算法工程师常见面试题

❶ 深度学习（视觉）面试中常问的知识点有哪些

• 一些基础算法题。包含但不仅限于大学里面ACM-ICPC竞赛中的数论、图论、数据结构、动态规划、几何数学等。不过鉴于很多面试官不是选手出身，所以你被问到的很可能是“Google面试题”、“Facebook面试题”、“国内某BATM面试题”之类的算法题，你可以以这些为关键字上网搜搜看，或者上LeetCode之类的刷题网站（ps:我没有用过）刷刷题找找感觉。

• 情景题。面试官可能会给你出一个情景题“在XXX情况下（此处省略100字），你有什么比较好的方案”。比如说你面试的是搜索引擎，面试官就和可能和你聊一些搜索引擎的问题；比如你面试的是在线广告竞价，他可能就会和你聊一聊一些小网站里面的小广告；又或者你去面试游戏，可能会被问怎么解决当摄像头跑到墙后面时候的问题。你这里是深度学习，可能也会被问到以后这方面的情景题吧，你要准备一下。不过其实你回答不出来也没有很大问题（如果你是校招或者刚刚转行想做这个），这方面主要考考你的逻辑思维和口头表达能力。

• 专业知识。深度学习这方面的专业知识。具体看公司要求了。如果他是想要找一些底子好的苗子自己培养，你这块懂不懂也没有太大关系。不过这是一个现实的社会，基本上都是要你在深度学习（视觉）方面的能力达到他们的需求的。而且我要是刚刚把你培养出来你就跳槽了那公司不就亏大了，所以现在招工基本上都要招能马上上手的。

• 聊聊梦想。其实你在去面试之前，HR就可能做好了背景调查，所以你可能已经是他们想要的人了。这个时候面试官可能忽略上述条件直接和你聊生活聊理想了。这个时候要切记工资是否达到了你的要求，将来是否有长足的发展，因为如果饭都吃不饱，还谈个什么理想！不过也有可能是在测试你的沟通能力。

❷ 研究生面试深度学习，常考知识点有哪些

近几年人工智能领域大热，专业人才缺口问题也逐渐显现。由于校招薪资比其他方向的开发人员高，很多同学想学习机器学习，毕业以后从事算法相关的岗位。

所谓知己知彼，百战不殆，下面整理了一些研究生面试深度学习算法工程师常考的知识点，帮助同学们更好的了解深度学习，提高个人的竞争力。

1）经典算法：EM,HMM,贝叶斯网络，朴素贝叶斯，聚类，PCA,LDA，高斯混合模型等等。

2） 概率论相关：各种分布，极大似然，最大后验，假设检验的过程（显着性水平和p的区别和联系），卡方检验等等。

3）机器学习主要模型：线性回归，逻辑回归，svm，各种树模型等等。原理公式要会，也要能熟悉推导过程。

4）大数据，要了解并行化分布式的东西，比如hadoop,spark,Hive等，要明白底层的工作原理。

另外，我们要知道面试回答问题的过程其实是各方面能力的展现过程。对面试官提出的问题，不要想当然地给出非此即彼的答案，要把自己的思考过程、分析脉络表述出来。很多时候面试官看重的不是你的答案，而是你分析问题解决问题的思维过程。

为了帮助同学们更快地掌握深度学习技术，成为人工智能领域高端人才，中公教育联合中科院自动化研究所专家，强力推出人工智能《深度学习》课程，让大家学有所成、真正掌握机器学习模型以及算法背后的原理。

