《蔚来提前批》专题

已意向的可以私聊进群 9.1更新主管面 其实早就面完了忙着没打开过牛客😂 主管面很简单 流程是二十个人等待三个不同面试官，时间从七八分钟到二十分钟不等，HR小姐姐一直强调时长跟评价无关，是面试官特性 问学校以及学校经历 科目 社团经历 比赛经历 这些经历除了技术你收获了什么 为什么就业不考研 为什么选前端 是兴趣还是观察到前景 个人建议自我介绍可以略过技术栈枚举 多点学校经历丰富多说点 一面 自

字节电商提前批一面挂 7.20 听说字节电商几乎没hc，居然过了简历筛选，很意外（实际上是很惨，因为面评可能比较烂，后面再也没有字节的面试了）。不过很感谢字节，给我练手的机会，大二找实习的时候也是一面挂。。。 1.介绍实习项目 2.MySQL怎么实现可重复读 3.Java实现同步的手段有哪些 4.聊聊开源项目 5.算法题 搜索矩阵（我直接说出了最优解，但是面试官觉得不行，得用二分，然后我开始怀疑自

投递+约面：三天 面试时长：30min 面试形式：腾讯会议 Q1：自我介绍 Q2：SQL求用户最大的连续登录天数(思路即可) Q3：常见互联网APP的BI报表监测指标 Q4：ABtest原理及应用 Q5：数据分析的思路 Q6：能否线下实习，prefer工作方向，常用软件 Q7：反问 题目都不是很难，而且基本属于开放性问题。 因为没在金融业实习过所以都是互联网的解题逻辑，但最后还是过了。说明可能更注

2022-8-9 下午两点十八 HR面 1 自我介绍 2 实验室研究方向 3 成绩排名 4 比赛 6 7 8 9.... 2-3周会通知结果 offer得等研究院开放 #大华提前批##面经#

一、个人情况 211本985硕，非数统/宇宙机，是牛马工科。但有三段中大厂相关实习。 二、投递信息 0707投递，0723笔试，0728一面，0809二面。 （唯一的校招面试了是呜呜呜） 三、一面情况 1.自我介绍 从教育背景到技能、到实习，数据竞赛草草掠过了 2.和研究生课题相关的 2.1 为何从传统工科到数据分析？（问个人职业规划吧算是） 2.2 介绍BFS与DFS的原理与应用 2.3 介绍聚

一面：（2022.8.2） 时间：30min 方式：牛客视频会议 （面试官是一个温柔知性的大姐姐，一开始说我好年轻，哈哈哈） 首先是面试官自我介绍，然后是我自我介绍 【基础知识 & 项目部分】 1、计算机的三大总线（地址总线、数据总线、控制总线），介绍一个你最熟悉的。这是计算机组成原理的内容，最开始听到这个问题我都惊了，因为我计算机组成原理很差，我还是第一次遇到问这个的，感觉自己知识面还是太薄弱。

自我介绍； 问实习，尤为问了字节那段，问为什么呆那么久； 为什么面测试开发而不是后端开发； 随便选一段实习，讲遇到的困难及解决办法； 如果现在有个后端和测试开发的机会选哪个？ 今天中午审批过了，收到意向书。 我觉得面测开一定要对测试开发有了解，并且能跟其他岗位横向比较来凸显测开的重要性。 写在最后：很多同学最一开始简历挂了或者面试挂了，我想说很多时候，并不是真的大家的学历背景或者什么能力不行。极大

共两轮面试（1轮专业面+1轮HR面） Time line：8.11测评——8.22一面——8.26HR面——10.18收到信息确认邮件——10.21OC+意向书——11.17Offer 一面（部门leader面） 1.自我介绍 2.作品集介绍，中间会直接打断提出疑问，这时候稳住心态回答就可以。这个部分我先介绍了一下作品集目录，然后选择了一个比较系统但是并没有上线的项目具体介绍。 3.因为上一个介绍

更新：内推码CS41X4 后面七月中拿了意向，已经签了两方，也是目前唯一一个offer，今年这个形势可能最后就是去TP了。 有对TP感兴趣的友友可以使用我的内推码 CS41X4 。 另外想了解公司薪资、福利的也可以私聊我。 面试内容的话这个帖子已经写得比较全了，其他的也想不起来了。 内推码 CS41X4 投递地址： https://hr.tp-link.com.cn/ 时间线 06-17截止日期当

一面 8.8 1.ArrayList与LinkList的区别？ 2.set,list,map的相关知识？ 3.hahcode相等equal是否相等？ 4 避免多线程安全？ReentrantLock,synchronized读音 5 字节流和字符流的区别？ 实际上字节流在操作时本身不会用到缓冲区（内存），是文件本身直接操作的，而字符流在操作时使用了缓冲区，通过缓冲区再操作文件 6.BIO,NIO的区

如果有uu想加群，可以私聊我，或者添加扣扣群：九一四七九七四七一 7月5日 投简历 --------------------------------------------------------------------------------------- 7月11日 收到邀请面试通知，将所有面试人员拉进了一个微信群。 --------------------------------------

一面 1. 挖简历 2. python部分： list和tuple的区别 python的深浅拷贝使用场景，以及python为什么默认使用浅拷贝（不会） 3. 算法部分： CNN的pooling部分是怎么进行反向传播的：meanpooling将梯度值平均传播给上一层，maxpooling则在前向传播的时候记下max值的位置，反向的时候将梯度值传播到该位置，其他位置为0 如何缓解梯度消失 4. 手撕代

1.自我介绍 说一下在中科院做的学术研究 说一下自己做深度学习算法的工作，有哪些创新 2.说一下在intel做的工作 对于算子的优化有哪些？ 有没有写kernel？写了哪些kernel 具体怎么写的？怎么提高kernel的效率 3.基础知识 说一下transformer，multiheadselfattention的计算，以及它为什么要这样计算。 简化一下，attention机制和RNN相比有什么

7.13 一面 专业问答环节 自我介绍 项目1介绍 数据标注中遇到的问题 团队分工以及具体职责 模型推理速度 基线的选择 训练设备以及部署设备 算法性能提升情况 项目2介绍 项目3介绍 聊天环节 薪资考虑 工作地考虑 读研期间工作时间安排 7.19 HR面 自我介绍 家庭情况 为什么选择XX大学 读研期间科研的整个过程 对象问题 职业规划 为什么选择苏州 为什么选择我们，不考虑一些大厂吗 对未来工

小红书：2022秋招提前批【RedStar】算法工程师 一面 GNN 中 Transductive 和 Inductive 分别是什么 Transductive 考虑的是静态的图结构，如 GCN、GAT 等经典模型都是 Transductive GNN，基于静态的图结构学习节点表示进行节点分类等下游任务； ​ Inductive 考虑的是动态的图结构，经典模型如 GraphSAGE 则是在基本的学