上来先自我介绍然后让自己挑一个项目介绍。后续面试官问了很多问题 1 特征工程如何做 2 特征筛选都有哪些介绍一下 3 随机森林原理 4 支持向量机介绍一下 5 深度学习框架会哪些介绍一下 6 transformer介绍 7 attention机制都有哪些介绍一下 8 lstm原理以及相比于rnn的优势 9 时间序列预测都有哪些方法 10 介绍一下arima算法 11 数据库都会哪些 12 深度学习
发帖求好运 部门:基础研发平台-数据科学与平台部 --------- 一面:57min 1.自我介绍; 2.讲最熟悉的项目; 3.爬虫遇到的问题,如何处理的呢; 4.mysql:left join \ right join \ full join,用一个案例讲一下; 5.数据仓库了解吗; 6.Hashmap的原理了解吗; 7.Hadoop了解吗; 8.NameNode了解吗; 9.HDFS为什么安
荣耀:2022秋招 推荐搜索工程师 一面 自我介绍、论文 论文模型中学习率、batch size 以及其他参数是如何调优的 学习率使用模拟退火优化,初始值设置的稍大。 Batch Size 设置的尽可能大来提高学习的效率,并根据具体结果适当调整。 其他参数网格搜索。 介绍 LSTM-> Transformer -> BERT 传统 RNN 存在长期依赖的梯度问题,被 LSTM 通过三个门控解决,G
一面 1. 逐个介绍项目,问的很详细 2. 从公式的角度说明一下L2损失为什么会平滑 3. 解决模型过拟合的方法 4. 为什么L1正则化可以缓解过拟合 5. 代码 (1)快排 (2)手写卷积 #2023秋招##算法工程师#
10月12日 一面 30 min 技术面 一、自我介绍 二、 深挖项目、主要负责哪块? 三、ICP流程 四、C++掌握如何 五、对ORBSLAM2的理解 六、了解激光SLAM吗 七、深度学习模型做了什么? 八、约了第二天的手撕代码。。。。哎。。。终归是我不配了,一个一面都好难啊 估计自己面试表现太差了 #零跑科技##2023校招##面经##零跑科技校招#
今年面试难度top给中邮 虽然只有十五分钟,感觉硬核程度高于大厂n倍 简历主要nlp 1.自我介绍,项目介绍 2.文本阅读理解中,如果原文有相关的语义描述,但需要抽取的实体本身不在原文中,需要怎么做? 3.介绍一下t5,和GPT有什么区别和联系 4.讲讲基于对比学习的词嵌入方法(simCSE,不久前的顶会) 5.除了bert以外,还有哪些预训练词嵌入? 麻了,nlp卷成这样了吗
Bert的模型架构讲一下? BERT模型的全称是:BidirectionalEncoder Representations from Transformer,也就是说,Transformer是组成BERT的核心模块,而Attention机制又是Transformer中最关键的部分,因此,利用Attention机制构建Transformer模块,在此基础上,用多层Transformer组装BERT模
听说写面经可以多拿offer 小红书一共是三轮技术面+HRBP面,整个面试体验很好,官网投完简历两天就面试了,结果出的也很快,几轮的面试官人都很nice。 一面,一小时左右: 首先是做自我介绍,这个可以提前准备一下 介绍简历中写的论文,讲的过程中面试官会提一些问题,问的蛮中肯的,也提了一些建议,沟通很愉快。会问下做的东西在工业界有没有一些应用场景,可以发散的聊一聊 问了下之前在美团实习主要是做些什
双非本985硕,icpc银,一篇一区论文 先自我介绍 1. 介绍其中一篇论文 2. 你的论文结果和其他人的有什么优势? 3. 如何提升这个项目?(换模型,提升并发度) 4. Yolo的正负样本是什么?(与所有真实标签iou都小于阈值的预测框为负样本,反之为正样本) 5. 模型压缩和加速的方法有哪些?(gpu、蒸馏、剪枝、半精度) 6. 半精度是什么?(舍弃后16bit的半浮点数) 7. 半精度的理
1.SyN算法(微分流形) 2.梯度下降 求y=x^2的最速下降(一阶) 3.Rest-Net 结构encoder和style Encoder 4.解决错误变形的方法
一面: 讲项目,介绍自己的职责 讲一个测试过的比较复杂的需求 微信红包的测试用例 讲一下TCP的三次握手,为什么是三次 python的元组和列表的区别 列举一些常用的Linux命令 sql:查询薪水前三的员工 coding:合并两个有序数组 基本都是聊项目,八股文也比较简单 二面: 介绍项目 给一个按钮,如何处理用户多次点击的情况 介绍需求的测试流程,怎么做质量保障 测试用例怎么编写的,有什么难点
8.12 16:10分,专业面试,面试官进来就先让自我介绍,介绍硕士课题。说我的课题更偏向航空航天,为什么会选择储能行业。我的回答是:更期待尝试不同领域的内容。同时询问英语口语怎么样,用英语介绍自己母校,很卡壳。聊的大致都是专业相关内容。 退出会议室是16:18,整个过程才8分钟,估计是觉得还是不对口,直接Pass。 反问问了有几面,共两面,专业面和后续综合面试。
问是否是面试实习岗(否 针对简历中的项目进行提问,重点是深度学习模型相关,模型结构 询问项目的细节 最后给俩道中等难度算法题,一道二叉树,一道链表 都没做出来,持续尴尬,面试40多分钟就结束了 刷题去了
是个声音很好听的小姐姐面的,面试体验超级nice。就自我介绍,然后问项目,然后就反问。没有八股和手撕,整个面试过程非常的愉快。 ps:感觉除了大厂会招做理论算法的人,这些制造业的厂都倾向于招把算法落地到开发板上的人,所以基本都会问,会不会C++,有落地的项目没。 也不知道后续会怎么样,等待中 #哪些公司面试官让你印象深刻?#
大概聊了三十分钟项目 八股相关 : 输入url到网页的全过程 三次握手 http和https区别,s代表什么 mpi用过吗,和上层业务有没有交流 常用的io多路复用技术 动态链接静态链接区别 include <>和“”区别 面向对象优点 面向对象特征 进程和线程的区别 哪些资源线程共享 哪些不共享 进程之间如何通信 如何杀死一个进程 杀死进程kill原理,kill-9使用过吗 七层网络协议和四层网