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岗位描述：

  • 京东

    1-2019年毕业，本科及以上学历
    2-研究及应用前沿互联网技术，如机器学习、深度学习、数据挖掘、推荐、搜索、自然语言处理、分布式并行算法、复杂网络、图像识别、计算机视觉、语音等
    3-至少熟悉java, c++，python中的一种开发语言
    4-良好的逻辑思维能力，良好的沟通能力、团队合作精神和学习能力

  • 阿里巴巴：算法工程师-机器学习 Software engineer -Machine Learning

    1、负责机器学习、深度学习领域的技术研发工作，包括但不限于神经元网络模型设计与优化、强化学习、迁移学习、主动学习、维度降低、核方法、谱方法、特征提取与稀疏学习、等级学习、推荐、随机优化等的算法和系统研发等；
    2、负责机器学习尤其是深度学习前沿问题的探索与研究，结合未来实际应用场景，提供全面的技术解决方案；
    3、负责提供分布式的算法实现的解决方案，大幅提升算法计算规模和性能；
    4、负责提供大数据分析建模方案，沉淀行业解决方案，协助拓展业务边界。

  • 华为:

    我们致力于软件算法的研究设计，通过算法大幅改善产品体验和性能效率
    1、可以对单点算法性能做出极致优化，或具备全局视野，能从E2E考虑算法应用竞争力体现；
    2、 负责移动终端设备人工智能、大数据挖掘算法和解决方案的研究、设计、验证和交付;
    3、 对传感器在专业运动健康、生物识别、情景感知等技术做出优秀的用户体验。

岗位要求：

  • 阿里巴巴：算法工程师-机器学习

    1、本科及以上学历，硕士博士优先，计算机、数学、电子工程、通信等相关专业；
    2、熟悉常用机器学习算法，对模式识别、深度学习、增强学习等相关领域，极佳的工程实现能力，精通C/C++、Java、Python等至少一门编程语言；
    3、候选人有数理分析方面良好的素养以及数理统计基础；
    4、良好的数据敏感能力、较强的逻辑分析能力；
    5、良好的团队合作精神，能够做到严谨、皮实、乐观；
    6、有实际成果并发表在国际顶级会议、期刊者优先，有在ImageNet、MSCOCO、ICDAR等权威数据库上提交过结果并取得优异成绩者优先；
    7、有deeplearning的经验，有linux下开发经验的，大规模数据处理经验优先。

  • 华为

    1、具备人工智能AI算法、大数据算法、数据结构算法设计和开发能力；
    2、具备前沿人工智能技术跟踪和业界趋势的跟踪和算法应用能力；
    3、至少掌握Java/Python/C其中一种开发语言，掌握Hadoop开源工具使用更佳；
    4、至少掌握一种数据挖掘工具和深度模型训练工具,如Tensorflow,caffe,matlab；
    5、具备较强的动手实践能力,能够快速把想法用算法程序的实现；
    6、具备挑战不可能的精神和创新意识，主动担责，攻坚破难；
    7、具备良好的团队合作精神，善于沟通。

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一份简历按照5号和小5字号，加上调整页边距后的空间，一页A4纸可以容纳33到53行。

简历总体思维导图

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核心是经历。
从“岗位JD的分析”以及“经历撰写的句式与方法”两个角度，教会大家如何用职业人和职业化的口吻描述自己的经历。

** 具体的经历写法对屏幕进行了截取：**C:\Users\dell\Videos\Captures

以下是各部分的写法：

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经历是核心

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__ 以下的几篇都是前辈学院-实习僧的简历课程 __

简历制作前需要搞清楚的三个核心问题：

  1. 首先，同学们在什么情况下会使用简历？
  2. 其次，简历在整个求职过程中有什么功能？或者说站在求职者和雇主的不同角度上，需要它实现什么功能？
  3. 最后，hr们在筛选简历时候的标准是什么？基于这种标准，同学们制作简历应该遵循怎样的原则？

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解决了这三个核心问题，还需要了解雇主在筛选简历时关注些什么，我们动手做简历才会更有把握。

根据筛选简历，确定制作简历的原则：

履历根据项目要求来写，匹配；
能一页就一页；
重点在实习，实践经历、项目上；
体现优秀；

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贪心算法的难点在于证明这个问题可以用贪心算法来解
很少单独考贪心算法

简单贪心问题

lc455，392

贪心算法与动态规划的关系

lc435
贪心是动态规划的特例

如何证明贪心算法的正确性

  1. 数学归纳法；
  2. 反证法；

最小生成树和最短路径都用到了贪心算法，贪心只是其中一步

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这是 H1

面试中对动态规划的考查难度不是很难

来源

以斐波那契数列为例，单纯方式的递归会造成指数级的时间复杂度，因为其中有大量重复的计算过程；
因此考虑将重复的数字用数组记录下来–记忆化搜索：自上向下的解决问题
动态规划：自下向上的解决问题

