《北汽研究院》专题

3.28 广州电信研究院 人工智能分析师1. 不长于5min的自我介绍 2.根据自我介绍提问开放性问题 3.国内AI领域的发展方向 4.给一个具体场景分析用哪些模型 输入输出是什么 5.忘了 印象：总体比较融洽 没有技术性问题 感觉这个岗位可能不用怎么写代码 看了同一批面试的同学 感觉bg都很不错  目前没收到二面 估计凉了 可能方向不太匹配 #电信研究院##电信研究院广州##人工智能#

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

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

8-24面试，还没结果 算法题：矩阵中原有1的行和列置1，原地修改。要求空间复杂度低（我写的是复杂度最高的，面试官问有没有优化的方法，我讲了思路） 快速排序 单链表判断环的存在，如何找到入口 损失函数用过什么 python值传递和引用传递 过拟合如何解决 介绍SVM， pooling， 1*1conv transformer介绍，如果长序列爆显存，如何处理。 YOLOv8了解吗 目标检测的评估指标

之前发了vivo拿到录用通知的帖子，总体来说相对于今年的形势已经很满意了，之前有朋友说分享一下经验，我就写一下面经好了~ 市场与用户研究经理，产品类，岗位base上海，中央研究院，用户创新实验室，战略用研方向，参与XR项目开发与研究。 流程：线上测评-群面-专业面-hr面-意向-offer 今年虽然疫情形势还是复杂，但是vivo还是线下面试的形式。好处的话就是流程飞快，两天面完三场~ 首先是群面。

时间线：面试速度很快。 x投递 x+3 一面 x+8 二面 x+13 vp面​ x+30 挂 ​一面 是猎鹰战队的队长 也是第二面才知道。面试官很奈斯。时长40min 1.自我介绍 2.学习方式 3.目前实习[安全研究方向]干的事情 4.问项目上护网怎么打的 5.追问得分的方式,以及RCE之后如何进入系统有没有研究。 6.工具开发上的一些东西。例如后渗透了有没有做过一些自动化工具 7.代码审计思路

6.30一面 ----------------- 自我介绍 深挖论文，问得很深，结合代码 深入网络后，梯度回传下，激活函数 pytorch编程下，提取梯度，参数保持不更新 处理数据的一个问题，向量对矩阵的导数怎么算，y=wx 无手撕 反问

#我的实习求职记录# 5.8通知，5.9面试，5.10挂 面试官操一口标准广普，上来就是已经看过简历不用你自我介绍了，直接开始问项目，提出了很多很多他对特征工程和模型选择的意见，我解释了自己当时的考虑并表示虚心接受。然后请我介绍了几种模型的原理和AB test，我噼里叭啦解释了一通他就嗯了一下。接着开始各种场景题，想知道某个道具加入能不能提升游戏收入，开发了一款新游想知道它的品质，等等。最后出了道

今年实习是线下面试哈~ 会在一天之内面完技术面和主管面： 一. 技术面 1. C++智能指针特性、原理、使用 2. C++11新特性，类型转化 3. 项目提问 4. 笔试回顾 二、主管面 1. 高光时刻、低估时刻 2. 华为企业文化（狼性文化怎么看） 3. 为什么选择华为 面试问的比较基础，加油xdm

[toc] 科大讯飞 AI研究算法工程师-自然语言处理方向 提前批 简历投递 2022.06.27 投递时间：2022.06.27 一面 2022.06.30 简历还是蛮快的，没有笔试，直接邮件通知的一面 面试时间：1个小时 面试内容： 项目，三个项目都问到了，大概项目问了45分钟左右 基础知识 10分钟左右 SVM 多目标检测和位姿估计领域的研究现状 YOLO系列的区别、优缺点 反问 公司主要研

7.13 一面 专业问答环节 自我介绍 项目1介绍 数据标注中遇到的问题 团队分工以及具体职责 模型推理速度 基线的选择 训练设备以及部署设备 算法性能提升情况 项目2介绍 项目3介绍 聊天环节 薪资考虑 工作地考虑 读研期间工作时间安排 7.19 HR面 自我介绍 家庭情况 为什么选择XX大学 读研期间科研的整个过程 对象问题 职业规划 为什么选择苏州 为什么选择我们，不考虑一些大厂吗 对未来工