《面试经验谈》专题

一共两面，今天是第二面。都比较基础，面试官很nice 1.自我介绍 2.毕业论文，发表情况，大论文情况，介绍大论文的实验 3.未来职业规划，打算做哪方面的内容 4.样本不均衡从哪些方面来解决？ 5.介绍transformer 6.cv中的位置编码和nlp中的位置编码有什么区别？（nlp可能对位置编码更严格些，因为文本次序，而图像有归一不变性） 7.比较两个实例图的相似度，你有什么解决方法吗？ 8.

包装了一下简历，投了一下测试开发，背了一下面经，面试官完全是照着你的简历问的，所以简历不熟悉的千万别写 java有几个类 写一个单例模式 输入网站以后会发生什么变化 三次握手四次挥手（这里我答了概念，然后他说没了？）实在不知道怎么回答了 接着就是拷打项目拷打实习经历    货拉拉app收到验证码这个功能怎么测试（用专业术语，不能单纯讲功能实现，下面也一样）    微信发红包怎么测试 职业规划 估计

于 2024/8/30 15:00 进行的为时 30 分钟的面试，面试官说自己是第一次面校招，不知道为什么刚开始没开摄像头中间才开。没有问技术问题，都是一些测试和工作关系的问题，后来面试官说是看我过往面试经历（之前实习）技术比较好，就不额外问了。面评阶段面试官觉得我有一个问题是回答问题的时候条理不太好，但是还是挺健谈的（其实条理不好是因为我不知道在瞎说）。 以下是面经： 自我介绍 之前在蔚来实习过

投递时间：9月23日 投递方式：官网投递 收到笔试设计测试时间：10月13日 完成笔试时间：10月19日 一面时间：10月21日 面试时长：1h 面试主要内容：围绕笔试设计测试题展开，双方自我介绍后我开始讲解我做的设计测试题，中间面试官有打断提问了很多问题。讲完测试题后只剩十分钟左右，面试官问：你觉得你的亮点是什么？最后进行反问，反问我问了团队架构以及结合我的表现给我一些建议。 凉的各种迹象：1.

面试过程：投递简历作品集——视频一面(45-60min左右)——视频二面(60min) 面试问题： 一面 Q1:自我介绍 Q2:询问之前的实习经历 Q3:实习中遇到最大的困难是什么 Q4:你和别人相比擅长什么 Q5:作品集项目深挖 Q6:反问面试官问题 二面 Q1:自我介绍 Q2:你的兴趣爱好是什么 Q3:最近看的一本书是什么 Q4:通过什么途径去了解交互设计 Q5:询问之前的实习经历 Q6:深挖

一面 无领导小组讨论 题目:物流公司遇到如下难题: 客户丢件投诉，员工鲍成俊搞事情，员工不愿意使用手持扫描仪，客服培训不到位，本季度营业额没法完成，来了个新单子但是要赔本。给你提供几个解决方案，请你排序。 二面 自我介绍 挫折 为什么选择这个岗位 你认为啥是好的或不好的客户体验经历，哪里好哪里不好（英文，因为只有国际客服部有hc，所以要求英语） 如果落选，你觉得原因是啥 职业规划 三面 自我介绍

用时：一天 10点投递简历 11点半hr加微信 确认投递岗位后约了周四业务面 2点面试 时长30分钟 当天晚上五点半确认入职意向和入职时间等事项 Hr 口头给了offer 面试过程很顺利 面试官没有问很为难的问题 1.自我介绍 2 对蔚来的了解 3.对以往工作经验的挖掘 主要问了我过完几个0-1体系搭建的经验，因为这个岗位招的人就是要做一个全新的方向 从0-1搭建 4.个人资料的了解 为什么工作后

猿辅导实习生面经 个人背景： 两财一贸 经济类，大学期间喜欢参加各种行业类分享会和求职培训交流 过往实习经历包括3段咨询、1段行研 申请互联网日常实习契机： 4月份，当时回顾了自己的实习经历，都是典型的商科求职领域（低年级咨询，高年级行研），感觉就要顺着金融投研设定自己的求职目标了，但是本身特别喜欢实习的感觉，实习中会遇到超级多非常优秀非常有想法的peers，也经常和同学交流职业规划，看到互联网实

秋招日记｜蓝月亮传播策划群面 👉时间线：8月26投递简历-测评-9月25群面 👉形式：8位同学，1位面试官； 🙌流程：1分钟无指定顺序自我介绍；面试官共享题目根据图片创意想象一款产品，需要明确产品的名字，特色，功能；并在高校设置一个推广活动，讨论出主题，分工，22分钟讨论产出方案，3分钟派一个人总结；面试官挨个问题，每人2-3个问题。 面试官问的问题很多： 问最后做总结的人： 1.你为什么会

问题： 自我介绍 简历上指标选取原则 优缺点 对实习的期待 常用的sql聚合函数 项目落地的措施和策略 怎么保证数据的准确性 非常轻松愉悦的一次面试 期待二面

本文向大家介绍deeplearning 调参经验？相关面试题，主要包含被问及deeplearning 调参经验？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 一、参数初始化 下面几种方式,随便选一个,结果基本都差不多。但是一定要做。否则可能会减慢收敛速度，影响收敛结果，甚至造成Nan等一系列问题。 下面的n_in为网络的输入大小，n_out为网络的输出大小，n为n_in或(n_in+n_out)*0

大部分数据科学都涉及来自大型随机样本的数据。 在本节中，我们将研究这些样本的一些属性。 我们将从一个简单的实验开始：多次掷骰子并跟踪出现的点数。 die表包含骰子面上的点数。 所有的数字只出现一次，因为我们假设骰子是平等的。 die = Table().with_column('Face', np.arange(1, 7, 1)) die Face 1 2 3 4 5 6 概率分布 下面的直方图

3.6.2 经验总结 求最大值问题并非很难的问题，但解决该问题的过程反映了一些有关算法和程序设计的 重要的思想。 对于一个比较复杂的计算问题，往往有多种解决方法。作为算法设计者，通常不要凭着 第一感去编写代码，而是应当三思而后行。即使已经设计出了一个算法，也应当多问自己是 否还有更好的解法。 程序设计的首要任务是找到正确的算法，然后就应当去追求清晰的程序结构、代码的执 行效率、功能的可扩展性、良好

这里记录了一些技术摘要，部分文章来自网络，本项目的目的力求分享精品技术干货，以 Java 为主。

DynamoDB 是什么？ DynamoDB（以下简称 DDB）是 Amazon AWS 提供的 NoSQL 云服务，完全托管在 Amazon 的云服务器上， 用户不需要也无法接触程序和数据本身。 根据官方介绍，DDB 拥有 Schema Free 、高性能、高可靠性、分布式以及扩展性等特点， 支持最终一致性或者强一致性，能够降低运维的负责性并且支持灵活的弹性吞吐设置。 数据模型 DDB 基本数据