牛客1元分享课

知识

** 机器学习/算法的学习**

• 数学基础
• 算法基础（机器学习方法、深度学习方法）
• 在你的方向上的常用算法是重点（公式、优势、劣势、场景、改进的方法等）
• 面试关注下面经里的常见问题

** 研发基础 **

• 语言基础（c++、java、python等）
• 操作系统、网络、数据库（这块计划就看下一些github的总结帖吧）
• 编程题，常考方面
  • 排序算法，非常重要
  • 二叉树（遍历，递归和非递归）
  • 图论（最小生成树，各种最短路径算法等）
  • LRU算法等
• 工程方面：git

** 机器学习知识点**

** 项目与论文 **

• 既然没什么论文了，就从学校的项目、做的比赛、做的实习 从这几个点准备吧
• 要充分了解自己做了什么，难点在哪里，怎么解决的，不要吹嘘自己没用到的东西

** 学习资源 ** 西瓜和李航是必备的嘛

牛客网算法高级班 找一下有没有这个资源吧。

求职

有的校招是统招，就是统一面试，之后再分配部门啥的。

网申

• 尽量找内推，准备好再去找
• 渠道：认识的人，牛客讨论区等

** 简历 **

** 笔试 **

还有一个技巧是在线编程的时候，如果想不到最优解，哪怕写暴力的方法也是可以的，能通过几个用例就尽量多通过几个。甚至可以直接return示例，示例往往是第一个测试用例。

• 另外也熟悉下平台吧，牛客的平台和赛码网这两个平台。

** 技术面试 ** 面试考察：

• 算法编程题
• 项目
• 数学
• 计算机基础
• 机器学习算法（公式及推导，应用场景，优劣势）

尽量现场面试。注重和面试官的良好交流。平时扎实准备基础，多看看面经，面试后对面试进行总结。

** HR面 ** 正常说就行。

其他问题

** 岗位选择 ** 了解下团队的技术实力和团队的氛围。 选择规范的大公司，以及注重技术的创业公司，看重发展和成长性吧。