《算法面经》专题

个人简介：双广州某985(2015-2022)、计算机硕士(保研)、CV方向、论文在投、YY算法岗3个月实习、国家级竞赛一二等奖(Robot CV相关)、研究生实验室个人项目、硕本GPA分别为3.61和3.37 秋招经历： ① 美团：到店平台技术部>ML/DM>二面后泡很久然后挂 ② 快手：机器学习算法岗>三面后泡很久然后挂 ③ 字节：抖音推荐算法岗>二面后挂(面试官迟到45min左右, 只面了1

提前批刚开就投了，一面07.01，二面7.20，三面07.29，座谈会08.17，08.25 sp call 通知是SSP -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 具体的面试内容记得

Transformer的多头注意力的作用面试官首先问到了Transformer模型中的多头注意力机制，要求我解释其作用和优势。 blip2的架构，优势和之前多模态模型的区别接着，面试官让我详细描述blip2的架构，并比较其与之前多模态模型的区别和优势。 知识蒸馏和无监督样本训练然后，面试官询问了关于知识蒸馏和无监督样本训练的相关知识，要求我解释两者的概念和应用场景。 无序数组的中位数面试官还给出了

字节一面，排序0-n，只能和0进行交换。 腾讯一面，1-n找出现两次的数，on复杂度 腾讯二面，最长递增子序列#互联网回暖，字节要招4000+人#

我现在是真的怕了，这也太硬了，面试一直写代码，AUC计算方式实现一下（不能用roc求面积，除了正样本得分大于副样本的概率还有什么实现方式吗？），word2vec的两种训练方式（就会这个），它是怎么对词向量编码的（胡言乱语ngram和独特编码），它是如何确定向量的正负性的（还有这种事？又开始胡言乱语什么余弦相似度、距离度量）？问到transformer，直接让我实现transformer的编码和多头

美团算法一面面经（被捞） 1、面试官介绍自己和部门 2、自我介绍 3、问实习 4、问科研项目 5、传统的机器学习算法有无了解 6、决策树，评价指标有哪些 7、逻辑回归算法有无了解？逻辑回归的损失函数？ 8、回归问题有无了解？回归问题采用的损失函数 9、有了解集成学习吗？都有哪些算法？ 10、过拟合有了解吗？过拟合的解决方案。 10、算法题：求一个数组中前k大的数，要求时间复杂度O（logn） 11

美团算法二面面经 美团流程还挺快，一面后第二天就约了二面 1、面试官介绍 2、自我介绍 3、问实习经历 4、问项目经历 5、算法题：sql题：给一个评论表，有用户id，评论，时间，统计表 一个时间段内（具体时间不太记得了），累计评价数以及评价作者数（要去重）。（没写出来） 6、对互联网行业的看法（简单谈了下自己的看法） 7、对互联网算法工程师的认识（说了下算法工程师类型和分工） 8、喜欢当偏结合业

1.学硕还是专硕 2.本科成绩 3.研究生成绩 4.哪里人 5.有什么竞赛 6.奖学金怎么样 7.了解什么深度学习网络，会什么框架 8.卷积的计算维度 9.决策树了解吗（这个问题面的每一家都问了，今晚回去补一补） 10.svm介绍一下 11.介绍一下lda，pca 12.介绍一下实习，干了什么（问了5分钟），转正了吗，给你多少钱 13.介绍一下项目、自己的论文、研究方向。 深度学习框架忘光了，要补

面完四五天了 先拷打项目和实习经历 场景题讨论（十五分钟）；这部分面试官问的很细，很发散；交流过程感觉收获不小 两道算法：其中一道是树遍历，难度不算大 反问面评：还不错，基础扎实 后续安排：不清楚 #面经##提前批##快手#

一小时 ddpm为什么反向的每一步都要加上噪声 Ddim ddpm区别 讲下self attntion、cross attntion 、多头注意力 为什么要除以根号d 手撕cross attntion #美团##美团求职进展汇总##算法##面经##如何判断面试是否凉了#

预约的半个小时，没有自我介绍，关键的个人信息面试官都替我说了。 只要就是聊项目，对我在滴滴的实习很感兴趣，详细讲了讲实习的工作，学校的项目基本没怎么聊。 问了点不深不浅的问题也都记不清了。反复强调是一面不用说的太细。 没有做题。 反问：部门做什么的？ 答：手机部下面做数据隐私的，主要应用联邦学习，针对数据安全性和无联网状态下如何使用终端设备自己训练模型。 之前正好看过一个相关方面的论文，讲嵌入式设

自不量力跨考专业选了算法nlp，被面试官狠狠拷打 估计是寄了，面试官后面问我有考虑转开发吗 1.讲一下transformer 2.transformer怎么调优 3.国内有了解什么大模型吗 4.有了解隐马尔科夫链吗，细说(给出公式那种) 5.讲讲CRF 6.讲讲word2vec和wordembedding区别 7.聊聊之前的实习经历 8.梯度下降和随机梯度下降概念和区别 9.给你一个场景:要求识别

八股文没准备好，多半凉了。一个小时面满了的。 首先是目标检测的项目，推理部分调用摄像头怎么处理的，推理时间是多少，讲两个项目难点，怎么解决的。opencv调用摄像头参数的意义。 自己论文的内容，讲一下自己文章的创新点，数据量有多少，讲一下unet整个过程，里面用的激活函数是什么。有哪些激活函数，激活函数的意义，sigmoid和softmax的区别，过拟合怎么解决。讲一下dropout，怎么实现的，

深度可分离卷积、深度分组卷积、深度可形变卷积 深度可分离卷积计算量 讲讲机器学习中的分类算法 机器学习中的回归、分类、聚类都有什么特点 讲一下检测的发展历程，讲一下yolo 讲一下常用的损失函数，并且说一下公式和特点（focal，交叉熵） python中的多线程 python中的一个函数，如果传进去一个数组，在函数里修改了，这个数组会改吗（实参形参） 两个list用加号连接得到什么 #秋招进度交流

岗位：智能驾驶感知算法（SP专场） 一面： 自我介绍。 让讲张正友标定，几种坐标系转换，畸变参数怎么算？ 介绍集中立体匹配网络（提出了什么，针对什么提出的）然后再细问。 C++里vector怎么清空（应该指的是capacity），队列和栈的区别？子类能不能访问父类protected？子类对象能不能访问？protected继承后能不能访问？ 开始问项目，问细节，还提了一些扩展问题，我简历上的所有项目