《科大讯飞笔试》专题

之前面的科大讯飞算法岗位，补上面经。。 1.自我介绍 2.深挖项目 3.CNN、RNN、LSTM和Transformer各自的优点 CNN优点：局部权值共享，平移不变性可以更好提取特征以及处理高维数据；缺点：网络过深时其梯度回传变化相对于输入往往很小，出现梯度消失或爆炸的情况；解释性一般 RNN优点：相比于CNN，RNN结合序列上的时序上下文来提取特征，但是在处理序列数据时没有进行信息的过滤，在稍

6.23 投递简历 6.29 笔试 笔试时常两小时，分成三部分，19道选择，3道编程，6道选择。第一部分选择包含内容挺广，包括网络和sql。三道编程简单，但是没有全部100%，估计对复杂度有要求。第三部分可以选java和c++，c++考察一些八股。

1-5 问职业规划 未来想在哪个行业工作 谈谈AI对学习的促进？ 你想在合肥还是西安？ 为什么不留在美国？ 4.vector作为返回值需要注意什么可以变得高效： 比较新颖的问题，第一次见，回答的时候只知道先reserve出大概使用的空间，后面面试官说有RVO这个东西，让我去看看 5.右值和移动语义。 6.了解rpc吗（不会） 7.stl了解哪些（vector,queue) 8.是线程安全的吗？（不

面试时间最短的一集，二十多分钟就结束了，面试官上来就说预计半个小时时间紧任务重，问问题如果觉得你会的话会中途打断你问下一个问题，希望理解。导致我自我介绍语速都加快了。 项目。 前端有用到哪些数据结构 js数据类型 js如何获取DOM元素 强缓存协商缓存 强缓存如何判断是否已经到期 执行上下文 前端生命周期钩子函数作用 cookie HttpOnly属性 HTTP状态码 是否用过数据库，数据库索引原

1、自我介绍 2、对讯飞的认识 3、在该岗位上个人的优势是什么 4、自己需要提升的地方 5、在XX实习的工作体验？有什么收获 ６、工作期待 ３０分钟不到，没什么刁钻的问题 #非技术面试记录#

2024.8.1，昨天收到了科大讯飞hr邀请校招复试，很蒙因为看到官网飞凡计划是挂了的，询问后得知是因为飞凡转校招了，那个算一面，而且时间只有今天下午能选择。 1.自我介绍，研究生研究内容 2.实习内容 3.实习总结复盘，就是说学到了啥 4.两个项目背景介绍，挑最近的那个详细介绍，但是并没有提问什么知识点 5.校园经历，有一年开源协会会长经历 6.竞赛经历，ACM赛制，自己的职责，做出来几道题 7

1. 自我介绍 2. 节流防抖的区别 3. 为什么用localForage替换成localStorage，有什么好处 4. localStorage和SessionStorage的区别 5. vuex和localStorage的区别 6. 用node做了什么 7. 登陆的具体流程是？ 8. vue2和vue3的区别 9. 路由懒加载的原理 10. 虚拟列表固高和不固高 11. webpack，lo

1.⾃我介绍 2.介绍⾃⼰的项⽬ 3.项⽬中数据语料 4.你怎么评价你⾃⼰构建的数据集的好坏？ 5.chatGLM 和 GPT 模型结构⼀样吗 6.⼤模型训练⽅式 7.怎么评价⼈类⾼质量回答的数据集？精⼼处理的数据集作⽤？ （精⼼处理的数据集只能保证回复还⾏，但不可能只能只对⼀个场景） 8.强化学习中怎么⽤奖励模型打分？怎么样的分数？奖励模型是怎么得到的？ 9.⽤强化学习的梯度更新是怎么实现的？

一面 社招，5年工作经验，面完之后问了下招聘要求，是要招小leader技术经理的岗位，除了技术要求外，还得有些方法论，理论知识。需要带人做项目，面完盘算了下，对应阿里应该P7级别了，我的水平也就是个P6吧，还在国企工作了快一年，水平下降的厉害。下面是面试记录的问题： 自我介绍 国企的项目直接忽略，第二份工作经历是阿里，项目从0到1建设到百万QPS流量，你在这里承担什么角色（owner） 项目的技术

1、自我介绍 2、ArrayList和HashMap 底层数据结构 3、红黑树的基本结构，相比于二叉树的优点 4、红黑树实现的性能如何，代价是什么 5、Synchronized，ReentrantLock 6、还有那些哪些数据结构可以保证安全性 7、ConcurrentHashmap的底层实现 8、实现多线程的三种方法 9、线程池核心参数有哪些 10、在并发高，处理速度高的场景下，如何设置参数 1

🕒 岗位/面试时间 AI算法工程师-深度学习框架 8/19晚上7点30开始一面，持续32分钟。 当天下午4点通知面试。 科大讯飞面试就一个面试官，主要针对使用的算法编程语言，c++或者python来面试。全程面试过程气氛比较沉重，面试官语气从始至终很死气沉沉。 自我介绍； 虚函数与纯虚函数的区别；纯虚函数一般用来做什么； 假设给你一个结构体，定义一个int、一个char和一个double类型，一

211本双非硕，专业cs 1、介绍论文 2、问实验室方向 3、介绍实习经历和项目 4、transformer，self-attention和attention 5、LSTM、GRU 6、意向工作城市 7、反问

科大讯飞飞星计划-AI研究算法工程师-计算机视觉方向 6.19投递。投了一段时间后HR打电话说给我转到智能语音方向面试 7.13一面 1.自我介绍。 2.问科研和项目相关的一些细节。 3.在视觉SLAM中如何提高特征匹配的精度，降低误匹配率？ 4.对视觉SLAM相关技术的落地应用是如何思考的？ 5.对视觉SLAM只了解自己科研的部分还是整个系统都了解（平时做科研主要还是研究前端多一些，确实对其他部

题型为25道单选，每题2分，3道编程题，共50分，合计100分。 选择题有点难，考了不少多线程的内容。用了大概五十分钟 编程题三题通过率1，1，0.2。 编程题第一题是，格式转换，将若干个short类型的数学经过对数运算后转成double类型，最后直接去掉小数部分输出。对格式转换有点陌生了，这题耗了约三十分钟。 第二题是十二个无人机摆成廿图形，计算满足十二个节点坐标绝对值是给定的m值的情况有多少种

首选谈谈面试流程： 会有三次面试，大厂基操（ui岗）：hr面试/设计主管面试/业务负责人面试： 1这里hr面试主要关注的是岗位适配度的相关问题，比如你以往的工作，薪资，目前状况等。 2设计主管面试这里可能会出现测试题，这里就是专业性的一些考量。 3业务负责人的面试更多的是考量对于业务，整体产品而言，你对于自己团队中能起到的作用是否有所了解。 本人想法是 职位是一个双向选择的过程，准备好自己有的，寻