关联

递归问题—重叠子问题+最优子结构（针对最优解问题）—记忆化搜索：自上向下的解决问题
| |
|—动态规划：自下向上的解决问题（可以没有递归过程）

用自上向下的方式去思考，用自下而上的方式去实现。
最优子结构：通过子问题的最优解，可以得到这个问题的最优解

许多实际问题是斐波那契问题：
如爬楼梯，120,64

以343为例：
首先这个问题用暴力搜索方法去思考，由于分割成多少是不知道的，因此不能用循环方式（O（n2）），因此使用递归的方式;
通过画图分析，发现有大量的重叠子问题，因此可以用记忆化搜索来实现。
lc343分别用记忆化搜索和动态规划的思路来实现了。（可以看出，记忆化搜索的方法比较容易想到）
【实际上，这个问题用暴力解法的话：回溯遍历将一个数做分割的所有可能性O(2^N)】

279，91，62

tips：

  1. 注意对状态的定义（函数的定义）；【做什么】状态定义不同，则解决方式不同
  2. 根据对状态的定义，决定状态的转移，状态转移方程。【怎么做】

198，309这两个问题除了动态规划也可以用其他方法来做

背包问题

时间复杂度：O（NC）
空间复杂度：O（NC）–O(C*2)–O(C)

  1. 完全背包问题：每个物品可以无限使用；
  2. 多重背包问题：每个物品不止一个，有num（i）个
  3. 多维费用：考虑物品的体积和重量两个维度，变成三维数组

背包例子：416，322，377，474，139，494

最长上升子序列问题LIS

注意状态的定义
lc300的两种实现
LIS(i)表示以第i个数字为结尾的最长上升子序列的长度；
LIS(i)表示[0…i]的范围内，选择数字nums[i]可以获得的最长上升子序列的长度。【注意是选择，不是考虑】
lc300的O（n^2）解法；
O(NlogN)解法。链接（新开了数组进行存储有序的序列，并进行二分查找）

更多动态规划问题

  1. LCS:

动态规划给出具体解

以300LIS为例，给出具体的最长递增子序列，倒着查找
\0-1背包问题,反向重构，需要指出的是，由于反向重构时，需要利用原来的信息，因此对空间优化的方法就不行了

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递归和二叉树的紧密关系

基本上二叉树的大部分操作都会用到递归，因为二叉树本质上就是一种递归的数据结构

写递归函数时要注意：
先写递归终止条件；
递归过程。

递归的返回值
129,257

更复杂的递归逻辑
437，

二分搜索树（二分查找树）

235，98，450，230，236

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使用栈的原因是，需要在嵌套关系中获得最近的一个元素。

递归和栈的紧密关系

递归算法：
二叉树144,94,145

写递归函数时要注意：
先写递归终止条件；
递归过程。

使用栈模拟系统栈，写出非递归程序；（三种遍历方式的统一写法）
教科书上的经典非递归方法

队列的基本应用–广度优先遍历（对于树，层序遍历；对于图，无权图的最短路径）

103,107，199

BFS与图
279，127，126

优先队列

leetcode347，23
k分的归并排序（我们一般的是二分归并）

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206,83，86，328，2，445

一般来说对链表的操作，基本都要求不能改变node的值，但是有一个例外，237

技术
预先创建几个节点，将每个变量所对应的节点明确出来，画图，进行穿针引线

技术
设立链表的虚拟头结点：203，82，21，24，25（在需要对头结点需要额外操作时），尤其是在删除链表中的某个节点时

双指针技术
删除倒数第n个节点：19，61，143
判断有没有环
回文链234

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有序数组的二分查找；
set；（二分查找树[红黑树]实现和散列表[哈希]实现）
map；（二分查找树[红黑树]实现和散列表[哈希]实现）

二分查找树实现查找用logN时间，保留了数据的顺序性，提供更多的功能，即java中的treemap，treeset；
散列表就是查找用常数时间，即java中的hashset。

当键都是长字符串时，

leetcode 1,15,18，16【16并不是查找表】，454，49，447，149

最关键的是：

到底应该查找什么？

滑动窗口+查找表
lc219，217，219

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如何写出正确的程序？（参照二分查找的代码）

明确变量的含义；
循环不变量；
小数据量调试；
大数据量测试。

leetcode 283 movezeros

定义：k，数组中，[0,k）的元素均为非0元素。

leetcode 26 remove duplicated from sorted array

leetcode 75 sort colors

没有思路时，可以先使用任意一种排序算法，以先解决问题为目的
计数排序：分别统计0.1.2的个数（适用于类别特别少的）
三向快速排序：定义清楚索引的意义

215 Kth largest element in an array

这个问题用快速排序解决很经典

167 two sum II

利用有序：二分查找
对撞指针：一前一后直至对撞

双索引技术：

对撞指针
滑动窗口（参考leetcode209，3，438,76）

** 子数组需要明确是连续的还是不连续