同级别的话，字节跳动的 base（基础月薪）可能稍微高一点，而且以前有加班费（虽然现在取消了）；但腾讯这边年终奖的潜力比较大，所以总包不会有什么差别，而且今年年终腾讯给不少员工发了 100 股，也是相当有牌面的福利了...福利待遇 字节跳动的日常福利真的没得说，一日三餐免费 + 下午茶 + 不限零食 + 过节时各种别出心裁的小福利早就刷爆了全网，我在实习时也没忍住发过几个朋友圈哈哈。...腾讯是早餐免费，晚餐可以刷夜宵券抵扣（一般都用不完）。...所以还是建议大家选择成熟稳定的业务部门，一线业务和其他业务的部门待遇也可能是天差地别。...腾讯全新的使命愿景是 “用户为本，科技向善”，全新的价值观是 “正直、进取、协作、创造”。在进公司前我是完全感受不到这些的，也曾在小时候因为充值游戏却抽不出卡而对腾讯心生怨气。
“我们的算法工程师水平太差了，完全解决不了问题！” ——作为一个经常和传统企业打交道的乙方，这种抱怨陈老师听得太多了，类似惨痛画面也见得太多了。今天我们系统说说。 模型厉害不厉害，厉害！...于是，很多企业咬牙跺脚，出高薪，聘请来自互联网大厂的算法工程师、数据挖掘工程师、数据建模师，期望他能做出超厉害模型。“只要你能预测精准了，那我肯定能如鱼得水”是他们的口头禅。...又刚好，一批2019年左右混入所谓互联网大厂的算法工程师们，被裁员了，以为自己可以打着“前头腾阿高级算法工程师”旗号收割一波传统企业，从此乌鸡变凤凰，走上人生巅峰。两者一拍即合。...，为啥还要小妹来帮忙，你看人家抖音不都是算法工程师做的？？”...别的不说，单说生鲜电商，疫情影响，大家都觉得生鲜电商有前途，于是一帮连饭都没有煮过、娃都没有生过的算法工程师们，正在努力研究“蔬菜精准推荐”“买菜智能预测”算法呢。 是滴！
春招拿到了阿里实习offer，腾讯WXG劳务实习生offer，秋招（就是现在）拿到了腾讯MIG核心部门的offer(后来谈正式offer时候发现是sp，有点小激动)，搜狗搜索SP（对面给的口头，我没接受...腾讯MIG一面（电面，40min） 只说了阿里的项目，就结束了。...如果你的目标是算法工程师，就不要让社团活动、优秀班干部占据太多的篇幅，一页简历空间就那么大，在有限的空间里尽可能展示自己的技术实力。 我理解等面试结果的你 等面试结果是痛苦的，我经历过两次。...给明年的你 成为算法工程师，应该学习哪些东西 首先说算法工程师有几个方向：NLP，推荐，CV，深度学习，然后结合公司业务做得内容各不相同 传统机器学习算法：感知机，SVM，LR，softmax，Kmeans...没错，一年前的今天，我菜的不能再菜了，从一个算法小白，经过一年的努力还是能轻松拿到腾讯的offer。所以，你呢？ 本文来自牛客网 作者：老班长
另外，新智元也从阿里巴巴、腾讯这样的大厂了解到，今年的校招情况也出现了算法岗位供大于求的情况，热门算法岗往往能收到无数简历，竞争激烈。...阿里AI岗位招聘特点： 阿里收到的求职岗位，最多的是 NLP 算法工程师、计算机视觉领域的算法工程师。...首先搞清楚有哪些AI岗位 无数人涌入AI算法岗，认准了待遇高、前途好。但在谈人工智能的待遇前，得先清楚人工智能岗位都有啥。...3的代表：微软小冰、微信、腾讯王者荣耀等工资待遇一般情况下按上面的数字递减。 案例一 国内某一本自动化专业本科，国内某985硕士(研究方向：动态优化+并行计算)。...腾讯技术大咖 要求，全球TOP100 CS相关硕士博士毕业，人工智能相关，待遇：上不封顶offer，深圳市还有“孔雀计划”160w的奖励。
