《AI面试》专题

#软件开发笔面经##数字马力# 面试上来首先让做自我介绍，要求自我介绍主要围绕在校期间的获奖，证书和项目 面面试大概二三十分钟，不能说太少，说太少AI会提示你下一个回答详细一些 问的问题有九个： 1、加索引的基本原则，那些字段适合、哪些不适合 2、接口是什么，接口和抽象类区别 3、如何设计一个用户积分系统说一下 4、如何设计积分规则优先级和解决冲突解决机制 5、请分享一次你在项目中遇到意外情况或风

一面 自我介绍 大学项目 图像分割与识别 没问 实习 CPU指令加速 稍微问了下加速的原理（SIMD） 毕业后项目 详细问了虚拟窗口通路原理 我干了什么 八股 C++八股文 问我怎么排查越界和内存泄露。加打印，注释部分函数。 排序算法的时间复杂度 为什么会有logn？答分治算法就有logn，归并和快排执行可以看作树，数据数量为n，深度为logn，所以是nlogn。 B+树知道吗？不知道就算了。。。

手撕一个快排 问了一些系统优化解决方案（如何增加访问量、加快请求处理速度）：我回答了数据库方面、缓存方面、接口优化、最后就是微服务分布式系统（比如在不同地域都设置机房，处理不同地域的用户请求）。 问了一个软引用、弱引用（回答不完整，忘了好多，我无语了哈哈哈哈） 反问了一下表现：java知识可能有点欠缺（因为软引用和弱应用没有完整答出来）。代码能力还可以（10分钟不到直接在idea写出来了）。系统方

1.自我介绍 2.产品实习过程中的独立跟进项目 3.之前的实习经历中产品的定位是什么主要业务是什么？为什么会有一些战略层面需要实现的项目 4.独立完成的工作有哪些，以及你为公司带来的效益是什么？ 5.金融公司与互联网公司产品的不同，为什么会有这种差异化，你怎样看待这种差异的？ 6.产品技术文档怎么写？ 7.你觉得产品经理的必备的技能是什么？

腾讯会议60min 1、自我介绍 2、实习经历 3、项目经历 (面试官完全不感兴趣。。直接跳过了) 4、算法题：leetcode 72. 编辑距离 (脑子抽了转移方程推错。。) 5、算法题：leetcode 5. 最长回文子串 (秒了) 6、CNN和DNN的区别 7、怎么解决梯度消失问题 8、介绍adam优化器 9、了解transformer嘛 (没了解过。。) 感觉是KPI面，面试官表现的比较冷

当设置h2o时。用于生产的人工智能文档告诉您如何“构建和提取模型”，并最终引导您 下载MOJO和生成的h2o-genmodel.jar 我想知道的是，那个< code>h2o-genmodel.jar是否真的与mojo zip文件相关联，或者一个jar是否可以处理多个不同的模型zip文件？

9.4一面 30分钟 深挖项目，简单问了点python和transformer的八股 9.7二面 30分钟 简单问了项目，根据项目出了几个场景题，后面就一直讨论业务相关的问题 9.18 oc

9.7 笔试 9.16 测评 9.19 一面 两个比赛情况简介 项目1介绍 评估指标 除了特征级优化还有哪些优化 数据归一化方式有哪些 Transformer了解哪些，是否看过源码 PyTorch是否看过源码 PyTorch如何处理数据 梯度消失有哪些处理方式 梯度爆炸有哪些处理方式 梯度反向传播有数学推导过吗 图片数据预处理做了哪些工作 自然语言处理也用卷积吗 Python实现接口类 不同数据结

Machine-Learning-and-AI-in-Trading Here is some of codes generated in Python using Machine Learning and AI for generating prediction in Stock Prices. Packages Used: Talib Scikit Learn TensorFlow Keras

此为在原版2048的基础上，添加了电脑AI解题，并稍微修改了UI添加按钮来触发AI。 AI的核心在/js/myAI.js里，相关函数在window.myPlugin里 核心算法是用dfs搜3步后使代价函数window.myPlugin.evalCost期望值最小的走法， 代价函数的设计目的是让块尽量按由大到小顺序堆叠在右上角，并合并。 实验效果是基本能保证到2048，偶尔到4096甚至8192(概率较小)。

后端开发-Java 岗位：转正实习，时间：50分钟，腾讯会议 自我介绍 实习项目介绍（他以为我的项目写的是实习项目，其实不是） 介绍项目 + 拷打（拷打挺狠的） Jvm介绍？朗诵了数据区域，显然是想听垃圾回收相关的 你只介绍了运行区域，还有其他的了解吗？垃圾回收算法 + 垃圾回收器开始朗诵 垃圾回收的过程？回答了三色标记+清理 计网的三次握手和四次挥手过程？问为什么不三次挥手 项目中怎么使用索引的

1. 自我介绍 2. 介绍实习项目 3. 分片键如何选择 4. 分多少库分多少表，如何考虑 5. 如何避免热点数据都在一个节点上 6. 一个表大概要存多少数据 7. 索引失效 8. 两个表的编码方式不同会索引失效吗 9. docket了解多少 10. 大数据的框架了解过吗 11. 最大子数组和 12. 反问

1. 问的项目问了YOLOV12345的区别 2.问了BN和LN的区别 3. faster-RCNN的结构以及训练方法 4. FPN是如何选择框的 5. 改进非极大值抑制的方法 剩下聊了一些其他的问题。 #中邮消费金融#

#产品2023笔面经#补充一些AI相关的问题 1. 之前和同学交流过我们这边的业务属性，是机器人和数字人，不知道你有没有提前做过一些功课，对于机器人、数字人这两个业务方向，你自己是如何理解的呢？ 2. 你刚刚有聊到一些解决方案上面的事情，你是如何理解解决方案呢？ 3. 数字人和机器人这是两个方向，数字人可能是一个线上完全虚拟的，机器人这边的话它可能就是一个线下实体展示的。这两个的话可能技术实践层面

一面       40多分钟 面试官人非常好，说是和我一个学校出来的，我一听立马就不紧张了 1. 深挖项目，挖的很深 2. 比赛，如何取得好成绩等等 3. 聊聊天，说了说方向，是做类似pytorch等底层工具和模型部署上线这方面的，问我感不感兴趣，我还是挺感兴趣的 反问，问了表现，挺好的，没啥问题，等后续通知。 最开心的一次面试了，哈哈哈哈 二面    30多分钟 基本没问啥技术问题，聊了聊天，问