《C工程师》专题

一面 自我介绍，介绍项目，有什么意义，有什么难点，遇到什么困难，怎么解决，为什么想来我们公司，家是哪的

1. 有无实习经历 2. 深挖项目，着重问需求分析阶段的内容。好几次讲到了功能的实现，面试官都说不想知道功能细节，只想知道前期需求调研和报告撰写的过程 3. 需求分析阶段遇到最大的困难 4. 如何看待从软件工程师转换到面向客户的售前角色 5. 如何去追求自己的喜欢的女生，如何介绍自己（？） 6. 如何看待chatGPT（二面又问到了） 7. Github中Copilot工具的使用对编程人员带来什么

8月19日：投递简历。 8月25日：笔试，三天内答完。 单选18题，20分钟，分值54；多选4题，20分钟，分值16；编程3题，50分钟，分值30。 选择题有些还比较偏，可能没有听说过的知识点，夹杂计算机网络知识。 三道编程题都是手写（word模式，说是问答题？）。第一道打印水仙花数，第二道创建学生表，包含基本信息，并修改增加地址字段，最后编写5条数据插入其中。第三道，创造一个Computer类，

45min面试分成三部分 1）项目介绍 广告公司实习，用多元回归看哪个广告平台对收入影响最大。 问：模型有什么问题和改进方法？答：依靠经验判断哪些特征有用，也许神经网络会好。问：你有实行这个改进么？答：没有。（羞愧） 科研项目，神经网络判断哪个SSD延迟更低。 问：用了什么样的模型，是否特征筛查。问：你知道什么业界的特征筛选发放么。答：我只知道便利所有特征组合。（相关矩阵） 2）机器学习问题 问：

1. 介绍一下你自己； 2. 聊了感兴趣的一个项目； 3. 先来做两道题。 买卖股票最佳时间【只能买一次】 和 【必须买两次】（变种，利润可以是负数）； 4. 介绍实习经历，问的很细，将广告的整套流程都问清楚了； 5. 你知道什么是RTA吗？（广告投放策略Real-Time API） 6. 八股-过拟合是什么原因导致的？有什么解决方法（答了图像增强、正则化、降低模型复杂度、训练集扩充）， 7、BN

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

1.自我介绍 2.数据采集相关，怎么把kafka中的数据采集到mysql中？ 忘了 3.hive，两张表的重复数据，怎么去重？ 回答distinct,group by ，开窗取第一条， 开窗函数是哪个？ 没回答上来 4.udf函数写过吗，flink消费kafka中的数据写过代码吗，需要看代码？ 5.使用java干过那些代码？ 面试时长：10分钟，面试效果，差 不足：对于简历上的内容，回答支支吾吾，

奇安信 计划研究院 算法工程师 一面 40min 11.06 1.介绍了三段实习实习经历，里面用到的模型的原理，改进方法等 聊了20min 2.刚收到图像的训练数据，怎么进行处理 3.Yolov5的主要改进点 4.介绍特征金字塔，以及为什么它能提升模型的效果 5.介绍Centernet模型 6.anchor free比 anchor base有什么优缺点 7.Python列表去重的方法 8.Pyt

https://zhuanlan.zhihu.com/p/665595011 Boss直聘 算法工程师 一面 11.06 项目介绍 画出Lstm的结构图，并进行说明 Lstm用的激活函数是什么？相比sigmoid有什么优势？ 介绍Rcnn。为什么它速率较慢 C++内存泄露的原因 Python哪些对象是可变的，哪些是不可变的，怎么判断 Coding y = np.array([1, 1, 1, 1,

一面 11.23（有些问题忘了） 44min 自我介绍 详细讲解下目前做的项目（diffusion相关） 为什么网络结构要这样设计 与ip-adapter有什么不同 有没有效果展示（展示了下效果，面试官说不错） 了不了解GAN GAN和diffusion的区别 了解模型部署相关的知识吗（不了解） 写题： 力扣-704 写一个含有三层卷积层的10分类神经网络，写出每层的shape输出 反问： 对我这

Timeline: 9.24 笔试 -> 10.19 一面 -> 10.31 二面 -> 11.30 HR 面 + OC 谈薪 流程也太慢了，应该前面拒了很多才轮到我，而且广州珠海也没 HC 被调剂到武汉了，不考虑了。 金山服务端开发工程师一面 自我介绍 了解什么 Redis 数据类型？ stream 底层实现？ hash 底层实现？哈希表怎么扩容？ zset 底层实现？跳表查询时间复杂度？ Re

时间：10月 2技术面+hr面 已OC 一面 20min 自我介绍 重点聊聊你专业方面的一些积累、基础知识，项目经历、角色、贡献 主要讲安卓 说到Intent传Bitmap的问题 你用了全局变量 是不是得特别关注销毁和管理 管理周期（？有点怪） 假如说要查询数据库某一天的数据 一般我们数据精确到秒/毫秒级别的时间戳 这种时间格式怎么进行筛选 怎么去比较（说了from_unixtime和dateti

总共三十分钟左右，面试官人很好，没太多拷打，整体面试感觉不错 1.自我介绍 2.拷打实习项目，先让我整体介绍了一下，然后问了包括数据构建、模型规模、模型怎么训的、模型部署推理时延、模型怎么量化的等，然后问了一些包括用户输入一些攻击模型的话语怎么办、模型输出攻击性话语怎么办、模型幻觉怎么解决等问题 3.代码题，两道，一道全排列，一道连续子数组最大乘积 4.反问，问部门业务，说是做智慧座舱的 #软件开

单选25*2' 多选10*3' 编程题2*10' 两道编程题一道力扣原题：230二叉树的第k小元素，一道sql题。 这段时间做过的最简单的一次笔试（泪目/(ㄒoㄒ)/~~）#海康威视求职进展汇总#

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