翻出来了17年自己梳理的数据工程师的算法学习内容，当时的理解和现在会有些许不同，但整体来看还是可以的，有一些比较细节的内容并没有花较多的时间来整理，留待大家自己补充了，在此不再做任何修改分享给大家参考，...该图中包含的算法范围可能会比较广，当然大家在学习的时候也可以有所取舍，根据居士个人经验，简单举例说明一下几大块算法对数据工程师的重要性，或者说是学习建议吧： 分布式算法：大数据相关的同学必备，日常工作可能使用不多...大数据算法：偏ETL和基于大数据平台开发的同学最好多做了解，现在很多大数据处理的背后都隐藏了这些大数据相关的算法，比如ES、Kylin、Hadoop。...其它算法：这里列了一些日常工作会遇到，但是一般不需要我们了解太深的算法，比如加密、压缩和调度算法，这些最好是有所了解知道不同算法的作用和区别，但是如果项目不太需要，不必学的特别深。...ok，大致就这些内容，如果此图对你有帮助，欢迎开启你的算法学习道路！
通过分析2021年公开的工资待遇数据，以了解百度支付给受雇到美国的外国劳工的薪水。 2021年，百度向25名员工提供了工作机会，主要是工程和研究方面的工作，其中大多数职位的基本年薪超过了15万美元。...这些数据仅指基本工资，不包括额外的股票授予或奖金，也不涵盖所有员工的薪水待遇，只针对持签证来美国工作的员工。...不妨看看在百度能挣到多少钱： 工程师 高级软件工程师：156000美元至159000美元 软件工程师：158999美元 高级系统安全研究人员：162857美元至168000美元 高级硬件工程师：167076...180000美元 深度学习开发人员：181500美元 主任/主管研究人员：193714美元 人力资源和市场营销 人力资源运营专家：104400美元 产品增长营销经理：132000美元 相关阅读 · 腾讯员工基本年薪曝光...：算法研究员 158 万、AI 基础架构 126 万、DevOps 91 万、项目经理 76 万 阿里巴巴员工基本年薪曝光：资深主管算法工程师 155 万、业务开发专家 87 万、研究科学家 91 万
常见的搜索方法包括：随机搜索、贝叶斯优化、进化算法、强化学习、基于梯度的算法。其中强化学习和进化学习是主流算法，也是本章节重点介绍对象。...多目标 NAS 可以分为两类：基于 RL 和基于 EA 的算法。MnasNet/ MONAS 是基于 RL 的多目标算法。...图 5 AutoML 开源框架全景图 AutoML 框架能帮助算法工程师减轻负担，降低特征工程和超参数调优的工作量，NAS 可以完成模型的构建，基于 AutoML 的一揽子解决方案（如图 5 包含 AutoML...目前 Cloud AutoML 的费用是 20 美金/小时，相当于国内算法工程师的时薪。 机器学习的平台化降低了 AI 产品的使用成本，最终会降低机器学习的准入门槛，但提高了个人的职业门槛。...工业时间业务不止模型调参那么简单，需要结合很多图像数据的先验知识，随着 NAS 的发展，也许不能取代 100% 的人力成本，但是在项目团队中解放 50% 以上的算法工程师还是可行的。
从事iOS两年，转算法工程师的历程。...第一面是问的都是 算法基础。按照网上的面经准备好基本没问题，基本不会超出网上的大纲。我回忆一下，我的面试题目。...总结失败的经验，我对每个算法是理解了，但是对算法的应用场景思考不多，也没有经验，对于应用方面回答不好，所以失败。所以总结对算法的学习，需要从原理，和其他算法的优缺点，以及应用场景去把握，面试才不可怕。...说了这么多，如果你是应届生，尽量多参加天池或者kaggle的比赛，对算法有一定基础，所有公司对应届生的要求不会太高，会很宽容，好好珍惜应届生的机会；本人不是应届生，也不是研究生，中途转算法，虽然是985...大学，但是简历关都被刷了很多，历程坎坷，幸好还是顺利踏入算法工程师的行业，且看未来吧。
