《算法岗》专题

题目组成：4编程 3选择 时长：120分钟 编程题： 1: 两个人打乒乓球, 目前比分为a和b. 获胜条件为至少得11分(即a>=11)且a比b赢两分以上(即a-b>=2） 问最优情况下还要赢几把，a才能获胜?(简单) 2: mex()一个数列, 得出这个数列缺失的最小非负整数： 样例: 输入数的数量4 输入数 5 0 3 1 然后分别在删除5, 0, 3, 1的情况下 返回数列的mex值 如:

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背景：主研多模态分类领域，秋招主要投NLP和多模态方向的算法岗，如果机器学习的岗位描述和我相符也会投 流程：投递岗位为算法工程师-NLP方向，投递时间n，笔试时间是m=n+14，一面时间是k=n+26=m+12，over 一面 30min： 自我介绍 挑一个具有代表性的项目说一下 对项目细节进行提问，某个地方怎么实现的，为什么这么实现 可以解释一下熵吗，它的公式怎么算的？拿到一个BERT的base

背景：主研多模态分类领域，秋招主要投NLP和多模态方向的算法岗，如果机器学习的岗位描述和我相符也会投 流程：投递岗位为自然语言处理工程师，投递时间n，投完直接挂了，后来找师兄部门直推的，一面时间是m=n+49，over 其实面试的时候能感觉到是KPI，对我兴趣不大 一面： 自我介绍 介绍第一个项目，并对项目进行提问，细节包括输出、参数更新、反向传播等 介绍第二个项目，是否遇到样本不平衡的问题 神经

背景：主研多模态分类领域，秋招主要投NLP和多模态方向的算法岗，如果机器学习的岗位描述和我相符也会投 流程：投递岗位为NLP算法工程师，投递时间n，测评时间是n，笔试时间m=n+17，一面时间k=n+30=m+13，over 其实挺想去顺丰的，选的深圳的base，听说适合养老？但是面试的时候感觉办公环境一般，因为面试官直接在工位上面试的，感觉工位小小的，而且有点吵 一面（30min不到）： 自我介

背景：主研多模态分类领域，秋招主要投NLP和多模态方向的算法岗，如果机器学习的岗位描述和我相符也会投 流程：投递岗位为2023届提前批-自然语言工程师，投递时间n，测评时间是n，一面时间m=n+8，过了一个月收到感谢信，over 一面： 面试官介绍，该部门主要的研究方向是网络安全的自然语言处理（准确来说是融合多方技术），例如黑客访问通过日志回溯过程。 自我介绍，介绍一下三个项目？ 是否了解知识图谱

背景：主研多模态分类领域，秋招主要投NLP和多模态方向的算法岗，如果机器学习的岗位描述和我相符也会投 流程：投递岗位为算法工程师（数据挖掘），投递时间n，测评时间是n，笔试时间m=n+4，一面时间k=n+27=m+23，over 直接电话约面并电话面试的，围绕项目抠细节，面试官人很好，海信值得一面 一面，55min： 项目一模型设计、实现细节 评价指标，micro-F1和macro-F1，宏平均是

背景：主研多模态分类领域，秋招主要投NLP和多模态方向的算法岗，如果机器学习的岗位描述和我相符也会投 流程：投的2023届提前批-NLP算法工程师，base杭州，投递时间n，一面m=n+46，二面k=m+5=n+51，over 个人包括同学的面试感官都不是很好。。。 一面（电话面）35min： 分别简单了解了一下三个项目 最熟悉的框架？ pytorch有什么优点 最了解的编程语言，回答python

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

一共差不多20min，一周没结果应该是凉了 先做自我介绍，问题都是很快的问题，超过十几秒没想出来就问下一个 1. c++怎么处理异常 2. 给数组a1,a2,a3,b1,b2,b3 怎么不使用额外空间变成a1,b1,a2,b2,a3,b3 3. pytorch怎么创建层 4. CT值表示什么意义，范围是多少，CT值为0代表什么 5. 双向链表和数组的插入\访问时间复杂度，双向链表如何插入一个数 6

写在前面的碎碎念:第一次发帖 大概率是凉经 刚面完没有两分钟TET的短信就到了 我还说效率真高 刚被刷就给我调到下一个岗了（） 本人985本硕 非科班 传统工科 略带一点代码方向 ---------正文部分-------- 一面是hr面 整个过程大概20min+ 京东健康部门 自我介绍 专业对口的企业有哪些 为什么没去专业对口的企业 对未来的考虑和对不同选择的认识（比如国央企 大厂 读博） 对薪资

1 自我介绍 2 问了一些问题细节 Bert内部的架构是什么样的？ 注意力机制是怎么回事，如何计算？ 简单回答了下KQV啥的，具体的矩阵运算记不得了 为什么Bert内部采用batch layer(没听太清)？ 不知道没答上来 Bert和GPT结构上有什么区别？ 3 经历问题 问到了项目中做语义匹配的时候使用Bert什么标记的输出 4 闲聊 有没有接触过实体抽取和知识图谱？ 为什么学管理的来搞算法？

oc之后已经两天睡不着了，索性就发个帖来庆祝一下。 本人211本华五硕，目前还是研一，之前是做3d视觉。在师兄的帮助下也成功成稿了一篇论文。于是四月底就打算找实习去锻炼锻炼，投递了一些和3d相关的岗位。 然后就是被各种打击。做3dv的厂不多，我把大部分能投的都投了也就十来家厂，结果就几个大厂理我了。下面的经历就按大概的时间线来叙述: 第一个是vivo，本来还挺想去的。问的问题都很基础，感觉也都答上

问题内容： 我想通过对Sequelize进行简单添加来进行更新。 表： 样品： 此查询后 我知道这是一个简单的问题，但我找不到解决方案。 我可以加减哪个运算符？谢谢 问题答案： 这里是 ： 要么 您也可以只替换为。 有关更多详细信息：请 阅读