往年的11月中旬已经进入秋招末期，但是今年的秋招有变成"冬招"的趋势:最近Meta、Apple开放NG岗，Amazon、Google又陆续放出2024Intern岗。 最近Amazon推进2024Summer Intern面试流程，Meta也推进NG\Intern面试流程，进入集中发OA阶段，部分同学收到VO。 同时根据同学们的反馈，今年的TikTok真的成了NG的白月光，现在进入了面试和发offer的高峰期。(现在仍在发24NG岗) 现在北美🇺🇸各大科技公司仍在降本增效，更加倾向于招聘能直接上手就能干活的人。 那么【上手就能干活】的标准，面试官是如何考核的 面试官在面试过程中会对候选人的项目内容进行deep dive，通过考察候选人的技术功底、对热门技术栈的掌握程度以及项目整体开发的熟练度，从而判断候选人是否具备【上手就能干活】的能力。 以下是sde/11.12月新题以及解题思路 1.

首先是面试流程，共7个阶段： 简历—recruiter email—OA—Phone screen—onsite—debrief meeting—Offer （Amazon SDE岗面试流程均需要4-8weeks） OA（轮次不超过3次，主要也是面向于internship和NG岗，少部分有经验的岗也可能涉及到） OA1：调试 一般情况下，一组7个debugging，需要在20min内完成，每个quiz都规定了时间修复代码。

机器学习是一个非常大的领域，有许多不同的类型。以下是三种主要的机器学习类型： 每一种类型的机器学习都有其特定的应用，例如，监督学习被广泛用于图像和语音识别，无监督学习被用于市场分析和社交网络分析，强化学习被用于自动驾驶和游戏AI等 以下是对这三种机器学习类型的简要解释： 监督学习（Supervised Learning）: 在监督学习中，模型根据过去的数据或标记的数据进行预测或决策。 标记数据是指那些被赋予标签或标记的数据集，从而使数据更具意义。 例如，在图像识别中，监督学习模型可能会使用已标记的图像数据集进行训练，以识别新的图像。 无监督学习（Unsupervised Learning）: