投递 7.29 基本情况:内推投递 非直通部门 非科班 没实习和高大上项目 没想过提前批简历能过~ 一面 8.17 自我介绍 看了什么书 写编程题三道:很简单的斐波那契数列、括号匹配、二叉树剪枝 做剪枝之前问了熟悉什么算法 ES6新特性 promise说一下,API说一下 利用promise实现xx秒返回value react生命周期 同步异步 事件循环等 基本你回答到XX点面试官就会打断你说可以
一面挺简单的30min 自我介绍 npm i过程 react类组件函数组件区别 es6模块化和commonjs区别 封装组件的技巧 设计一个swiper 还有一些常见八股 手写扁平化,去重,排序 反问 二面 说一说用过的布局,详细点 说一说前端后端的缓存 怎么封装一个组件 设计一个翻页组件 问了我实习情况,为什么不留b站 还有一些不记得了 手写一个题,统计数组出现次数超过一半以上的元素 手写超时重
一面 8.24 16:00 讲实习 水平垂直居中 position有哪些值 static absolute relative fixed sticky 说一下BFC js基本数据类型 instanceof 原理 说一下ES6新增 for in 和for of区别 Object.defineProperty 定义的对象的属性有哪些 https://developer.mozilla.org/zh-C
一面: 主要是做了三道题,其他没太问(做太久了后面没时间了) 二分查找(如果排序是逆序怎么处理) 实现 instanceof (null、undefined 怎么处理) 实现水波跳动效果 二面: key 的作用 -- 虚拟 dom 的构建 key 是虚拟 dom 对象的标识,当状态中的数据发生变化时,react 会根据新数据会生成新的虚拟 dom ,之后进行新旧虚拟 dom 的对比。 旧虚拟 d
商科背景,实习经历很杂,啥都会试一下。 主要可能就是金融 互联网 外企这三个方向。 电话约面+准备环节 没想到百度提前批没有笔试和群面,直接一面。早上刚醒还晕乎乎的时候接到的电话,约了下午的时间。极限4小时准备。看牛客网上的面经问了很多专业问题,给我搞得很紧张,疯狂找资料。但其实面试官还是很nice,主要是简历面+情景追问。 主要问题: Q1 介绍实习一负责的业务? Q2实习一中独立负责的项目?
11月27日 首先自我介绍,大致说了一下自己硕士阶段的项目工作。项目用的是高德地图数据😂,面试官好像并不在意这个。 从项目中提的问题: 1数据处理工作包含的内容 2交通异常检测任务细节 3超图的概念,为什么要用超图 4论文中自己算法的指标有多高(自己记不清了,翻了一下手机,被笑话,说这样会让人怀疑不是自己做的) 5Lstm原理,优缺点(我不太清楚优缺点,但是回答了比RNN的优势) 开放性问题:
岗位:机器学习/数据挖掘/自然语言处理工程师 面试体验:第一个面的公司,很紧张,也是被拷打的最狠的一次 一面 8/23 70分钟 1. 自我介绍 2. 实习拷打 推荐算法中的相关模型和前沿理论 是否有读过最近的期刊上的文章,做一些介绍 3. 科研拷打 如何做的模型 其中的系数如何确定 4. NLP拷打 Attention介绍 QKV是什么,举例说一下 Tranformer的encoder和deco
实习: - 简单介绍了下工作,大概5分多钟,没有深入问 Java基础: 1. String str = "123"会创造几个对象 2. Java内存区域有哪些 3. 详细说一下各个区域的作用(答得一般,语言没组织好) 4. JVM的配置参数有自己设置过吗,知道哪些 5. 如果我设置了Xmx为1G,但是实际看Java进程用了1.3G,你觉得多出来的0.3G可能来自哪些部分 6. 还有哪些可能,可以结
自我介绍 项目中有什么难点,怎么解决的 内存布局(具体到每个区在内存中的顺序) 堆区、栈区的区别 虚拟内存与物理内存的区别 虚拟内存的大小有什么限制,举个例子 开发时如何避免内存泄漏 百万级行代码项目出现内存泄漏如何定位,答:第三方库 这个第三方库的实现原理知道吗(自己给自己挖坑😭),如果让你自己设计一个内存泄漏检测工具,你会怎么做(会个der) c++的多态是怎么实现的 基类和子类的虚函数表是
一面:项目简单问,判断平衡二叉树,层序遍历 二面:最大的长方形,快排思想找第K个数 三面:问业务,问基线方法,重点关注ARIMA,HA方法在单点预测性能,提高综合能力#投递实习岗位前的准备##实习,投递多份简历没人回复怎么办##我的实习求职记录##23届找工作求助阵地#
百度2024秋招机器学习一面面经 岗位:机器学习/数据挖掘/NLP-T联合 部门:百度地图 地点:北京 一面 自我介绍 对项目和实习的大概询问,没有去深挖,只是对一些问题进行询问 询问对大模型的了解,讲了 RLHF 的原理 RLHF是一种新的训练范式,通过使用强化学习方式根据人类反馈来优化语言模型。一共包括三个步骤: 预训练一个语言模型(LM) 收集数据并训练奖励模型 (Reward Model,
自我介绍(介绍到实习内容不让介绍了,可能是关于大模型相关的内容面试官不太涉及) 聊中的ACL论文,一开始我语速比较快,他有点跟不上,然后又重新问了任务定义、创新点、做法和相关效果,一定控制介绍语速!! 直接刷题,两道题比较经典,矩阵中正方形最大面积、2D接雨水,太久没刷题了,上来bug了有点尴尬,不过后来算有惊无险的过了。 提问:关于具体业务(我一开始以为我被招去要做搜推广了,结果发现并不是)、上
2022-8-8 自我介绍 + 项目 问了20分钟左右... 问完我就觉得凉了 岗位好像不匹配... 输入www.baidu.com发生了什么(八股) 进程和线程的区别 扯到了内核级线程和用户级线程 然后问怎么切换用户级线程... 不知道凉凉 是否允许多个进程监听同一个端口 看我简历问我是不是不了解数据库...我说正在学 然后让我问了目前学了些什么 扯了一下buffer pool 手撕代码:LR
7.27一面 面试官人很好,问到我不会的就换别的问了,全程一个小时。 先自我介绍,再根据自我介绍里的内容进行提问,关于研究方向的问题,想了解我的研究方向大致是怎样的,让我大概就研究任务和主要方法还有数据集方面做介绍。 关于语言情况,我说我主要是用Python,她说他们C++用得多,我说本科用过,但是研究生期间没用了。她说他们Python只是拿来实验一下算法,主要还是用C++做底层的开发和改进优化。
面的是百度产品经理,能过简历挺惊喜的,这算是秋招第一次面试,也没有太好的准备,简单复盘下。 简单介绍下实习经历。 公司的定位? 数据中台对公司的业务价值。 公司的整体能力搭建会涉及到哪些功能模块的设计? 就是比如说这个数据中台本身是为了做一些整个的业务报表的呈现,那么结合公司的业务,大概会涉及到哪一些报表的相关的功能。 我看你也写了一些项目经历,有没有一些印象比较深刻的,相对于比较完整也好,或者是