#非技术2024笔面经# 岗位:美团优选-产运 时间线:23.8.2投递-8月中第一次笔试-9.2第二次笔试-9.11一面-9.13二面-9.15三面-9.21加面-9.24offer 建议: 1. 大家对于自己的过往实习经历一定要很仔细的复盘,一定要注重最后的成果和结论。 2.美团第一次笔试后如果一个月内还是没有面,且有同岗位的开始面试后,大概率是笔试成绩不理想,建议再做一次笔试!!我第二次笔试
接上篇 浏览器有什么安全特性可以防护XSS 如何防护富文本XSS 了解CSP吗 回答的不好,搜了一下答案,简单记一下吧。。 XSS https://tech.meituan.com/2018/09/27/fe-security.html 虽然在渲染页面和执行 JavaScript 时,通过谨慎的转义可以防止 XSS 的发生,但完全依靠开发的谨慎仍然是不够的。以下介绍一些通用的方案,可以降低 XSS
好未来-base北京-nlp lora的矩阵怎么初始化?为什么要初始化为全0? gpt源码past_key_value是干啥的 gpt onebyone 每一层怎么输入输出 输出的分布如果比较稀疏,有个尖尖应该怎么处理 讲讲决策树,决策树回归问题怎么做 gpt的输出topp是啥 kl散度的公式和kl散度与交叉熵的区别 强化学习的输入 chatgpt的reward model怎么来的,三阶段 car
1. 大概10道计算题,选择题。 2. 三个大题。 1)短视频时代,各家竞争激烈,各有什么考虑的要素?其中最重要的是什么? 2)从上海飞往国外的机票由于疫情断开很长时间了,如今恢复正常了,你作为去哪儿的产品经理,怎么设计提醒意向游客机票降价了,有什么指标?正负向指标有什么?怎么监控? 3)设想一个旅游景点,设计一个主题词,宣传语,宣传渠道(不少于5个),门票类型(不少于3个),活动结束达到多少GV
首先是自我介绍,然后问了实习和项目,最后问了几道八股和算法题。答案是我面试完自己整理的,仅供参考。 1.介绍一下实习中用的测试工具,用测试工具具体干什么? Jenkins Jenkins 是一个用于自动化构建、测试和部署软件项目的开源持续集成(CI)和持续交付(CD)工具。它的目标是简化软件开发生命周期中的重复性任务,提高开发团队的生产力,同时确保软件质量和稳定性。 持续集成和持续交付:Jenki
Unity和UE有什么区别?从gameplay框架,引擎底层,动画系统,AI,物理引擎,碰撞检测角度 状态机和行为树 C++虚函数,虚函数表什么时候生成,虚函数表指针存在哪里 C++异常 C++11新特性 auto friend sizeof{int,short,char,虚函数类,非虚函数类},内存对齐,为什么要内存对齐 线程间通讯方式 四元数和欧拉角,万向节死锁 渲染管线哪些部分是可编程的 怎
#许愿offer#时间线:8.7投递-8.12笔试-8.28一面,当天已收到二面面邀。 本人bg:211本+一段实业公司实习(新媒体方向)两段互联网实习。 分享面经攒人品,接offer!! ---------------------- 一面:时长37min,整体深挖简历,简历上的每个经历都挨个问到了,比较着重考察做事情的思路,要能说清做什么、为什么做、怎么做。 面试问题(个人简历深挖问题比较多但不
我只投过天美暑假实习和微信实习补录,但莫名其妙有个qq客户端的秋招,不过岗位和我填微信补录的时候一致,莫不是我填错了 总共面了2个小时十几分钟,我的项目是webserver + mit6.s081,整个过程是项目拷打 + 八股 + 手写LRU。 1. 自我介绍 2. 介绍一下mit6.s081的模块组成 2.1 介绍一下你在内存管理方面的工作 2.1.1 你认为操作系统内存管理要有哪些模块 2.1
周二约的面试,周六下午面试(难道是大小周吗?),周五发的邮件; 面试官是一位女性,很礼貌可爱,但是会经常忽略我的回答,打断后,直接进行下一个问题,我讲话的时候她会和别人讲话或者看手机 使用的是赛码网,很卡顿,个人面试前网络监测都没问题,不清楚是系统问题还是其他原因。 整体面试体验下来感觉有点KPI,问题都有回答上来,也会给她拓展,引导她问一些问题(都被人家忽略了),算法A出来比较简单。 但是不妨碍
三面-8.7 1个小时左右,但是问的深度是前所未有的....面试官说如果通过会有四面,但是我感觉跪在三面了55 1.自我介绍 针对两段实习的提问 2.完整介绍一个你主导或者深入参加的项目 3.你知道置信区间吗,这是怎么定义的 4.简历细节-你所定义的“跨城分发”依据是什么?怎么识别需求?怎么定义的?这么定义是否合适?(这真是个死亡问题...) 5.怎么判别一个实验是否推全?看什么指标?有增幅就推全
岗位 视觉算法工程师 一面 针对项目进行提问,问的比较细,要对每一点说出为什么 深度学习算法相比于传统算法在去噪上有什么优势 了解傅里叶变换吗,蝶形计算快在哪里 了解量化吗 BN有什么用,为什么可以加速训练 label smooth为什么可以提高精度 介绍一下深度可分离卷积,深度可分离卷积和普通卷积的计算量对比 代码:应用题,二分查找的应用 #2023校招##计算机视觉算法工程师#
联想:2022 秋招 算法工程师 面试 一面 项目 是否了解 GDBT 等推荐算法 分类问题的交叉熵、是否可以用MSE 不可以。主要原因如下: 物理意义上,MSE 衡量的是几何空间的欧氏距离,而分类问题中每个类别的标签是离散的 和 ,本身不具备几何空间的意义; 信息学中,交叉熵衡量的是两个分布之间的差异,可用于衡量模型预测的概率分布和真实标签的类别分布是否相似。 计算上,分类模型输出的概率一般会经
9.7一面 (50min) 自我介绍 项目比赛提问,问具体的细节 GRU与LSTM的区别 GBDT的原理 XGBoost和LightGBM与GBDT的区别 BN在训练和测试阶段的区别?BN在训练时是如何更新参数的? 手撕算法题: 在一个m*n的矩阵里,一个机器人初始在x,y点,并且每次只能向相邻的上下左右四个方向移动一步,那么在最多移动k次情况下,一共有多少条路径可以逃出矩阵? 输入5个参数:m,
写在前面:360我很早就面完了,一直没结果估计泡没了,自己也签了其他公司了,最近来更新一下面经。 一面:2022.9月初 (40分钟左右) 1、自我介绍 2、讲实习项目,讲到LightGBM,有没有试过XGB、GBDT,讲讲模型异同,在这个项目里怎么处理缺失值的。机器翻译是怎么做的,lstm和cnn的区别有了解嘛, 3、讲一个比赛项目,说下你怎么做特征的。语义特征怎么做的,如何判断两个近义词,wo
一面:2022.9.27 20分钟 1、自我介绍,说一下参与过哪些AI的项目,工作地点是如何选择的 2、日志检测的具体方法,故障预测的具体方法,有监督内存故障预测你要怎么设计,LSTM和GRU相比于RNN为啥好,说一下SVM的原理,说一下聚类方法,怎么处理数据中的噪声点,说一下优化器为啥有动量,接触过什么编程语言,dataframe给你怎么打乱,说一下机器学习的预处理要做什么 二面:hr打了个电话