旷视我投的是提前批的Learning-based V-SLAM,面试的时候其实很忐忑,因为我没什么learning背景,但询问面试官后发现其实vslam也是可以投的 一面 1、五分钟自我介绍 2、简历上项目深挖 3、由于简历中提到了矢量化相关的工作,因此面试官出的题目是给定一组二维点拟合直线,但指定函数方程为ax+by+1=0,使用最小二乘实现函数功能即可,可以使用eigen库 此外还问了一道概率
投的是SLAM/三维重建/图文多模态算法工程师-视觉团队的岗位 一面 1、五分钟自我介绍 2、简历上项目深挖 3、由于简历中提到了矢量化相关的工作,因此面试官出的题目是给定一组二维点拟合直线,使用最小二乘实现函数功能即可,可以使用eigen库 4、反问环节 一些碎碎念 其实整体面下来我可以感受到面试官应该是做感知出身的,至于为什么会安排专业不太对口的面试官来面我也不太理解 今年SLAM岗位真的很少
写面筋,攒一点好运~ 等了两个星期终于等到蚂蚁电话约一面 面试主要在拷打项目, 先自我介绍,然后针对项目问题刨根究底的询问。 除此之外 问了一下对比一下KG + LLM 与 RAG的优劣(好像他们主要也在做KG+LLM) 无算法 反问: 几面?一共有三轮技术面,第二轮会有算法。三面leader面。 业务做啥?垂领大模型构建,KG+LLM P.S. 1. 昨天面试官找我约好时间,结果今天他还迟到了一
hr面,70mins左右,群面(一面二) 1、自我介绍 2、为什么选择牧原,为什么选择养殖方面? 3、印象最深的项目经历,项目成果,你从中学到了什么;遇到的困难,如何解决,今后在工作中遇到困难后多久会寻求别人帮助? 4、秋招为什么没找工作,从考研中获得了什么? 5、offer的选择因素? 6、家庭情况 7、意向工作地点、时间、薪资 8、今后在工作中希望担任怎么样的角色,职业规划
9.11上午面的,首先问项目,以及神经网络相关知识 问深度学习基础知识,比如交叉熵损失函数为什么是log,为什么有负号,有用过其他类型的神经网络吗 但面试官的网好卡,中间还卡断了掉线了,之后他的信号时好时差,说话听不太清,断断续续的。 然后今天(9.12)就收到了感谢信😢😢emo #开立医疗#
用的飞书系统,双方都没开摄像头,50min 1. 自我介绍 2. 开始挖项目 模型的数据来源,评价指标,怎么考虑这些变量的,效果怎么样 知道卡尔曼滤波吗(简历里写了但用得很早了,忘了很多) 知道哪些最优化方法 讲一下牛顿法和高斯-牛顿法 3. 然后聊了一些价值观相关 求职时最看重什么 你以后想做什么 了解momenta吗 对之前实习公司的评价 之前的实习能留用吗?为什么还出来继续面试 4. 问了一
科来Java开发工程师二面 timeline:2023/08/31一面,2023/09/06二面;每次时长都在半个小时左右。面试官好像是一个资深的技术总监。 1.最近有在看什么书吗? 2.有自己的代码仓库吗?学校有吗? 3.自己做的系统是否有参考开源项目?具体说一下 4.自己阅读过一些开源项目的源码? 5.你在github上如何搜索你想要的项目? 6.你对我们公司(科来)有了解吗? 7.用简练的语
2023.09.06 全程30min 1、自我介绍 2、项目拷打 a. 挑一个项目介绍、难点是什么,解决方案是什么 b. 另一个项目算法部署的实现细节 c. 本科-读研过程中项目中遇到最大的挑战是什么,怎么解决 2、八股 a. bn原理;训练和测试阶段bn操作的区别 b. 梯度消失解决方案 c. 过拟合解决方案 3、概率题 屏幕前经过小球的概率恒定为P,若20min内观察到有一个小球经过的概率是0
科来Java开发工程师一面 2023/08/31下午面的,成都base的,使用腾讯会议。回忆版,想到啥说啥。面了大概25分钟左右,无手撕 1.说一下ArrayList和LinkedList的区别,你平时用过嘛? 2.讲一下你平时用到的集合类,简单介绍一下 3.讲一下TreeMap的底层原理 4.既然你说到了红黑树,说一下你对红黑树的了解?并说一下红黑树旋转的细节 5.为什么HashMap里要用红黑
1. 自我介绍 2. 简历项目(问的比较细,每个项目都会问一下) 3. 介绍Lora 4. 了解哪些商用的大模型,都有什么优缺点 5. QLora 6. 量化的优点,如何量化 7. Git的使用(如何管理项目,对比两个版本的不同) 8. 了解cuda吗?如何使用 9. pytorch的版本问题 10. 部署模型的经验 11. 如何查看和管理cpu,gpu资源 面试官总体感觉兴趣不高,没有开视频。回
首先上来我必须给用友的hr一个大大的赞,人真的很好很好,平易近人。整个面试下来完全就是轻松加愉快的状态。 回归正题: 会问了解用友吗?是从哪方面进行了解的 1.首先上来并没有叫自我介绍(我还准备了下) 2.整个面试过程都是问的简历上的东西,整体难度不大 3.问到了数据库的多表联查 4.然后就是问到是否有过投递岗位的实习经历(因为我没有所以,面试官很无奈) 5.有一个重要的信息就是用友现在底层都是用
8.28 计算机视觉方向 一面 40min 三个面试官,一个问项目,一个问深度学习的八股,一个问数据结构与算法,被拷打了 英文环节 英文自我介绍 家乡是哪里;介绍一下你的家乡 技术环节 1. 选一个你贡献最大的项目介绍(Kaggle比赛),穿插提问 2. 说一下训练过程 3. 过拟合是怎么解决的 4. 半监督学习在比赛中怎么实现的 5. 介绍一下CutMix 6. 为什么要用3D+2D网络 7.
30分钟纯八股 1、数据结构中有哪些树,都是用来做什么的。 2、第一次没答到哈夫曼树,所以又问了我哈夫曼树的作用 3、OSI7层网络,每一层具体做什么的 4、应用层包括的协议 5、HTTP和HTTPS的区别 6、HTTPS加密 7、如果HTTP的数据会被拦截,对称加密的密钥为什么不会被拦截 8、面向对象比面向过程的优势 9、里氏替换原则,并举个例子 10、有哪些方式做多线程开发,需要注意哪些点。说
题有四个部分,全部都是选择,用的牛客平台,需要摄像头和电脑监控,以及手机小程序监控。 第一部分:公司了解 一个英文缩写中的第二个S代表什么意思 公司文化是什么 第二部分:智力题 就是大家平常做的测评里的让你推测后面的图形应该是哪个 第三部分:编程基础 给一段代码,判断输出是什么 基本都是c语言代码,还不是c++ 第四部分:算法相关 跟第三部分差不多,但是侧重数据结构和算法 后面还有几道神经网络题
无手撕,无八股,问的都是简历上面的项目,会讨论的非常详细,也会有些拓展问题。 面试官非常nice,超级详细的介绍了部门和主要的业务! #秋招##面经##吉利#