《大疆》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

星座大师超酷转盘特效。用户点击某个星座，罗盘会自动旋转到对应的星座，还有声音效果。除此，作者在应用中还加入了iOS广告。测试时，需将模拟器的语言区域设置成中国。 [Code4App.com]

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。

分享下我又顺利又不顺利的ai产品实习面试复盘，3，4月份投了点没一个过的，不过找找感觉然后改改简历也挺好hh，然后5月下重新开始，只投AI产品，6月初接到一个百度的口头of，但是我到岗太晚，端午节不确定hc了，于是节后开启了狂暴模式，一天基本两个面试起步，我自己也算运气好，10来天拿了5个of，感谢各位帮助我的前辈哥哥姐姐们🥰 图片是我的一些面试复盘 #非技术2024笔面经#

1.线程池的核心参数 2.什么业务场景用到线程池 3.如果多线程爬虫过程中某个任务失败了，有什么操作 4.了解反射吗，主要用来干什么 5.项目中用到反射的方式 6.synchronized和ReentrantLock的区别 7.介绍AQS，实现类 8.MySQL的索引失效，索引优化 9.redis 常用数据类型，使用场景 10.为什么分库分表，数据倾斜解决方案，分片键的设计 11.反问，业务企业运

就面了十几分钟 面试官说我更适合去做算法 1.实习经历 2.数仓和数仓建模的理论知识（我说了维度建模 范式建模 问知不知道维度退化 不知 3.SQL：怎么找A表有B表没有的数据 数据倾斜怎么处理（不会 #发面经攒人品#

👥 面试题

没有问项目，直接就是面经 自我介绍，虚函数，智能指针，STL中的map，IOCP，虚析构，虚函数表，三次握手，四次挥手 提问的都是基础八股

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

update: 9.30 约 10 月中旬 HR 面了，许愿 OC 🤗 --- 9.29 字节四面，问了 HR 四面技术好像是这个部门的正常情况😅，I'm like, well... - 自我介绍 - 上来先做了一道题：Leetcode 解码方法（动态规划） - 实习具体负责哪些工作，占比是怎样的 - 你们数仓团队几个人，数仓怎么分层、分主题 - 分层的意义 - 你在商品域的工作中是否会涉及边

9.12 一面结束后半小时飞速约了二面，9.14 二面 - 自我介绍 - 为什么读研 - 为什么转专业 - 你对大数据的理解 - 介绍一下实习组内的分工、数仓架构 - 以商品域为例，数据的模型/表有哪些，从哪些角度评价数据模型 - 你们组具体的宏观的业务流程 - 具体是怎么和其他部门协作的，流程是怎么样 - 你是怎么理解数开的工作的，你个人的偏好是哪方向 - 数据库的范式、事务 - 范式建模、维度

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

中秋假期所以二面三面间隔了挺久的，9.23 三面，面试时间很短，35 分钟左右 - 自我介绍 - 实习介绍 - 看你做了很多任务优化，讲讲优化的思路，从哪些方面去考虑 - 介绍一下 Cube 表去重优化 - 介绍一下***识别项目 - 你们商品维表数据量 - 你们实习部门的数仓分层 - 用户域和流量域的区别 - SQL：今天登录但昨天没登录的用户 - 算法：二叉树层序遍历，自己构造输入输出 - 你

百川 医疗大模型 很快20min，说后边还会有技术面，但都没coding 对我的实习（医疗相关的）非常感兴趣，硕士即使是医疗+大模型相关也不去问 （我只好中间夹杂引用一些硕士那边的想法体会） 当时数据集是如何构建的，有什么难点 大模型训练上有经验吗？那就谈谈微调时候的经验和遇到的困难 评测的指标是如何做的？（讲了rouge指标的基本想法 bert和Transformer的区别，分别的优势，应用方面

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#