❸ 华为的算法工程师面试大概会问哪些需要提前做哪些准备

准备常规算法，离散知识，或者手撕代码。我后台转算法，面试的时候就是这些，因面试官而异，仅供参考。

❹ 求java工程师面试题

1.介绍一下你自己吧 ——简单说说你的大学、专业、特长、志向
2.你了解我们公司的工作吗？有兴趣吗？——对你要做的工作给出理解同时用事实说明自己有兴趣
3.你经常到java论坛吗？最喜欢哪一个？——最好说CSDN和ITEYE，别人一听就知道你很有研究。
4.你会考研吗？你怎么看待加班和跳槽？——看你是不是能在公司待下去，一定要说自己不考研，专心在公司好好干，踏实干，如果你说“人总是往高处走的”别人就怀疑你干一年就跳槽！
5.剩下是我总结的经常出现的面试题，答案你可以在这里继续提问。

1. 写出你最常用的5个类和5个接口。
2. 写出你所知道的排序算法。并用Java实现一个快速排序。
3. 实现4个线程，其中2个每次加1，另外2个每次减1。
4. 写出你最常遇到的5个异常，并简单描述它们发生在什么情况下。
5. 用单例模式实现一个线程池。
6. 如何存储一个整数，这个整数的长度大于2的64次方。
7. 写一段代码，当用户输入a,在屏幕上显示b，在D:\test.txt中写入c。
8. Swing组件用的进程条是什么类？
9. JSP里面哪个内置对象可以提交客户的请求？
10. 什么是同步？实现线程同步的关键字是什么？如果已经出现死锁，你如何解决？

❺ 面试小米算法工程师，第一轮，第二轮顺利通过，到了第三轮，总监面第一道题脑筋急转弯，弹珠的问题，我答

咨询记录 · 回答于2021-10-24

❻ 都快2021年了，算法岗位应该怎样准备面试

说到算法岗位，现在网上的第一反应可能就是内卷，算法岗位也号称是内卷最严重的岗位。针对这个问题，其实之前我也有写过相关的文章。这个岗位竞争激烈不假，但我个人觉得称作内卷有些过了。就我个人的感觉，这几年的一个大趋势是从迷茫走向清晰。

早在2015年我在阿里妈妈实习的时候，那个时候我觉得其实对于算法工程师这个岗位的招聘要求甚至包括工作内容其实业内是没有一个统一的标准的。可以认为包括各大公司其实对这个岗位具体的工作内容以及需要的候选人的能力要求都不太一致，不同的面试官有不同的风格，也有不同的标准。

我举几个例子，第一个例子是我当初实习面试的时候，因为是本科生，的确对机器学习这个领域了解非常非常少，可以说是几乎没有。但是我依然通过了，通过的原因也很简单，因为有acm的获奖背景，面试的过程当中主要也都是一些算法题，都还算是答得不错。但是在交叉面试的时候，一位另一个部门的总监就问我有没有这块的经验？我很明确地说了，没有，但是我愿意学。

接着他告诉我，算法工程师的工作内容主要和机器学习相关，因此机器学习是基本的。当时我就觉得我凉了，然而很意外地是还是通过了面试。

核心能力

由于我已经很久没有接触校招了，所以也很难说校招面试应该怎么样准备，只能说说如果是我来招聘，我会喜欢什么样的学生。也可以理解成我理解的一个合格优秀的算法工程师应该有的能力。

模型理解

算法工程师和模型打交道，那么理解模型是必须的。其实不用说每一个模型都精通，这没有必要，面试的时候问的模型也不一定用得到。但更多地是看重这个人在学习的时候的习惯，他是浅尝辄止呢，还是会刨根究底，究竟能够学到怎样的地步。

在实际的工作当中我们可能会面临各种各样的情况，比如说新加了特征但是没有效果，比如升级了模型效果反而变差了等等，这些情况都是有可能发生的。当我们遇到这些情况之后，需要我们根据已知的信息来推理和猜测导致的原因从而针对性的采取相应的手段。因此这就需要我们对当前的模型有比较深入地了解，否则推导原因做出改进也就无从谈起。

所以面试的时候问起哪个模型都不重要，重要的是你能不能体现出你有过深入的研究和理解。

数据分析

算法工程师一直和数据打交道，那么分析数据、清洗数据、做数据的能力也必不可少。说起来简单的数据分析，这当中其实牵扯很多，简单来说至少有两个关键点。

第一个关键点是处理数据的能力，比如SQL、hive、spark、MapRece这些常用的数据处理的工具会不会，会多少？是一个都不会呢，还是至少会一点。由于各个公司的技术栈不同，一般不会抱着候选人必须刚好会和我们一样的期待去招人，但是候选人如果一无所知肯定也是不行的。由于学生时代其实很少接触这种实践的内容，很多人对这些都一无所知，如果你会一两个，其实就是加分项。

第二个关键点是对数据的理解力，举个简单的例子，比如说现在的样本训练了模型之后效果不好，我们要分析它的原因，你该怎么下手？这个问题日常当中经常遇到，也非常考验算法工程师对数据的分析能力以及他的经验。数据是水，模型是船，我们要把船驶向远方，只懂船只构造是不行的，还需要对水文、天象也有了解。这样才能从数据当中捕捉到trick，对一些现象有更深入的看法和理解。

工程能力

虽然是算法工程师，但是并不代表工程能力不重要，相反工程能力也很重要。当然这往往不会成为招聘的硬性指标， 比如考察你之前做过什么工程项目之类的。但是会在你的代码测试环节有所体现，你的代码风格，你的编码能力都是你面试的考察点之一。

并不只是在面试当中如此，在实际工作当中，工程能力也很关键。往小了说可以开发一些工具、脚本方便自己或者是团队当中其他人的日常工作，往大了说，你也可以成为团队当中的开发担当，负责其团队当中最工程的工作。比如说复现一篇paper，或者是从头撸一个模型。这其实也是一种差异化竞争的手段，你合理地负担起别人负担不了的工作，那么自然就会成为你的业绩。

时代在变化，行业在发展，如今的校招会问些什么早已经和当年不同了。但不管怎么说，这个岗位以及面试官对于人才的核心诉求几乎是没有变过的，我们从核心出发去构建简历、准备面试，相信一定可以有所收获。

