《顺丰机器学习》专题

笔试时间60min 题型：10单选、8多选、1编程 （选择题有一半是关于相机标定和双目测距的，考的很细节，没接触过，完全不懂。 transform也考了几道题，考的也很细节，有一题给了四篇文献及其概述，让你选正确项，人都蒙了，后来想想四篇文献应该都是transform的经典文章，就是考你有没有读过它们。 语言八股也有一两道题。 其他的题就是关于深度学习的了，不难，毕竟也没几道题。） （编程题是最大

1.transformer结构 2.不用专业知识和数学知识解释CNN 3.如何把图片分割成目标数目不确定的多个子图 4.在UI特别复杂的游戏场景中，如何在数据进入RL之前把游戏场景中的agent信息提取出来 一面过 周四二面

更新：已挂 9月1号投递的算法工程师-机器学习岗，高德部门 9.5一面 (50min) 总结：面试分四部分：简历项目+基础知识+场景题+做题 自我介绍 简历项目比赛介绍+提问 问了许多深度学习和机器学习的基础知识： 卷积 vs 全连接 怎么理解卷积？ 图片的物体发生位移或扰动，对CNN有影响吗？ 池化的作用 随机森林 vs GBDT 随机森林和GBDT的基分类器可以改成线性分类器或者其他吗？ 分类

9.7一面 (约40min) 自我介绍 项目比赛介绍，没有深挖 进程和线程区别 数组和链表的区别 递归和非递归的区别(除了栈这方面) 快排的时间复杂度，快排稳定吗 类似的基础问题等等(想不起来了。。。) 二叉树了解吗？还行 撕题：非递归中序遍历二叉树 反问 总体感觉面试比较简单，上午面完，下午通知下周二面 9.13二面 (约20min) 自我介绍 问了一个比赛，大概十来分钟 反问 面完下来一查秒挂

上午在床上睡觉接到电话说要面试，推到下午了 时长：40min 1.自我介绍 2.项目深挖，问到了两个项目，主要包括背景，模型流程等 3.八股： 1）如何判断一个模型过拟合或者欠拟合？ 2）如何解决过拟合？ 3）L1L2正则有什么效果？ 4.反问： 1）部门业务：菜鸟APP的推荐内容 2）是否介意没有相关背景的同学 3）后续流程？1-2轮技术面+hr面 4）base地情况 挺好的，面完秒挂

不用自我介绍，就是聊项目，面试官人特别好，我特别菜 大概讲了讲项目后做算法题， 第一题self-attention，用pytorch，继承pytorch.nn.Module写forward函数，没写出来，如果写出来了应该会继续写mask self-attention 第二题求前K个高频数 第三题二叉树 前序遍历中序遍历后序遍历 然后根据后序和中序结果写前序遍历 机器学习问了过拟合 决策树，xgb和

2024/08/29 14:00（50分钟） 这个岗位是学长内推的，不是我研究的方向所以没有项目，一面也没有八股啥的，主要考察了下代码能力和思考问题的能力吧 手撕：判断序列能否划分成两个和相等的子集（背包），网格路径最小（动态规划） 还一个概率论的题目就不透露了

问项目问的很细，但不拷打，纯交流。 中间问了推理加速的选择，大概讲了讲vllm和deepspeed-mii主要的一些推理加速的技术路线。 问了问推理框架的选择，说了一下vllm，deepspeed-mii和sglang的使用体验。 问了问模型增大主要带来的是什么瓶颈，分别讲了计算瓶颈和访存瓶颈。 无八股，无代码题。 方向其实不太匹配，挂了也正常，许愿一个二面吧 #秋招##卓驭科技#

电话面+邮箱发alitcode链接进行coding考察 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- 没有让做自我介绍，直接对着简历问项目。 第一个项目是用seq-to-seq做的缺陷自动修复，问我将NLP应用到软工领域有什么痛点

这次面试官没有迟到，没有机会水了。。。 不过是个女面试官，非常亲和的感觉 开局自我介绍，讲了一下学的课程内容和做的课设项目，了解了一下大概情况 重点分析讲了一下数据竞赛的内容 八股： 1.讲一下集成学习的一些算法 2.GBDT，XGBoost，LightGBM各自有什么优势劣势，适用情况 3.独热编码和embedding的用途，各自优势，为什么用 4.为什么在项目中用了GBDT而不是RF 5.讲一

开局面试官迟到6分钟。。。 自我介绍了一下就10分钟了 问了一下自我介绍说的开源经历和项目，问了个项目地址 问了大模型SFT和LORA的区别和应用 然后八股和项目就一点不问了？？？？？？ 我早起背了这么多机器学习的八股有啥用？ 然后手撕了一道快速排序，写了个测试用例就快速下班了 反问： 1.部门业务：百度地图数据分析处理，机器学习做预测，自动化 2.岗位竞争：说小于10个人在面，应该不止一个1个h

最近需要学习机器学习相关的算法模型开发，比如预测价格趋势、用户行为预测、之类数据向的，不涉及图片，我想问苹果的 16G 内存 256 硬盘 M2 芯片可以支持么

1,自我介绍 2,项目不太相关所以没有过多问项目 3,编程题简单 4，常见的机器学习算法 5，特征归一化对树模型和神经网络的作用 6，神经网络防止过拟合的方法 7，线程和进程的区别

{1,2,3}的幂集是： {{}, {1}, {2}, {3}, {1, 2}, {1, 3}, {2, 3}, {1, 2, 3}} 我有一个java字符串数组， 如何按数学顺序打印此数组的幂集？（我试过位操作方法，它没有按该顺序给出解决方案！） 我的位操作方法！没有给出所需的结果！

要表现色彩里的浓烈、富足感可藉由组合一个有力的色彩和它暗下来的补色。例如，深白兰地酒红色就是在红色中加了黑色，就像产自法国葡萄园里陈年纯美的葡萄酒，象征财富。白兰地酒红色和深森林绿如果和金色一起使用可表现富裕。这些深色、华丽的色彩用在各式各样的织料上，如皮革和波纹皱丝等等，可创造出戏剧性、难以忘怀的效果。这些色彩会给人一种财富和地位的感觉。 补色色彩组合 原色色彩组合 单色色彩组合 49 3 49