面试时间:7月20日晚七点到八点十分,一小时十分钟。 按时间线梳理: 自我介绍 询问实习公司base,以及询问我的意向base和他们的base地都有哪些。 针对自我介绍中提到的实习经历进行了提问。 提问项目中涉及的Transformer,LSTM等内容,以及为何使用这些网络。 为什么Transformer要比LSTM好? 提问项目中涉及的GAN,并让我简单介绍一下GAN。 GAN为什么会被提出?
公司:联想 岗位:数据挖掘工程师 形式:视频面试 视频面试平台:Teams 面试官:两个人 时长:30分钟 流程: 0、面试官介绍面试流程,因为工作中的有些场合需要英文沟通,所以需要简单了解一下英文水平,自我介绍的时候用英文简单介绍1-2分钟就可以了,然后是15-20分钟的技术测评,最后简单介绍一下之后的流程以及反问。 1、英文自我介绍。 2、为什么想要申请联想的这个实习生岗位?你期望从这段经历中
前面大部分时间在聊项目,一共大概五十分钟 自动微分的流程、怎么写? 你用的动态图还是静态图? 动态图和静态图的优势劣势? 框架中用了什么技巧了吗? 怎么加入分支?(不知道,就让我说CPU中的分支预测了,说完补充了一些GPU中的分支) Cache的层次结构?如何高效利用cache(讲了集中优化方法,更换访存策略,tiling等) 讲一下roofline model?你有没有用roofline分析过什
base上海 终端 2022.8.17 一面 60min 1.coding:(没有自我介绍hh一上来就手撕)不用第三方库实现字符串转32位整数 2.八股(算法):大根堆调整过程 3.八股(c++):volatile 4.八股(c++):宏的作用 5.八股(数据库):ACID 6.八股(算法):贪心和dp区别 7.简历:实习细节 8.场景题:如何对用户反馈出问题系统的bug快速定位 7.反问 202
第一次写面试贴,积累经验攒人品 自我介绍 黑盒测试方法 软件测试原则 为什么选择软件测试 自身具备软件测试的优势和劣势 数据库三大范式 Java中HashMap和HashTable的区别 Linux中查看文件内容,查看日志 常见数据结构,链表和数组的区别 性能测试,性能测试的指标 fiddle弱网测试 深挖实习内容 就很离谱,全程他问我答,没有一点别的互动,有一个问题不会反问面试官直接来句自己百度
1.自我介绍 2.实习做了什么 3.实习收获 跟在学校有什么不一样 4.js数组方法 5.promise是什么 哪些方法 6.react函数式组件和类组件区别 7.对工程化了解吗 webpack配置项 8.模块化几种模式和区别(这块全忘了 ) 反问 业务 技术栈 主要是vue
一开始通知是腾讯会议面试,但是等了差不多十分钟,面试官打了电话,说今天公司网不好,只能电话面。 1、自我介绍 2、聊项目,是做机器视觉为主的是吧 3、项目中图像到的图像,对质量有什么要求 红外标志,滤去了可见光,质量会比较好 4、相机的噪声呢,怎么处理的呢 5、在你研究生项目中,还有比赛的项目中有没有用到图像预处理的一些操作 6、比赛的这个项目用的是可见光的吗 7、投我们公司这个岗位之前,对我们这
本文向大家介绍你认为中级前端工程师和高级前端工程师的差异在哪里?相关面试题,主要包含被问及你认为中级前端工程师和高级前端工程师的差异在哪里?时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 1.帮助他人解决问题的能力 2.阅读源码的能力 3.关注业务,不仅仅是停留在代码层面
面试大概二十分钟左右,问的不难,但最近被封控在宿舍,人比较down,没回答好,估计凉了,问题如下: 为什么转专业 哪里人,为什么想留在成都 会什么编程语言 Java的Object类有什么方法 Java如何跳出多重循环 什么是乐观锁 Spring实现依赖注入的方法 @Autowired和@Resource注解的区别 项目中Redis的作用 数据只存在Redis当中吗,服务器关机数据会丢失吗 Pyth
在现公司干得有点憋屈,想跑路了,得先找一下感觉,看差点啥,再补补,明年拿了年终就可以跑了。 一上来,不多说,自我介绍。 然后介绍项目,介绍完开始抠细节: 1、团队多少人?数据量多少? 2、业务调研怎么做的? 3、如何确定主题域的? 4、怎么分层的? 5、为什么这么分层? 6、各个表抽取策略是怎样的?如何确定增量抽还是全量抽? 7、数据质量怎么保证的? 8、数据开发规范是怎么样的? 9、任务是怎么调
知乎链接 https://zhuanlan.zhihu.com/p/670356216 一面 11.15 60min 1. Transformer (1) 结构 (2) 为什么它能处理多种模态,是怎么处理的 (3) 它怎么用于图像分类,怎么处理图像的 (4) 他的解码器和编码器有什么不同 Mask编码 2. BN的作用和好处 减少损失函数后梯度消失 3. Dropout的好处 4. 梯度消失的原因
面试时间:12-05 面试岗位:解决方案测试 面试问题: 一面: 数据库相关知识(索引机制、事务机制等) 操作系统相关知识(常用命令) python语法(类、对象,装饰器等) 项目相关的内容 一道编程题(简单难度) 二面: 数据库相关知识(深入提问) 操作系统(难度提高,问到了内核、文件系统相关的知识) 项目介绍(自述,根据自述以及简历的介绍提问) 一道编程题(简单题,最后也要求自己写几个case
电信智科(中国电信股份有限公司数字智能科技分公司)-大数据开发运营工程师面经 9月1日投的,15日笔试,26日一面。这个公司是在国聘行动上投递的,在成都就这一个岗位,本来没抱希望投的,结果没想到还给面试了。面试在腾讯会议上的,一共25分钟左右,比较短;感觉有点凉,像kpi面,我准备了kafka的很多八股,结果一个没问,一直在怼网络,感觉有点像kpi面试。 以下回答绝大部分是GPT4.0回答
主要还是项目 答得不是很好 很多细节没想起来 都是说了个大概 面试官基本根据回答和项目问 自我介绍 讲一下FOC算法 细说SVPWM 死区时间 foc中断频率(载波频率) 电压利用率 过调制(自己提的) PI怎么调参(通过计算的方法) 自己写过FOC算法吗 除了ID=0还用过别的算法吗 多电机跟单电机在控制算法上有区别吗(项目相关) BOOTLOADER启动流程(项目相关) ADRC算法跟PI比较
一面-单面24min-9/2 为什么选择本科就业 相较于研究生,有什么优势 OSI七层模型/TCP五层模型 计算机网络印象最深的部分 你觉得计算机网络适用什么群体且有什么作用 学习一样新事物的思路、框架模型 之前的项目实习经历给你带来了什么,每个公司最大的特点 有过拜访客户/解决客户问题的经历吗,举一个实际的例子 你对解决方案行销岗位的认识 提醒面试的uus一定要提前看一下计网的知识,至少是七层模