1、八股:项目里用的优化器和学习率更新策略,优化器原理和学习率更新 2、问ffmgeg和Linux的操作(因为简历里写到了熟悉常用操作) 3、针对项目,问细节,会引入实际应用的场景,想方案或者自己的看法 比如说: 多曝光融合的时候,怎么在端到端的框架里设计一个模块,选择好的、互补的曝光图参与后续的特征融合 3Dlut的了解和改进 全程1个小时,面试官很专业,我觉得我不配哈哈哈哈
7.25二面半小时 1. 介绍你最拿得出手的一个工作 2. 介绍实习工作 3. 有没有关注过机器翻译方向 4. 无重复数字的全排列,口述算法思路。 5. 一些别的个人情况介绍 #OPPO信息集散地#
7.19 一面 之前投的是大模型,hr后面让我转岗了。 1.介绍第一个实习做的工作 2.介绍第二个实习的工作 3.介绍论文的工作 没有八股 手撕代码leetcode 769 没写出来,让面试官换成最长公共前缀了。。。 面试半小时结束了 #OPPO信息集散地#
问了bert模型原理 问怎么实现的 因为投的是ml/数据挖掘/nlp一起的岗位 但其实面我这个部门的面试官是做nlp的。。。就完全不怎么match我自己也没有什么nlp的经验 (bert没答上来 一脸懵逼) 然后问了项目中lstm交易数据是怎么预测的 输入和输出分别是什么 (答得不对 我说了时间 面试官说时间预测不了应该是价格。。) 然后项目中写了自己会一些前端的东西 被拷打 怎么实现居中 fla
多模态深度学习方向 问一些论文、项目相关 深度学习基础知识 过拟合解决方式 L1,L2正则化 BN层和过拟合的关系 算法题 给定字符串,删除最少的左括号和右括号,使得字符串括号能一一匹配 思路:从左到右扫描,遇到左括号入栈,右括号出栈,栈空时遇到的右括号直接删除,记录需要删除的字符位置 可能要去看一些多模态大模型相关的工作,了解很少,被问到有点尴尬
不管结果给xdm个参考吧,图像算法岗 一共半个小时左右,很简短的自我介绍,之后就是介绍项目我一直在说得说了有二十分钟,可能会问一些项目的细节不过问的不深,无手撕,最后还有个类似智力题之类的就结束了,面试官挺好的
自不量力跨考专业选了算法nlp,被面试官狠狠拷打 估计是寄了,面试官后面问我有考虑转开发吗 1.讲一下transformer 2.transformer怎么调优 3.国内有了解什么大模型吗 4.有了解隐马尔科夫链吗,细说(给出公式那种) 5.讲讲CRF 6.讲讲word2vec和wordembedding区别 7.聊聊之前的实习经历 8.梯度下降和随机梯度下降概念和区别 9.给你一个场景:要求识别
2023/05/08 首先自我介绍 他介绍他们公司是干嘛的:基于大厂在Github上开源的人工智能项目,主要是图像生成,进行优化再卖出去。 实习生的主要职责就是了解这些技术,能在本地搭建环境跑通,使用工具调整参数,并且上面给出写好的代码需要能修改代码。所以Pytroch这一块得很有了解。 其次是了解很多开源项目,比如Gam,复旦Moss等等 了解起来成本真的巨大
美团算法一面凉经 1、面试官自我介绍、简单介绍部门 2、自我介绍 3、问实习经历、讲一个科研项目 4、想做深度学习还是想做传统的机器学习(回答:都可以) 5、有了解哪些传统的机器学习算法(讲了逻辑回归、决策树、支持向量机等) 6、有了解哪些深度学习的算法 7、再次问想做深度学习还是想做传统的机器学习,然后介绍他们部门主要做传统的机器学习算法的,项目大多关于深度学习的,询问是否感兴趣?(回答:都可以
说到Boyer-Moore算法,它是一个字符串算法,这个算法追求的就是每次匹配,一般发现失败了,要往前移动尽可能多的距离,少算一点是一点。为了实现这个目标,首先算法选择的就是从pattern的尾部开始算。这个时候就会出现若干种情况。 Boyer-Moore算法不仅效率高,而且构思巧妙,容易理解。1977年,德克萨斯大学的Robert S. Boyer教授和J Strother Moore教授发明了
本篇简述一下IDA*算法,并列出代码帮助大家理解。 (1)算法简介 IDA*(ID A*)算法是一种启发式搜索算法,他是采取了迭代加深的 A*算法,使用了深度优先搜索的方式。 相对于A*算法,IDA*算法主要解决了: 1. A*算法需要判重,对优先级排序的问题。 2. A*算法使用堆,需要大量空间存储的问题。 (2)算法思想 IDA*算法的基本思想是设置一个搜索深度,这个搜索深度从0开始依次递增。
美团算法一面面经(被捞) 1、面试官介绍自己和部门 2、自我介绍 3、问实习 4、问科研项目 5、传统的机器学习算法有无了解 6、决策树,评价指标有哪些 7、逻辑回归算法有无了解?逻辑回归的损失函数? 8、回归问题有无了解?回归问题采用的损失函数 9、有了解集成学习吗?都有哪些算法? 10、过拟合有了解吗?过拟合的解决方案。 10、算法题:求一个数组中前k大的数,要求时间复杂度O(logn) 11
美团算法二面面经 美团流程还挺快,一面后第二天就约了二面 1、面试官介绍 2、自我介绍 3、问实习经历 4、问项目经历 5、算法题:sql题:给一个评论表,有用户id,评论,时间,统计表 一个时间段内(具体时间不太记得了),累计评价数以及评价作者数(要去重)。(没写出来) 6、对互联网行业的看法(简单谈了下自己的看法) 7、对互联网算法工程师的认识(说了下算法工程师类型和分工) 8、喜欢当偏结合业
综述 “借问酒家何处有?牧童遥指杏花村。” 本文采用编译器:jupyter 线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进 预测的函数,即 线性模型形式简单、易于建模,但却蕴涵着机器学习中一些重要的基本思想。许多功能更为强大的非线性模型可在线性模型的基础上通过引入层级结构或高维映射而得。此外,由于 ω 直观表达了各属性在预测中的重要性,因此线性模型有很好的可解释性。 例如,我们要判断一个西瓜是好吃的
给定一个整数数组 nums ,找到一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和。 示例: 输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4], 输出: 6 解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大,为 6。 进阶: 如果你已经实现复杂度为 O(n) 的解法,尝试使用更为精妙的分治法求解。 实现方案如下: /** * @param {number[]}