥的Linux私房菜》，《Java编程思想》（第四版），《Spark》 在基础牢固的情况下，项目和算法这块真的是至关重要，都是取决于你是否能进大厂或独角兽以及拿高薪的重要参考标准。 什么样的项目才能拿高薪呢？ 显而易见，想要顺利通过大厂面试，显然一个项目是不够的，而且低质量的项目面试官看一眼认为没有提问价值，评分就会直线下降。那么什么样的项目才能帮你获得面试官好感，斩获大厂offer，甚至是sp，ssp offer（比同类岗位平均水平高，是薪资与能力相匹配的表现）呢？ 在面试中，对于我们的考察点无非就是已有能力和学习能力两点，面试官需要在极其有限的时间中对你做出一个尽可能准确的判断，主要还是通过你展现出来的实力来鉴别。有过实习经历，亲身参与了项目开发过程的同学都会感觉到自己在实习期间能力得到了迅速的提升，这是在学校中很多同学缺乏实战锻炼，实力无法充分被挖掘的缘故。想要在未来的求职路上脱颖而出，现在就要抓紧时间多做项目，尤其是高质量项目。所谓的高质量项目，最重要的一点是贵在真实，你要真的做过这个项目，其次要有亮点，可以是某个特别的功能，或者是使用了某种比较高端的技术等。 相比之实习经历，项目经历可以说是比较容易在短期内准备的东西了。可能有同学觉得自己还有很多地方没有学过，自己做不出比较完整，大型的项目。我们要避免一个误区：做项目不是为了给别人看的，而是增加自己实战能力的一种方式。所以无论你能做到什么程度，即使只会CURD也要动手去做。我们现在正处于时间充裕的黄金阶段，在学习的过程中同时去丰富自己的项目经历简直是一举两得的事！

一面： 首先是数据库 1.ACID 2.还问了个什么锁的（不会） 3.三次握手过程，为什么是三次而不是两次 4.TIME WAIT有什么用 5.流量控制 6. 拥塞控制 7.操作系统 8.进程&线程的区别 9.进程通信的方式 10.select和epoll区别 然后是C++ 1.static作用 2.const char * 和 char * const 的区别 3.一个空的类占多少内存 4.知道什么数据结构，vector底层实现，empty() 和size==0 有什么区别（这个不会） 5.dynamic_cast作用（还是不会） 6.代码题:三道题，前两道都很基础，第三题用的动态规划。 🆒二面死得不能再死了 1.问会不会linux，说知道一点，然后问了两个操作都不太会。。 2.然后问网络，7层模型从网络层以上的都讲讲。讲了IP和ARP，问了解PPP吗，我说不太清楚 3.面试官对我更加失望了 4.问了两个C++的简单的问题，然后让我手写快排，我写了之后有个bug，一直没调出来。

岗位:linux后台研发 部门:社交网络事业群(sng) 时间:历时一个月 薪资:sp(已收到正式offer) 个人情况:主要做后台研发方向(c/c＋＋/java)都用过，末流985计算机专业硕士，有过长达一年半的实习工作经历。计算机基础，算法，项目都还马马虎虎。有运气好有拿到百度，滴滴(sp)，京东(sp)，美团，携程，搜狐(sp),好未来(ssp)，便利峰(sp)，一点资讯，小红书，虎牙(sp)，乐信，华为，中兴等。。 一面:电话面 问了我目前的offer情况和找工作的理由 讲述一下zab协议过程，分布式锁原理，写失败会怎样？ redis中自己使用的场景，为什么这样用？ 惊群和雪崩效应说一下？ redis源码看过没？ 它的性能瓶颈是什么？ nginx惊群效应？ 消息中间件开源了解过没？(这个没深入问我，说了熟悉kafka，amq)，说说tcp如何保证消息有序吧。 接着大概问了我平时怎么学习的，爱看什么博客之类，面试就过了！ 二面:电话面(一个星期左右) 自我介绍 说说你会什么语言？ 问了一点c语言方面知识，然后又问了一点java语言集合类的知识，你比较熟悉虚拟机是吧，jvm运行机制？ jvm怎么进行类型安全检查？ 中间还问了一个jvm编译方面问题？没回答出来 设计模式了解哪些？ 1.A.....Z所有字母组合方式，不允许有重复的，用最优的方法实现！(说了位运算的方法)。 2.写一个方法输入一个整数，输出这个整数里面最大的质数，再次强调了方法最优！ 最后，后续会有人联系你！ 感受:后来这位二面面试官成了我的老大，面试过程还是很愉快的！ 三面:现场面 过了10天收到了邀约现场面的消息，周五到了深圳，周六上午正式开始面试的，当时陆陆续续有好几个认真比等，社招的，实习的，校招的都有，大概11点轮到了我，一进去面试官老师给我递了一张纸，写两个代码吧: 1.跳跃数组问题 2.广度优先遍历二叉树 然后讨论了我做的项目，也介绍了他们自己正在做的业务。前面两个算法问题我都很快写出来了然后自己做的项目面试官也比较感兴趣，所以过程还是很愉快的，没什么大问题。 四面:总监面 当天下午进行的总监面，一进去首先自我介绍，说说你最熟悉的项目，介绍下后台架构，你做的主要部分。(省略15分钟，全程我在说)，你算法怎样？二叉树后续遍历怎么实现？用一个栈呢？然后问了一个算法问题，熟人问题，说一下你的思路？你要怎么构造数据集？。。。你还有什么想问我的？ 全程面试 30分钟左右的样子 五面:hr面 简单聊了一下学习，实习，爱好，女朋友之类的情况，接着问了目前拿到offer一些薪资情况，就要我回去等消息了！记得hr当时说我应该没问题。。 五面:面委会面 回来找内推人问了情况，显示是报批中，然后老大也说我这边也基本通过了，等offer就好了，然后接下来的两个星期本人就一心沉迷论文不能自拔。。结果就最近收到了要加面通知，面委会很快就打来电话了 自我介绍 你做的项目中最拿手的架构介绍下？ 服务器用的什么？ 我在网络上点击一个链接说一下全过程,到tomcat后，tomcat做了什么呢？ 底层如何处理整个请求的？详细说一下？就这个问题我讲解了很久，面试官根据我的回答也问了很多其他知识点，线程池，nio，socket，servlet等。。 http常见状态吗300  302  301 304？http缓存说一下？ tacerroute原理？ linux系统熟悉吗？ 怎么查看占用某个端口的进程？ 怎么查看网络连接?cpu100如何定位？ us解释一下？ 什么时候是不正常？ closed-waited timewait状态是什么时候出现的？ 数据库存储引擎了解吗？ 说一下innodb和myaisam区别？ 底层索引怎么实现的？ 然后问了一个黑名单功能算法实现。 面试时间:大概16分钟左右。问的比较广，不是很深入，当时基本都回答出来了，面试官对我的评价还是很不错的。让我直接等hr电话。 然后前天下午收到了录用电话和邮件，沟通了薪水，最终也是给到了sp。整个面试过程经历了将近一个月左右。