星宸科技 -- 人工智能算法工程师
7.28 笔试
8.9 一面
- 自我介绍
- 语义分割和像素级分类的区别
- 反卷积原理介绍
- 卷积操作和反卷积操作中参数量和计算量的运算（手推）
- Transformer介绍
- 自注意力机制的原理
- 模型压缩技术
- 结构重参数化的实现方法（手推）
- 深度可分离卷积原理
- 数组与链表的区别
- 时间复杂度和空间复杂度的理解
- 排序算法的时间复杂度
- 时间复杂度的计算
- 传统图像处理方法
- C++中引用和指针的区别
- C++文件编译过程
- 深浅拷贝
- Python垃圾回收机制
- 优化器介绍
8.9 二面
- 自我介绍
- 图像去模糊方法介绍
- 双边滤波和导向滤波介绍
- 模型压缩方法
- Fp32和Fp16了解吗
- 研究生和本科的主修课程
- 傅里叶变换公式
- 矩阵的逆和矩阵可逆的条件
- 图和树等结构
- 哪种语言用的较多
8.10 三面
- 自我介绍
- 项目介绍
- 模型参数量和效率问题
- 神经网络模型梯度的反向传播原理
- LR对模型训练的影响
- 优化器对模型训练的影响
- Batch_size对模型训练的影响
- 双边滤波原理
- 图像锐化算法
- 图像高低频怎么分离
- FP32转FP8怎么操作
- 高斯分布
8.19 HR面
- 为什么投递我们公司
- 互联网公司、半互联网公司、自动驾驶和芯片公司在你心中的排序
- 对芯片公司的看法
- 薪酬问题
- 工作地点的考虑
- 为什么读研选择XX
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