【揭秘】我几乎面了所有知名公司的算法岗位

小小心得

个人经历

到了6月的时候,找了本科的数学教材开始微积分,线性代数和概率论的复习。主要挑选一些算法学习中常用的知识点进行回顾,如:偏微分、泰勒展开、拉格朗日函数、傅里叶变换,矩阵这块的逆矩阵、特征值与特征向量、二次型、奇异值分解、QR分解,以及概率论这块的各种分布(高斯分布和伯努利分布较重要)、概率密度、贝叶斯定理等等。同时也通过公众号文章关注到了SIGAI,在更新的文章中对很多知识可以有很好的巩固,比如:梯度下降法SVM综述神经网络中的各种激活函数人脸检测算法综述理解凸优化牛顿法和拟牛顿法卷积网络压缩加速生成对抗网络等等很多和机器学习深度学习相关的知识汇总。然后为了巩固提高自己的机器学习和深度学习知识水平,就报名了SIGAI的课程。同时买了《机器学习》(西瓜书),《统计学习方法》,《深度学习》(花书)进行学习。在SIGAI的课程里,我所重点学习的部分是最优化方法机器学习方法的原理和推导以及深度学习里的神经网络原理这一块。期间对照着书,自己学习着推导过一遍,然后跟着课程和雷老师又巩固一遍原理推导。因为这些在面试里被问到或者是手推的频率很高。

面试分享

阿里(CV算法工程师)

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多益(AI及大数据)

贝壳(CV算法工程师)

搜狗(CV算法工程师)

寒武纪(算法工程师):

vivo(图像算法工程师-图像加速)

商汤(CV算法工程师)

腾讯(算法)

原文发布于微信公众号 - SIGAI(SIGAICN)

原文发表时间:2018-11-10

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