❼ PHP工程师面试常见问题有哪些

基础知识，数据库，框架，也很可能问你他们工作遇到的问题

❽ 要面试算法工程师，大神给点相关经验啊

算法是比较复杂又基础的学科，每个学编程的人都会学习大量的算法。而根据统计，以下这18个问题是面试中最容易遇到的，本文给出了一些基本答案，供算法方向工程师或对此感兴趣的程序员参考。
1)请简单解释算法是什么?
算法是一个定义良好的计算过程，它将一些值作为输入并产生相应的输出值。简单来说，它是将输入转换为输出的一系列计算步骤。
2)解释什么是快速排序算法?
快速排序算法能够快速排序列表或查询。它基于分割交换排序的原则，这种类型的算法占用空间较小，它将待排序列表分为三个主要部分：
·小于Pivot的元素
·枢轴元素Pivot(选定的比较值)
·大于Pivot的元素
3)解释算法的时间复杂度?
算法的时间复杂度表示程序运行完成所需的总时间，它通常用大O表示法来表示。
4)请问用于时间复杂度的符号类型是什么?
用于时间复杂度的符号类型包括：
·Big Oh：它表示小于或等于目标多项式
·Big Omega：它表示大于或等于目标多项式
·Big Theta：它表示与目标多项式相等
·Little Oh：它表示小于目标多项式
·Little Omega：它表示大于目标多项式
5)解释二分法检索如何工作?
在二分法检索中，我们先确定数组的中间位置，然后将要查找的值与数组中间位置的值进行比较，若小于数组中间值，则要查找的值应位于该中间值之前，依此类推，不断缩小查找范围，直至得到最终结果。
6)解释是否可以使用二分法检索链表?
由于随机访问在链表中是不可接受的，所以不可能到达O(1)时间的中间元素。因此，对于链表来说，二分法检索是不可以的(对顺序链表或排序后的链表是可以用的)。
7)解释什么是堆排序?
堆排序可以看成是选择排序的改进，它可以定义为基于比较的排序算法。它将其输入划分为未排序和排序的区域，通过不断消除最小元素并将其移动到排序区域来收缩未排序区域。
8)说明什么是Skip list?
Skip list数据结构化的方法，它允许算法在符号表或字典中搜索、删除和插入元素。在Skip list中，每个元素由一个节点表示。搜索函数返回与key相关的值的内容。插入操作将指定的键与新值相关联，删除操作可删除指定的键。
9)解释插入排序算法的空间复杂度是多少?
插入排序是一种就地排序算法，这意味着它不需要额外的或仅需要少量的存储空间。对于插入排序，它只需要将单个列表元素存储在初始数据的外侧，从而使空间复杂度为O(1)。
10)解释什么是“哈希算法”，它们用于什么?
“哈希算法”是一个哈希函数，它使用任意长度的字符串，并将其减少为唯一的固定长度字符串。它用于密码有效性、消息和数据完整性以及许多其他加密系统。
11)解释如何查找链表是否有循环?
要知道链表是否有循环，我们将采用两个指针的方法。如果保留两个指针，并且在处理两个节点之后增加一个指针，并且在处理每个节点之后，遇到指针指向同一个节点的情况，这只有在链表有循环时才会发生。
12)解释加密算法的工作原理?
加密是将明文转换为称为“密文”的密码格式的过程。要转换文本，算法使用一系列被称为“键”的位来进行计算。密钥越大，创建密文的潜在模式数越多。大多数加密算法使用长度约为64到128位的固定输入块，而有些则使用流方法。
13)列出一些常用的加密算法?
一些常用的加密算法是：
·3-way
·Blowfish
·CAST
·CMEA
·GOST
·DES 和Triple DES
·IDEA
·LOKI等等
14)解释一个算法的最佳情况和最坏情况之间有什么区别?
·最佳情况：算法的最佳情况解释为算法执行最佳的数据排列。例如，我们进行二分法检索，如果目标值位于正在搜索的数据中心，则这就是最佳情况，最佳情况时间复杂度为0。
·最差情况：给定算法的最差输入参考。例如快速排序，如果选择关键值的子列表的最大或最小元素，则会导致最差情况出现，这将导致时间复杂度快速退化到O(n2)。
15)解释什么是基数排序算法?
基数排序又称“桶子法”，是通过比较数字将其分配到不同的“桶里”来排序元素的。它是线性排序算法之一。
16)解释什么是递归算法?
递归算法是一个解决复杂问题的方法，将问题分解成较小的子问题，直到分解的足够小，可以轻松解决问题为止。通常，它涉及一个调用自身的函数。
17)提到递归算法的三个定律是什么?
所有递归算法必须遵循三个规律：
·递归算法必须有一个基点
·递归算法必须有一个趋向基点的状态变化过程
·递归算法必须自我调用
18)解释什么是冒泡排序算法?
冒泡排序算法也称为下沉排序。在这种类型的排序中，要排序的列表的相邻元素之间互相比较。如果它们按顺序排列错误，将交换值并以正确的顺序排列，直到最终结果“浮”出水面。
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❾ 如何面试算法工程师

墙面是算法工程师话你基本上你要有这个工程师的证，还有就是一些个人资料的简历证明

❿ Java高级软件工程师会面试哪些问题

如果要应聘高级开发工程师职务，仅仅懂得Java的基础知识是远远不够的，还必须懂得常用数据结构、算法、网 络、操作系统等知识。因此本文不会讲解具体的技术，笔者综合自己应聘各大公司的经历，整理了一份大公司对Java高级开发工程师职位的考核纲要，希望可以帮助到需要的人。

1 Java基础

1.1 Collection和Map

(1)掌握Collection和Map的继承体系。

(2)掌握ArrayList、LinkedList、Vector、Stack、PriorityQueue、HashSet、 LinkedHashSet、TreeSet、HashMap、LinkedHashMap、TreeMap、WeakHashMap、EnumMap、 TreeMap、HashTable的特点和实现原理。

