Datawhale成员整理的面经,内容包括机器学习,CV,NLP,推荐,开发等,欢迎大家star
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Daily Interview 就是为了解决这些问题而生的!
💡 核心理念:不求大而全,但求精而准
| 模块 | 内容 | 适用岗位 |
|---|---|---|
| 🧮 算法基础 | 数据结构、算法思想、复杂度分析 | 🌟 所有技术岗位 |
| 💻 编程语言 | Java、JavaScript、Python等 | 开发岗、算法岗 |
| 🔧 计算机基础 | 操作系统、网络、数据库、数学 | 🌟 所有技术岗位 |
| 🤖 AI算法 | 机器学习、深度学习、NLP、CV | 算法岗、AI工程师 |
| 🏗️ 系统设计 | 分布式系统、高并发架构 | 高级开发岗 |
| 🛠️ 开发技术 | 前端、后端、大数据技术栈 | 开发岗 |
| 📋 项目经验 | 项目介绍、技术难点、优化方案 | 🌟 所有岗位 |
| 🗣️ 行为面试 | 自我介绍、职业规划、团队协作 | 🌟 所有岗位 |
访问 https://datawhalechina.github.io/daily-interview/ 获得最佳阅读体验。
重点模块:AI算法 + 数据结构与算法
辅助模块:数学基础 + 计算机基础
复习时间:面试前1-2天重点复习
重点模块:开发技术 + 数据结构与算法 + 计算机基础
辅助模块:系统设计(高级岗位)
复习时间:面试前半天快速过一遍
必备模块:项目经验 + 行为面试
适用对象:所有技术岗位
建议:提前准备,形成自己的表达模板
我们欢迎所有对面试准备有经验的朋友参与贡献!
感谢所有为这个项目做出贡献的朋友们!
本作品采用 知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议 进行许可。
这意味着你可以:
但需要遵循以下条件:
⭐ 如果这个项目对你有帮助,请给我们一个Star!⭐
💪 祝愿所有使用这份面经的朋友都能拿到心仪的offer!💪
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