笔试: 9.5 一面:9.7 线上 总共20min 自我介绍三分钟 主要是问基本的算法八股 比如怎么防止过拟合 dropout 这种 bn ln区别,平常使用过得算法模型这些 总体来讲体验感不错 大概一周后通知了第二次面试 二面:9.21 线下 总共30min 自我介绍三分钟 主要问我简历中的一段科研经历(和医院合作的项目) 问unet transformer 等基础 最重要的是 问思想,如果是落
/* 通过率:14% 题目要求; 定义一个01串的价值为,不断删除相邻相同字符,直到不能删除,剩下的字符串长度。 输入字符串长度n,输入可以修改的次数k(k表示可以把01串中的0改为1或者把1改为0的次数), 输入原来的01串。 输出经过修改后字符串的最小价值。 输入: 3 1 101 输出; 1 输入: 2 1 00 输出: 2 */ #include <iostream> using nam
/* 通过率:73% 输出给定日期的2天后的日期 输入: 2018-05-01 输出: 2018-05-03 输入: 2018-05-30 输出: 2018-06-01 输入: 2018-05-32 输出: error */ #include <iostream> using namespace std; //#include<stdio.h> #include<string.h> //判断闰
了解编程开发调试的基本工具 在Ubuntu Linux中的C语言编程主要基于GNU C的语法,通过gcc来编译并生成最终执行文件。GNU汇编(assembler)采用的是AT&T汇编格式,Microsoft 汇编采用Intel格式。
可以用一句话描述:离线训练、在线识别 完整的深度学习开发周期从逻辑上分为开发和部署两个阶段。 开发阶段(离线训练阶段): 数据专家选择训练数据 算法专家设计模型参数 开发专家对训练过程进行优化和调试,得到满足发布的模型,在Caffe中即为*.caffemodel文件。 部署阶段(在线识别阶段): 由线上负责生产的工程师利用开发团队提供的可发布模型部署到线上生产机器。 Docker简介 Docker
二面是广州分公司技术boss,没有问技术,主要是沟通个人情况 1、住所,生源地,父母 2、工作地点意向 3、对华讯了解多少 4、说出三个选择华讯的理由 5、个人成长目标 6、是内向还是外向 7、学生工作的收获 很快就结束了面试,感觉像是来混混脸熟 #本周投递记录#
面的华讯广州办事处 首先笔试,包括英语、阅读、数学、计算机常识、逻辑推理 面试是一对二,一个技术一个人事 一面主要问简历 1、自我介绍 2、个人情况,为什么选这个专业 3、介绍实习经历,比赛经历 4、对网工行业的理解以及未来趋势的看法 5、你认为正式的薪资应该是多少 6、交换技术了解什么(讲了STP) 7、为什么没考证 8、个人爱好 整体氛围很轻松,关于技术的点问的很少,主要是深挖简历,以及考察你
3.15 估计凉了,感觉面试官很nice,但我面得不行。28分钟电话面。约面的时候说要准备钉钉写代码,但结果并没有。 1.大概3分钟自我介绍+简历介绍 2.挖了几分钟的项目 3.问了几个跨模态识别模型的原理(whisper和easyocr还有video-llama) 4.XGBoost原理,训练过程,损失函数。 5.各类回归、分类模型的损失函数、评价指标,以及它们是怎么计算的 6.二分类任务是否可
一面 PBR的材质 齐次坐标。以及三种基础变换用齐次坐标的表示。 用后处理shader输出一个5x5棋盘格,不能用if。 英雄能否攻击到敌人:已知英雄位置,敌人位置,英雄攻击范围是半径为r的扇形,角度是朝向为中心的h角度,英雄朝向已知。 如何判断点在三角形内,除了叉乘还要更简单的方法,我猜是面积,但面积不也用叉乘求吗。 aabb包围盒之间的碰撞。 二面 alpha-blending怎么做。有什么其
楼主浙江人(非杭州),我选的部门是国内营销中心-浙江省,base地是自己家乡的地市 8.14一面-地市的业务主管面(30min): 1、自我介绍。 2、实习经历。 3、在大公司实习最大的收获是什么。 4、比赛经历描述,负责的模块,取得的成就。 5、项目经历,担任的角色,成果。 6、为什么想做解决方案而不是研发?个人适合该岗位的特质。 7、个人性格,他人对自己的评价。 8、父母从事的工作(懵……问这
这次又没准备好,或者说没准备就来面试了,真的很难受。 面试前就是准备好挨揍的感觉,非常难受,明知道自己没准备,还非要参加这个面试找虐。 我再也不想体验这种感觉了,下次一定把简历背熟,题刷好,基础知识掌握牢再投简历!!绝不裸面,裸面就是自己找不痛快。 -----以上为面试前的感受---------------- ddd面试8分钟就结束了 面试官还是挺和蔼的,看我以前的经历主要做开发的,简历上只有北航
美团的IoT视觉组,主要是做基于监控数据的人物交互感知,技术栈基本也是检测、跟踪和人体关键点检测之类的 介绍之前的实习工作,多任务平衡怎么做的(数据和loss都调参),有没有学术上的解决方案(一般都会问这个) 自动驾驶的检测模型有没有根据一些corner case做一些针对性优化 密集行人场景存在遮挡有什么好的解决方案 这种遮挡情况下对跟踪的影响 神经网络的注意力机制 代码题:翻转二叉树 聊的整体
个人情况简述:本硕双非,acm银牌 随便找群友要了个内推投递 笔试4.2题,投递选择的是都喜欢,笔试完在人才池待了十几天,被数仓部门捞了 一面(总时长50分钟) 聊实习经历和简历项目,聊了约30分钟 聊天环节把整个技术栈聊的差不多了,还有离线、实时数仓的很多点,后面又问了几个问题 离线数仓分层设计、实时数仓设计,spark、flink相关生成经验,S3、OSS的使用理解,k8s的使用心得等都在聊项
Linux基础 Linux FHS : Filesystem Hierarchy Standard Linux 基本操作命令 Linux 内置编辑器: vi nano Linux 系统 Centos Debian Ubuntu 脚本 Shell Python Perl 运维命令 运维命令图片引用自 Brendan Gregg 《Linux Performance Analysis and Tool
这是一本不止于全栈工程师的学习手册,它也包含了如何成为一个 Growth Hacker 的知识。 全栈工程师是未来 谨以此文献给每一个为成为优秀全栈工程师奋斗的人。 技术在过去的几十年里进步很快,也将在未来的几十年里发展得更快。今天技术的门槛下降得越来越快,原本需要一个团队做出来的 Web 应用,现在只需要一两个人就可以了。 同时,由于公司组织结构的变迁,以及到变化的适应度,也决定了赋予每个人的职