(3)掌握CopyOnWriteArrayList、CopyOnWriteArraySet、ConcurrentHashMap的实现原理和适用场景。

1.2 IO

(1)掌握InputStream、OutputStream、Reader、Writer的继承体系。

(2)掌握字节流(FileInputStream、DataInputStream、BufferedInputStream、 FileOutputSteam、DataOutputStream、BufferedOutputStream)和字符流 (BufferedReader、InputStreamReader、FileReader、BufferedWriter、 OutputStreamWriter、PrintWriter、FileWriter)，并熟练运用。

(3)掌握NIO实现原理及使用方法。

1.3 异常

(1)掌握Throwable继承体系。

(2)掌握异常工作原理。

(3)了解常见受检异常(比如FileNotFoundException)、非受检异常(比如NullPointerException)和错误(比如IOError)。

1.4 多线程

(1)掌握Executors可以创建的三种(JAVA8增加了一种，共四种)线程池的特点及适用范围。

(2)掌握多线程同步机制，并熟练运用。

1.5 Socket

(1)掌握Socket通信原理。

(2)熟练使用多线程结合Socket进行编程。

2 Java虚拟机

2.1 JVM内存区域划分

(1)掌握程序计数器、堆、虚拟机栈、本地方法栈、方法区（JAVA8已移除）、元空间（JAVA8新增）的作用及基本原理。

(2)掌握堆的划分：新生代（Eden、Survivor1、Survivor2）和老年代的作用及工作原理。

(3)掌握JVM内存参数设置及调优。

2.2 类加载

(1)掌握类的加载阶段：加载、链接（验证、准备、解析）、初始化、使用、卸载。

(2)掌握类加载器分类及其应用：启动类加载器、扩展类加载器、应用程序类加载器、自定义加载器。

3 J2EE

(1) 掌握JSP内置对象、动作及相关特点和工作原理。

(2) 掌握Servlet的特点和工作原理。

(3) 掌握Spring框架的IOC和AOP实现原理（反射和动态代理）。

(4) 至少掌握一个MVC框架（Spring MVC，Struts等）的工作原理，并熟练运用。

(5) 至少掌握一个ORM框架(Hibernate，MyBatis等)的工作原理，并熟练运用。

4 数据结构与算法

(1)掌握线性表和树的特点并熟练运用。

(2)掌握常用排序和查找算法：插入排序(直接插入排序、希尔排序)、选择排序(直接选择排序、堆排序)、交换排序(冒泡排序、快速排序)、归并排序，顺序查找、二分查找、哈希查找。

(3) 熟练运用常见排序和查找算法思想解决编程问题。

(4)了解几大基本算法：贪心算法、分治策略、动态规划。

5 计算机网络

(1)掌握网络的分层结构，及每层的功能特点。

(2)掌握TCP/IP的通信原理(三次握手、四次挥手)

6 数据库

(1)掌握复杂的SQL语句编写。

(2)掌握数据库的优化（SQL层面和表设计层面）。

(3)至少掌握一款数据库产品。

(4)熟悉高并发、大数据情况下的数据库开发。

7 Web技术

(1)掌握AJAX的工作原理。

(2)至少熟悉一款JS框架(比如JQuery)。

8 设计模式

(1)熟悉常见的设计模式。

(2)会将设计模式理论应用到实际开发中。

9 Linux

(1)熟练运用Linux常见命令。

(2)熟悉Linux操作系统基本概念及特点。

(3)熟悉Shell脚本。

10 操作系统

(1)掌握操作系统的进程管理。

(2)了解操作系统的I/O。

11 正则表达式

(1)掌握常见正则表达式符号。

(2)熟练运用正则表达式解决实际问题(比如匹配电话号码、邮箱、域名等)。