《Java研发工程师实习》专题

4.3日在某招聘软件投递之后，在官网申请完填了很多东西，包括测评还有一些个人信息等，填完之后过几天收到笔试。 4.9日笔试 题目基本都是机器学习和深度学习，难度不算大，包含SVM和神经网络的一些题，有一个编程题，不算难，几个问答题。 4.16日收到面试邀请 时间30min左右，看网上分享都是有算法题，手撕代码，我没有，估计是能力不行..没到哪个环节 问的内容主要是介绍项目，然后问你项目的优化方向和

一面 90min 自我介绍 base能接受吗 实习时间 问简历相关 拷打项目，项目这块聊的比较久 算法八股 传统机器学习的基础这些 手撕算法一道 有二十分钟都在coding 最后还没写出来，太菜了555

京东 投递2023-09-12 NLP算法工程师 春招刷新了一下 （春招）一面2024-03-28 大概30分钟。纯聊天。 面试官上来就说，主要就考察两个方面吧。一个是讲一下你做的最多的项目，另一个是讲一下你对大模型的理解。 讲了一下项目三。（中间有一些问题）（面试官评价：“我觉得你这个还挺好的，算是一个算法问题”） 讲了一下大模型方面的东西。（面试官：我们这边主要都是用QWen比较多。RAG贼好

👥 面试题目 hadoop的三个核心组件，以及hdfs的读写原理 hive的内部表与外部表有什么区别 hive里面的数据倾斜是什么？怎么去处理？该怎么去预防？ 数据仓库的分为几层？每一层是做什么的？是根据什么进行分层的？ hive里面的窗口函数有没有用过？rank(),,dense_rank(),row_number()这三个有什么区别？ hive里面数据表合并是怎么合并的？ ​hive里面的列

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

9.21 摩尔线程一面 讲一讲两种字节序 如何判断大端还是小端字节序 讲一讲联合体的空间占用特点 修改其中一个成员的值，其他变量会受影响吗 讲一讲malloc和new的区别 new和malloc需要指定申请的字节数吗 讲一讲sizeof sizeof一个指针是什么结果 为什么32位的指针是4个字节 指针和引用的区别 都有什么类型创建的时候必须初始化吗 传参传引用和传指针的区别 讲一讲socket编

自我介绍，不能说名字，用x号考生代替 问了一个感兴趣的项目 spring boot怎么加载类 mybatis的动态查询 没有考研的计划吗 项目有没有什么值得优化的地方 mysql索引的设计原则 相比其他投递者我有什么优势（本科生能有什么优势，硬吹罢了 结束，就十几分钟结束战斗 农行是秋招的最后一场技术面了，完结撒花

10.18 线上面试 三四个大哥大姐 聊天7分钟 10.21 在线测评 客观题(九个方向 选的ai)，党性测试题，在线编程题(入门编程难度) 10.28 集团统一笔试 11.10 终面(杭研总部线下 早上八点半签到😭 等到九点半开面) 自我介绍 三个面试官 聊天二十分钟 1. 本人成果其实没什么突出 但成果也没有问到 技术方面主要问我对ai的理解 对移动集团的看法 我就扯了下集团如何运用ai 2

1、自我介绍（简短） 2、编程：数组排序，时间复杂度O(n^2)，建议多种方法（冒泡排序，写的太慢进入下一环节，感觉安全岗对算法和数据结构的要求已经非常低了，本人实在是太菜了，一定一定要开始刷题） 3、基础知识：TCP三次握手过程；进程和线程的区别；对称（DES,AES），非对称(RSA,ECC)，哈希加密算法(md5,SHA-1,SHA-2,SHA-256)举几个例子；http和https的区别

时间线： 3.30投递 → 4.19性格测评 → 4.24面试意向调查 → 4.26通知面试 → 4.28深圳场线下面试，共三轮 → 5.7收到入池邮件 → 5.25oc → 5.27意向 第一轮专业面试：10:30-11:00，面试完10分钟后收到通过短信 1、自我介绍 2、介绍项目 3、针对项目问一些技术问题，如有监督和无监督算法的定义，项目里用到的算法哪些是有监督哪些是无监督等 4、职业规划

5.15官网投递-5.19初筛通过-5.27上午面试。 面试全程半小时，介绍项目内容，问项目输入输出，项目数据量。然后做题，最长无重复字符串子串。做完反问。 面试结束后秒挂😅😅😅😅，我真的栓Q#暑期实习##OPPO##腾讯##阿里巴巴##字节跳动#

1. pytorch2onnx具体做了什么 2. 项目模型结构是什么样的 3. 为什么模型需要量化 4. 量化的过程做了什么，有什么样的效果 5. 量化的过程中为什么会有精度损失，损失是怎么调优的 6. LSTM怎么解决梯度爆炸和梯度消失的问题 7. 给101个硬币，其中一个是假币，称重两次判断假币比真币重还是轻 手撕（web IDE） 旋转矩阵 lc原题 方向不太match，面后秒挂 #字节##

1.算法题： 删除链表中倒数第n个节点 二叉树后续遍历 2.问项目 3.介绍一下NLP的发展过程 4.反问#vivo##面试经验分享##算法面试经验分享#

3.12 大概面了50分钟，大部分在深挖项目，实现细节问得比较深。 1.自我介绍，把简历内容快速过了一遍，面试官还夸了一句我做过的东西蛮充实 2.针对实习项目挖呀挖呀挖，这部分耗时最久，项目实现细节问得很详细 3.介绍一下Bert 4.GPT和Bert的区别 5.介绍一下Roberta，它的改进点在哪 6.Transformer和LSTM的结构与原理 7.介绍RLHF技术 8.介绍注意力机制 9.

一面 1.自我介绍 2.游戏相关 问了喜欢玩什么游戏。答了最近玩的印象较深的是老头环。然后问有哪些点吸引了我，谈谈它的特点。会比较细致。 3.开始问简历上面的东西。 写了java技术栈。所以问了java的并发编程。如：list集合，它们的区别；新建线程的方式等；谈谈反射，与反射的应用场景，以及自己使用反射的经历。 4.一个多表查询的sql语句。 5.场景题。 5.1 n+1个用户登录只收到了n个i