所以我也经常无私的去帮助陌生人和朋友，无论是生活还是编程上，你也可以试试~ 因为我导师的研究方向是数据挖掘和自然语言处理，同时毕业设计在做知识图谱和实体对齐相关的研究，自己对这部分挺感兴趣的，所以申请了“算法工程师...职位描述 算法工程师：自然语言处理(NLP)、图像处理、语音识别、机器学习、分布式并行算法、数据挖掘、推荐搜索、复杂网络、深度学习、广告、机器翻译 岗位描述：如何从海量商品中找到最合适的商品、推荐和搜索系统...最小生成树普里姆算法、最短路径Dijkstra算法、Floyd算法。 PS: 前些天无聊百度了下图灵奖获得者，确实都是些大牛啊！那些XXX算法和XX语言的发明者基本都是其中的成员之一。...大家都知道我会强推July的文章：教你如何迅速秒杀掉：99%的海量数据处理面试题 题18：(腾讯)在40亿个海量数据中如何判断一个是否存在？...面试官：你Pointwise采用的是什么算法？请详细说说。 作者：我们采用PRank算法实现的，它是一种回归的算法。
所以我也经常无私的去帮助陌生人和朋友，无论是生活还是编程上，你也可以试试~ 因为我导师的研究方向是数据挖掘和自然语言处理，同时毕业设计在做知识图谱和实体对齐相关的研究，自己对这部分挺感兴趣的，所以申请了“算法工程师...职位描述 算法工程师：自然语言处理(NLP)、图像处理、语音识别、机器学习、分布式并行算法、数据挖掘、推荐搜索、复杂网络、深度学习、广告、机器翻译 岗位描述：如何从海量商品中找到最合适的商品...最小生成树普里姆算法、最短路径Dijkstra算法、Floyd算法。 PS: 前些天无聊百度了下图灵奖获得者，确实都是些大牛啊！...大家都知道我会强推July的文章：教你如何迅速秒杀掉：99%的海量数据处理面试题 题18：(腾讯)在40亿个海量数据中如何判断一个是否存在？...面试官：你Pointwise采用的是什么算法？请详细说说。 作者：我们采用PRank算法实现的，它是一种回归的算法。
农历春节，办公室里还有个别外籍工程师没有休假，李万鹏激动地告诉他们这一消息，大家都不太相信——在他们的印象中，李万鹏的水平还停留在找bug的阶段，很难有特别大的贡献。...也正是在这一年，加入腾讯后的李万鹏有了新的角色——全职负责Linux 内核KVM开源相关工作，这在国内云厂商中是比较少见的。 业界做开源通常都是零散的组织，像腾讯云一样专门有开源团队的并不多。...李万鹏所在团队的成员都是一个或几个技术方向的核心开发人员，成立专门的组织最大的好处是能够建立好的工程师文化，比如李万鹏擅长内核调度子系统、中断虚拟化与PV虚拟化优化；有个小伙子擅长开发性能监测单元的虚拟化特性...最近在接受采访时，Linus 对于将操作系统免费开放的选择评价是“绝不会后悔”，他说，“我过得还不错，虽然没有大富大贵，但我是一名软件工程师，收入还不错，正在做着自己喜欢的事情，并可以按照自己的节奏推进...关注腾讯开源公众号 获取更多最新腾讯官方开源信息！
在腾讯课堂，我们又是如何应用React Native？...上述问题，在次课程都将会一一探讨 ＊ 讲师简介： @郭锋棉，腾讯IMWeb前端开发工程师，就职于SNG；负责腾讯课堂H5以及Hybrid App的Web前端开发；对ReactNative在业务上的使用有较为深入的了解...4月20日 20.30-21.30 内容 预告 1、React Native 概述 2、React Native 入门 3、React Native 在腾讯课堂的应用 免费报名：点击下方阅读原文 扫码下方二维码
