一直在emo没有整上周一的面经,今天先把问的算法题整理下 面的是PCG的「PCG技术线、应用架构方向」的后台开发 明天又要面了,唉,越面越感受到一种无力感,查漏补缺的网越织越大,发现还有一大堆地方不会的,来日方长,慢慢一点一点进步把。心态真的很难蚌TAT 题目: 写一个函数将ipv4 地址字符串(仅包含数字,点,空格)转化成 32 位整数。数值两边的空格是合法的,其他情况均视为非法地址。要求输出合
这个岗位楼主是在内推投递的,但是我本身做的是算法工程、算法落地化的方向,之前的实习经历还有项目经历也是,不知道为什么算法岗的面试官会看上我叫我来面试😂 自我介绍 自己挑一个项目来介绍,介绍了在字节做的vllm优化,面试官没听懂 问llm自动评测系统怎么设计,期望答案是用另一个大模型作为裁判 设计一个llm对话机器人的整个链路,我直接将之前实习的经验答上去了,但好像面试官对知识库召回的部分不太满意
极氪:面试官做规划的都聊的规划,项目 为什么用frenet坐标系,lattice planner的cost有什么,单例模式,面向对象,怎么debug,用什么工具分析数据,一道dp 小米:面试官做控制的,项目,mpc怎么提高速度(面试官说了一个热启动,查了一下是用上一时刻的最优值当下一时刻的初始值加速收敛,apollo的lqr为什么需要前馈,pid的i为什么能减小稳态误差,定位信息不准控制算法能做什
9.11上午面的,首先问项目,以及神经网络相关知识 问深度学习基础知识,比如交叉熵损失函数为什么是log,为什么有负号,有用过其他类型的神经网络吗 但面试官的网好卡,中间还卡断了掉线了,之后他的信号时好时差,说话听不太清,断断续续的。 然后今天(9.12)就收到了感谢信😢😢emo #开立医疗#
鼎阳科技招聘流程一共分为笔试,技术面和HR面。 笔试题型主要包括填空、问答之类的题,与专业和岗位相关性较大,但是整体难度不高。 笔试通过后是技术面,会有两个面试官,主要还是针对简历上的项目进行提问,我这边提问的比较少,1位面试官提了2个问题就结束了,总体面试时间就10分钟。我看牛客其他鼎阳科技面试还有1小时的,可能每个人都不一样吧。 技术面通过了之后是HR面,主要是谈了有关工作地点,薪酬待遇,上班
面试官迟到30min,说是上一个人面的太久。我笑笑说没关系… 1.简单介绍下你自己。 2.第一个项目,有几个人合作,你负责的是哪一部分? 3.介绍一下你负责的这部分的流程。 -说了从帧同步到解调解扩的所有流程。提到直接扩频有增益,抗干扰。 4.问接收机是否是rake接收机?不是rake接收机,那多径的ISI如何处理? -用DFE来处理。 5.你觉得最复杂的一部分是哪里? -着重说了DFE内部的优化
自我介绍,无手撕,25分钟 问学校做的研究,研究和ai无关,被质疑做的东西太简单了创新点不够 问平时看论文吗?一个月多少篇? 完全靠比赛自学的,论文看的很少 问语言大模型怎么训练的和框架 又问视觉大模型,平时怎么自学 反问,问了两个问题,回答糊弄了两句 感谢你的时间,结束 不是推荐算法吗?怎么全问这些呀? #算法工程师# #面试# #科大讯飞#
2023.09.06 全程30min 1、自我介绍 2、项目拷打 a. 挑一个项目介绍、难点是什么,解决方案是什么 b. 另一个项目算法部署的实现细节 c. 本科-读研过程中项目中遇到最大的挑战是什么,怎么解决 2、八股 a. bn原理;训练和测试阶段bn操作的区别 b. 梯度消失解决方案 c. 过拟合解决方案 3、概率题 屏幕前经过小球的概率恒定为P,若20min内观察到有一个小球经过的概率是0
#机械制造2024笔面经# #机械制造公司求职体验# 投机器视觉岗位 2D方向 时长35min 自我介绍1min 问本科、硕士、考研成绩排名 问项目,了解的比较细,比如用到了什么算法,效果怎么样等等,大概25min(可以展示PPT) 反问环节: 1.工作方向/内容(相机ISP/深度学习算法/传统算法)(这里感觉和我有一丢不匹配) 2.工作强度(大多数时间6 7点下班,偶尔加班,有大小周) 总体来说
一面 时序融合的方案有哪些; 撕题:conv2d、开根号(二分、提示后写出的) 建议: 1.个人介绍要简介、突出重点;介绍每个工作前说说背景,让面试官知道为什么做这个,意义是什么 2.关注bev前沿,特别是时序融合; 3.可能有的公司不方便透露面评,换个问法,比如针对今天的面试面试官有没有什么指导建议; 二面 1.聊bev时序模型;为什么使用bevformer v1架构? 2.撕题:链表后一半插值
题型有单选、多选、简答和编程,单选多选不好说难度,我感觉考得有点细节,就不太确定。简答题问了几种激活函数的优缺点和梯度消失。编程是一道dp,思路不难,写也不难
1. 自我介绍 2. 简历项目(问的比较细,每个项目都会问一下) 3. 介绍Lora 4. 了解哪些商用的大模型,都有什么优缺点 5. QLora 6. 量化的优点,如何量化 7. Git的使用(如何管理项目,对比两个版本的不同) 8. 了解cuda吗?如何使用 9. pytorch的版本问题 10. 部署模型的经验 11. 如何查看和管理cpu,gpu资源 面试官总体感觉兴趣不高,没有开视频。回
8.28 计算机视觉方向 一面 40min 三个面试官,一个问项目,一个问深度学习的八股,一个问数据结构与算法,被拷打了 英文环节 英文自我介绍 家乡是哪里;介绍一下你的家乡 技术环节 1. 选一个你贡献最大的项目介绍(Kaggle比赛),穿插提问 2. 说一下训练过程 3. 过拟合是怎么解决的 4. 半监督学习在比赛中怎么实现的 5. 介绍一下CutMix 6. 为什么要用3D+2D网络 7.
0828晚上一面,电话面 正在摆烂,突然来了个电话,说是海康的电话面 首先自我介绍 然后让我选一个最具代表性的工作讲讲 然后问一些背景问题,比如泥电的英才学院是干嘛的 然后问我做多模态懂不懂cv那边的东西,举个例子啥的 最后是反问 15分钟,没什么八股,都是问项目,不知道能不能过
1出示身份证 2自我介绍 3个人认为比较重要的项目经历 4注意力机制有哪些 5常用的排序方法 6数据结构方法 7激活函数 8介绍一下其他项目 9反问 全部大概15分钟结束,我 #荣耀求职进展汇总# 校好像不是荣耀目标院校。全程有点敷衍,KPI面。