时间线 8.26号笔试 9.9约面 时间:1h ps:面试官一看就是大神连续轰炸,虽然没菜到他但是还是有一定的不足记录一下攒攒人品,无手撕 这里的CV主要还是目标检测 项目每个问一遍加扩展 技术栈全会问加扩展 1. 项目相关问题 2.共享屏幕打开你的论文,有一个点提出了如果不用这个方法你还能怎么解决? 3.FPN是怎么融合,解决什么问题,PANet与FPN有什么区别,为什么这么设计 4.ASFF具
没问技术问题,就问了对于测试这个岗位的理解, 复合看待加班,如何看待出差,聊了15min,是不是寄了
1.自我介绍 2.介绍一下两个项目 (项目) 3.什么样的数据适合存MySQL,Redis呢? 4.项目里什么样的数据存在Redis里面 5.每次更新的时候是做的是全量更新还是批量更新 6.更新数据的时候怎么解决并发呢?(这里先答了lua + 分布式锁,又答了开新线程 + 锁做缓存更新。复盘了一下。。这不就是消息队列的事儿吗) 7.秒杀的实现流程 8.测试过高并发吗 9.在过程中MySQL用到了哪
AC 5%, 22%, 93% 第一题,不知道咋做,没有思路,感觉暴力都不行,感觉是最难的 第二题,有点思路,22%是纯骗的分。感觉可以做一个6*(n+1)的二维的dp,每行对应一个规则,每行前1个或者2个对应数列的前两个数,从第三位开始,用相应的规则得新的数,如果这个数和nums[j]的数不同,就不管这行了 第三题,比较简单的dp题, dp[i] = dp[i-1]+dp[i-2]+dp[i-3
纯纯kpi面试,十几分钟就结束了... 大概问题如下 自我介绍 1. 什么时候开始接触Java,什么时候决定把Java作为未来的方向?怎么学习Java的八股 2. Java的三大特性? 封装继承多态 具体讲一下这三个特性 3. Java支持多继承吗?不支持,从开发的角度说一下为什么不支持多继承 4. ArrayList的优缺点 支持随机访问,支持顺序可重复 不支持线程安全 5. LinkedLis
编程题比较简单,选择题难度蛮大的#科大讯飞信息集散地##2024届校园招聘##提前批#
一面: 自我介绍 细挑一篇论文来讲,并提问细节 问项目 问八股 反问 八股部分回答的不好,因为没有任何准备,可能寄了
总体情况 讯飞自研平台,视频面 40余分钟 无手撕 具体问题 以下相关问题并非按序,而是整理时重新分类了 个人情况相关 自我介绍 老家哪里 希望在哪发展 专业是啥? 为啥想做Java后端 学校课程 项目 ==项目如果要上线需要做哪些地方的改造== 集群、高可用session共享问题 引入Kafka做什么 出于什么考虑发送kafka消息之后谁监听? 八股类 Java基础 面向对象和面向过程的区别 面
## 技术一面 25分钟 1. 自我介绍,项目 2. 怎么实现上中下自适应布局? 3. flex:1是什么? 4. 三个元素各自定义了宽度,设置flex1之后还是平均分配吗? 5. css动画如何隐藏元素?哪种隐藏方式可以触发click事件,哪种不行。 6. JS事件冒泡是什么?如何阻止?讲一下事件委托。 7. JS事件循环机制。 8. 一个场景,首先调用两个接口,再调用第三个接口,怎么做? 9.
一面(11/3) 自我介绍 拷打项目 然后问了一个Flink反压的问题 二面(11/10) 自我介绍 拷打项目 问了前端展示大量数据,如何考虑?(可能大佬就是前端的) 问了用了哪些数据库? 问了Kafka 和 Flume 的应用场景? (可能时间比较紧张,所以问的比较急,二面没有遇到反问环节了)
无语了 八股文 项目细节是一点不问 估计凉了 说是10分钟 结果就7分钟左右 1. 简单实习经历介绍 2. 项目是自己做的吗 3. 后端代码量多少 (准备仔细介绍各个子项目被打断,给我问懵了 答了个几万行) 4. 团队合作 和别人有矛盾了怎么解决 5. 意向薪资 5. 反问 是否加班
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AI应用优化 距离一面过了十几天,以为凉了,昨天通知二面 面试大概30分钟,以项目为主 1. 模型量化情况 2. 分布式训练 3. 如何压缩推理时间 4. 部署形式 5. 数据规模 6. pipeline中模型推理时间分析 7. linux定时任务 8. linux网络配置 9. docker 大概就这些,主要以拷打项目为主,穿插的内容八股比较少,面试官很和蔼哈哈哈 #中科曙光校招# #中科曙光#
(天哪,怎么天天都在做笔试,然后没有后续哇,找工作真难) APP测试方法 数据库 选择排序、归并排序 Linux进程 函数时间复杂度(三个函数嵌套) 集成测试方法(大爆炸、三明治) 四维数组(印象比较深) 曼切斯特编码 软件开发流程模型(V、H、W) 拓扑结构 前序、中序、后序遍历 编程题: 小写字母的字符串S,对于下标p,如果p的二进制表示有奇数个1,则将对应下标的值改为大写字母 长度为n 整数
投的是c++岗,但捞出来的是gpu计算优化。两天速通两面泡池子,发一下面经。 一面 1,cuda的内存结构 2,寄存器的漫溢问题 3,一个线程所需要的寄存器数量是否是越少越好 4,有什么好的方法来规避溢出的问题 5,cuda编程中共享内存的半个冲突是什么情况 6,cuda流 7,有访问的优化计算方式 8,float4 9,大模型哪些是decoderonly,哪些是encoder-decoder的模