今天在这分享目前国内公司Java面试常问的问题包括JVM、常用的算法和数据结构，redis缓存，分布式，Spring，微服务等。...（备注腾讯推荐即可审核通过） 300道高频常问Java体系面试问题 Java集合22题 ArrayList 和 Vector 的区别。...（备注腾讯推荐即可审核通过） 全部目录及答案展示，其中数据结构我分开整理了 读者福利 读到这的朋友还可以私信我免费领取一份收集的Java核心知识体系文档及更多Jav进阶知识笔记和视频资料。...（备注腾讯推荐即可审核通过） 重要的事说三遍，转发+转发+转发！ 更多笔记分享
这本书又叫犀牛书，号称javascript开发者的圣经，网上对此书评价很多，大概意思都是说这本书是一本JavaScript文档手册，没有完整看过一遍此书的都不能算是一名合格的前端工程师。...《ECMAScript6入门》 ★★★★ 前端工程师当然要关注ECMAScript的发展。阮老师的这本科普小书！短小精悍，通俗易懂。...《Web性能权威指南》 Google工程师教你优化web性能，刚看了个开头，高工推荐，听说讲得比较深。 《大型网站技术架构》 ★★★★ 网站架构入门科普。刚刚看完，写得挺好的，通俗易懂。...作者是前腾讯产品经理，糗事百科的创始人，不过好像在知乎上因为创始人股权纠纷的问题，被黑臭了。。。
腾讯云开发者「热技解读」专栏特邀专家，从多方面分享解读 ChatGPT 相关技术并输出文章。在本篇，你可以快捷了解及访问所有作品。 请点击下方图，阅读全文
腾讯网络平台部面向全球高校招聘暑期实习生！ 欢迎广大有志青年踊跃报名 ! 还在等什么？说的就是你 鹅厂网事 分享鹅厂网络的那些事儿 扫码关注！解锁更多~
腾讯算法大赛 本文参考于我协会前会长吴师兄的文档 腾讯社交广告高校算法大赛是面向高校大学生的算法大赛，作为腾讯核心的广告业务单元，腾讯社交广告通过对海量社交数据进行深入分析，构建多样广告场景，与8亿用户连接对话...本次大赛旨在开放腾讯在社交和数字广告领域的真实数据，面向高校学生征集最智慧的算法解决方案。...详细的赛题见腾讯算法大赛, 记得也把 FAQ 看完, 里面也包含了许多重要信息 赛题比较难理解, 因为赛题属于广告学范畴, 如果实在难以理解赛题的可以先看看这篇文章, 看完再重新看一遍赛题就会通透许多转化率预估...基础特征 基础特征即腾讯官方提供的数据，各种的ID标签，将一些没用的标签去掉即可，不需 要作过多的处理 2、3 用户行为特征的处理 用户行为特征的处理逻辑较为繁琐， 也是整个项目中最繁琐的操作， 逻辑比较难理
（注：标题里的算法，指机器学习算法，或者说“算法工程师”这个职位名称里的“算法”，不是“算法与数据结构”里的那个算法。...谁能告诉我有没有什么更好的名字来区别这它们，或许是“机器学习算法”与“传统算法”？） 算法与算法工程师 先来一段我在知乎里回答“做算法工程师是一种怎样的体验？”...算法工程师可能只需用类似Hive的方式，写几个类似SQL的语句就可以完成模型的训练、交叉验证、参数优化等工作。 而机器唯一不能替代的就是对数据的理解，这是算法工程师存在的价值。...而数据是和业务强相关的，算法工程师将更加接近产品经理的角色，而不是程序员。深入理解数据、业务和产品，寻找模型和它们的结合点，将成为算法工程师的核心竞争力。...这里刘同学提出一个问题，那就是算法工程师对算法需要理解到何种程度？事实是，即使从算法的应用出发，工程师也需要掌握模型的优缺点、适用场景、模型选择、参数调优等技术。
针对类别不平衡问题，用预测概率对不同类别的loss进行加权。Focal loss对CE loss增加了一个调制系数来降低容易样本的权重值，使得训练过程更加...
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