《算法面经》专题

1.英文自我介绍 2.硕士研究方向 3.isp相关 4.实习相关 5.反问 ps：15分钟，说方向不相关，不想面可以不面，搁着刷kpi呢

7月22号参加了三一重装算法一面，base西安，面了大概20分钟，主要问了项目相关的算法，感觉对优化算法很感兴趣。 面试的时候说之后会发邮件告知面试结果，现在还未收到，是不是凉了。

记录一下百度算法岗的面试过程，记忆力中的一面面试题如下 1. 针对实习中做的项目进行提问，share-bottom，mmoe，ple等优化点以及存在的问题 2. knn算法中，k取值大容易过拟合，还是容易欠拟合 3. 防止过拟合的手段 4. dropout的原理，使用dropout要注意什么 5. 如何缓解梯度消失问题 6. 编程题: 最大子矩形面积，（记得是leetcode原题，大家可以去看一下

一面是一个技术小哥，交流起来没有压力 （甚至比我导师更理解我在做什么事情） 分为三个部分 1、简历，主要是论文 2、写了一个算法题，nms 3、聊了一下他当前做的一些方向，因为我在这个方向了解不是很多，所以小哥也非常体谅我，让我自由发挥即可，我答的可能不太合理，小哥表示没有问题 总体来说，面试氛围很nice，面试官有耐心，没有因为晚上8点面试表现出不耐烦，更像是学术上进行交流（小哥的水平应该比我高

问项目经历，深入探讨细节 问深度学习基础知识 过拟合/欠拟合以及解决方式 vit和cnn的区别 感觉问答还听流畅的 算法题： 1、字典分词 字符串匹配 做出来了，但是O（mn），字符串匹配过程有些冗余 2、旋转有序数组找最小值 56781234是有序数组旋转4次后（旋转：把第一个元素放到数组末尾） 卡住了，没找到合适的规律，面试一结束就想出来了 字节要做的算法题好多 最后说他们是做nlp的，也不知

一开始面试官先自我介绍了一波，说了一下面试流程，接着就开始啦，面试官人很不错！ 1.自我介绍 2.项目（主要是问一些算法的对比，改进，遇到的难点怎么解决，模型的推导如何推的都问了😂，问的非常细节）问了将近45分钟 3手撕零点题，然后我在main函数里面写的，面试官要求封装，之后又问为什么用二分法有没有其他方法做呢，二分法要求函数具备什么特性 4反问一波 面了一个小时多一点。

1. 自己选几个项目进行介绍，没有过分深入探究，简单了解一下； 2. EM planner & Lattice planner； 3. EM为什么要先规划路径后规划车速； 4. 决策的作用？ 5. 无保护左转涉及的问题？ 6. C++使用的多不多？ 7. const的三种用法； 8. 智能指针（每次面试都有）； 9. 虚函数； 10. stl知道哪些？vector了解多少？ 11. 手撕：非递减数

回国以后第一次遇到这种面试官，技术没觉得很牛，体验感也挺差。 先问实习：一个深度学习模型（图像方面），语义分割的项目，她说她觉得我讲的有问题。搞了半天她以为我讲的语义分割是NLP里面的。姐姐啊，我都说了是图像/视频，你能往NLP想也是厉害，我按照数据，模型，Loss的方式一块一块给她介绍，讲数据那里她卡壳了半天说她跟不上，然后我至少重复了4次（之前无论是在国内面还是美国面都没出现这种情况）。 智力

学习连接：理解L1, L2正则化的正确姿势 归一化的主要目的是降低模型复杂度，减少过拟合。 最基本的正则化方法是在原目标（代价）函数中添加惩罚项，对复杂度高的模型进行“惩罚”。数学表达式为： 其中是目标函数，为惩罚项，可以理解为模型“规模”的某种度量；参数控制正则化的强度。 常用的正则化函数 L1范数，L1正则化（LASSO）： L2范数，L2正则化（Ridge/岭回归（华为二面））: 如何实现降

ml scientist岗位 新开的应届生岗位 据说只有一个hc 两位面试官 第一位面试官主要针对简历问了某段经历 全程对实习公司的整体产品很多细节问的非常多 我实习负责的内容基本没问 大概30min 第二位面试官前面迟到了10-15分钟左右 第一位面试官问完之后 开始提问 1. 大模型微调输入长度问题 2. transformer结构中限定长度的最主要原因是什么 3. 如果微调后有新增的内容 怎

第一场线上面试！ 补充面经 1 项目情况 2 内存管理，只能指针之类的 3 反问 几天后通知挂了！ 有点可惜

1.项目 问了问项目 2.八股 无 3.code 一个list，只有一个数字出现过一次，剩下都是2次，并且出现2次的数字相邻，问单次出现的数字的idx是多少，有没有比O(N)更快的算法 提醒下写出了个二分的解法，边界有点多，磕磕绊绊写完了，写了30分钟 写太慢了，感觉要挂了！

这个面的有点突如其来，我下午好端端坐着突然接到了一个江苏的电话，说是中兴的，要聊一下，接到电话我是懵b的状态的，是后来他说我才知道这算是一轮面试的，全程20分钟 1.先说了我的名字，然后说要聊一聊 2.问我研究方向，我说了一下我的方向，大概讲了一下应用 3.问我想去哪个城市，我说南京，他说为什么不去别的，我又说都行，主要遵从团队分配 4.问我职业规划，我说想做算法相关的，大模型和传统机器学习都行

8.21号收到hr电话通知一面过了，今天上午10点二面，共1小时。 1.自我介绍实习经历和项目经历 2.是否对主动安全算法的研发有了解，实习主要做的系统，关于研发经验比较少，然后面试官进行引导，拿AEB举例，先说一下对AEB功能的理解，然后对于AEB算法研发的话，什么参数比较关键，我答一些关于TTC的计算，包括自车与目标距离，当前两方车速，还有自车制动反应时间等。 3. 问对于研发AEB算法如何进