《北方信息控制研究院》专题

一面 1. 说一下pytorch里面两种浮点类型怎么样混合计算的 2. 量化出来的模型有误差，你是怎么样减少误差，提高模型预测的准确率的 3. ASR识别到的文本中的错别字怎么做处理的 4. 如果我更改了输入数据的量级，比如将输入的数据从长度100改成了1000，增加了10倍，transformer的时间复杂度是会怎么变，参数量会怎么变？ 5. transformer和CNN有什么不同 6. 你还

面试时间约半小时 1.英文自我介绍2min 2.三个面试官轮流问： 面试官1 挑一篇论文，具体做了什么工作，详细介绍，背景、创新点，问投稿时reviewer的意见 如何调参（lr bs epoch 优化器选择 Adam和SGD区别 常用loss有哪些 L1 loss和L2 loss区别，各自应用在什么任务 问另一篇论文，具体做了什么工作 面试官2 点云格式的数据 点云怎么映射到二维平面 点云的配准

1.自我介绍； 2.介绍一下做过的项目和论文； 3.用过哪些机器学习模型（XGBoost、LightGBM、RF、LR等），介绍他们的特点和区别； 5.深度学习用过哪些结构（MLP、CNN、RNN、Transformer、BERT等），介绍一下各自的特点和区别； 6.深度学习主要有哪些任务（分类和回归，分类可以使用有监督、无监督、半监督等方法，回归主要使用有监督方法）； 7.了解CV吗，用过开源框

嘿，我是一个业余JavaScript程序员，我想为我正在开发的机器人制作一个“temp mute”命令。然而，我遇到了一个错误，我不知道如何解决。 这个错误并不是在我的代码中，但是经过几个小时的测试，我相信我已经发现了：discord.js在命令发送后立即存储API信息，比如角色。这样做的问题是，在静音时间到期后，Temmute命令使用setTimeout（）来预制操作。其中一个操作是通过检查用户

我使用spring框架和有3个代理集群的kafka。我发现使用者没有使用某些消息（假设在所有发送消息中使用0.01%)，所以在生产者代码中，我记录了API返回的消息偏移量： 我使用返回偏移量来查询所有分区中的kafka主题，但它没有找到消息（我测试了与消费者使用的和他们在kafka中的消息相关的其他偏移量），问题是什么，我如何确保该消息发送到kafka？ 我还在producer中使用了

我们使用了一个管理角色的免费工具，在不和谐服务器上犯了一个错误。我就不点名了。该工具不允许我们编辑包含所有表情符号和相关角色的原始嵌入。此外，不和谐似乎不允许您编辑其他用户的消息，即使您拥有服务器。这很有道理。 所以我们剩下的就是创建一个新的角色消息，它看起来像旧的角色消息，并向其中添加反应。然而，我们不希望每个人都必须回去重做他们的反应，因为移动消息不会对他们现有的角色产生任何影响。我们仍然希望

1. 等待（）秒 等待指定时间后，执行其后程序。 示例： 按下空格键，mBot 所有的LED会亮起红色，1秒后，切换成黄色。 2. 重复执行（）次 重复执行其包含的程序指定次数，默认值为10次。 示例： 按下空格键，mBot 所有的LED灯会在红色和黄色间切换10次。 3. 重复执行 重复执行其包含的程序。 示例： 按下空格键，mBot 所有的LED灯会持续在红色和黄色间切换显示。 4. 如果（）

TimeLine：一面20220424，二面20220427，三面20220505（已挂） 当时的BG：北邮本硕，管理类专业，两段实习经历：字节数据分析师、美团商业分析师 写在前面的话：该文档记录2023届暑期实习面试的相关问题，因此时间线分布在2022年。以下问题的答案可能存在错误，敬请读者批评指正 一面 1.SQL考察 数据表内容： 播放表play_table，包含字段日期（dt），用户ID（

本文向大家介绍Android WebView控件捕获用户输入的信息，包括了Android WebView控件捕获用户输入的信息的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 WebView可所谓是Android中最强大的控件之一，无所不能。 于是有这么一个需求，用户在app之中内嵌的WebView中输入帐号密码的时候，App需要捕获已经输入的帐号密码。 当用户输入帐号密码，一般情况下会进行页面转跳，在页

2.23一面 自我介绍、学习如何，做过的渗透项目，用的什么方法，用的什么常用工具，讲讲kali怎么用……我基本没答出来啥，因为我对安全真的不太感兴趣，很快结束了还以为挂了，但是今天发短信说过了合理怀疑hr在kpi面

唉，太难了，发个面经攒攒欧气，希望可以给秋招大佬一丢丢参考 一面 1h 1.自我介绍 1.设计一个均值滤波函数，可以用numpy或者tensorflow或者pytorch 2.介绍下织物瑕疵检测项目，数据获取，建模，问题，如何解决 3.如何解决小物体识别（focal loss不行，小目标检测困难原因，解决方法） 4.gan网络相关，如何生成小样本，如何生成瑕疵图片（或者小目标图像，cycleGan

本项目对 spark ml 包中各种算法的原理加以介绍并且对算法的代码实现进行详细分析，旨在加深自己对机器学习算法的理解，熟悉这些算法的分布式实现方式。

目前为止，你已经学完了 Python 的核心数据结构，同时你也接触了利用到这些数据结构的一些算法。如果你希望学习更多算法知识， 那么现在是阅读第二十一章的好时机。 但是不必急着马上读，什么时候感兴趣了再去读即可。 本章是一个案例研究，同时给出了一些习题， 目的是启发你思考如何选择数据结构，并练习数据结构使用。 词频分析 和之前一样，在查看答案之前，你至少应该试着解答一下这些习题。 习题13-1 编

编程1: 逆序对改编：i < j， num[i] > 2 * num[j]，暴力a了90% 编程2: 给定N个节点，M条直接相连的路和成本（i,j,k），其中有d条未修的路（i,j），求A，B要能连通的最小成本（要修的路的最小成本） 思路：dfs(node, cost)，如果node是B了，比较全局变量result和cost，取最小,result = min(result, cost)，否则遍历n