面试官很好 是我太菜 问了随机森林 XGboost EM算法 其实很多都是他问我了解什么我说了 再细问我又不清楚 可我没有会的了 面到最后就很尴尬
1、划分循环数组 思路和********** 的子数组一样,只是目标和为循环数组和的一半。 2、n个学生围成一圈,编号从1到n。每个学生将从1开始报数,报到素数的人出列,剩下的人继续报数,试求最终留下来的人的编号是多少 这道题是一道典型的模拟题,难点在于判断素数,这里使用的是欧拉筛先打了一个素数表,时间复杂度为O(nlogn)。 3、给定一个数组,你可以进行最多k次以下操作:“选择一个大于1的元素
底层211,论文在投,项目单薄,无实习经历 海笔 - 过于简单的签到题 - 手写模拟定积分 - 公式算KL散度 - 求长度为k的窗口构成顺子的个数 - 切木板,只能沿对角线、副对角线切,求切完多少块 过了3.46,有点低 一面 - 介绍项目、论文 - LSTM和Transformer区别 - 简述PPO - Value-based和Policy-based区别 - On-policy和Off-po
卡着截止时间投的,ZJU本硕,通信领域顶会一篇(ICC)。 投完一个星期发测评,做完两天给一面通知 流程是自我介绍,项目介绍,专业知识: 1、OFDM系统发射机的设计有什么特别的,我简单描述了一下OFDM系统,大概就是讲信号调制到多个正交子载波上,使用IFFT实现,循环前缀CP之类的。 2、提高通信速率的措施:大概就绕着香农的容量公式讲了一些,增大带宽、提高发射功率、更高效的编码,他提示了一下4G
一面通过 总体:AI研究院、30min、面试很快、没有手撕算法。 内容: 1论文细节,模型结构、损失函数、优化目标,baseline怎么选择的,超参数怎么选择的。 2最近实习的内容,大模型相关。几种LM的区别,在预训练阶段有什么不同。****怎么解决? 3为什么有一段实习时间比较短? 4最近看的论文是什么
(1)自我介绍 (2)研究论文:网络结构,考察shape(不要把输入数量当作一层shape) (GRU设置的必要性),时间特征怎么划分, 指标 效果 数据特性(时、空、异质性) 网络模型名字很有误导性 (3)基础知识:lr svm的归一化问题;lr里的w是什么意思,正负呢? 交叉熵损失函数与极大似然函数的关系,在什么前提下; 随即森林随即在哪里; dropout(类似于bagging);baggi
体验感 总时长24分钟,感觉面试官整体提问意向不佳,类似KPI面 流程 提问环节 自我介绍1-2分钟 工作意向, 是否有落地项目 量化剪枝是否有了解 c++有写过什么东西吗 介绍自己认为简历上最好的经历 对最新的目标检测和语义分割有什么了解 如何看传统的cv算法在深度学习领域起到的作用 如果让你作为负责人,负责一个人像分割的课题,打算如何开展工作,如何去做,规划,开展,收尾 反问环节 主要业务(多
一面挺好说话的哥们(过) 1、简历深挖 句向量具体怎么样优化? 在哪几个模型上做的? xlnet相对于bert的改进? 有无中文数据集的经验? 遗传算法怎么改进的? 强化学习如何做的? 了解以前智能对话的技术不,如lstm等 了解单轮对话和多轮对话的区别不? 如果了解,你觉得多轮对话的难点在哪? 可以如何改进? 2、反向提问? 客服业务量怎么样? 算法团队情况? hc岗位的具体职责? 二面 技术主
8.9 50min 自我介绍 讲一个简历上的项目 项目模型怎么选择的 为什么 数据怎么增强的 了解大模型吗 使用的大模型优点和缺点 了解nlp模型吗 一个概率题 抛骰子直到抛到6为止 求期望 一道编程 nums target 返回加起来等于target的下标集合 问时空复杂度 场景题:怎么判断大模型生成的内容是否对社会有害 面试官小姐姐好温柔 大一之后没做过概率题了完全不会写 编程写出来了但是复杂
1. 自我介绍 2. 简历内容项目细问(每个和NLP有关的都问了) 3. 了解哪些大模型 4. 介绍BERT 5. 相对位置编码的好处 6. 介绍Word2Vec和优化方法 7. BERT为什么用LayerNorm不用BatchNorm 8. 算法:找出和为给定目标值(target)的连续子数组 最后一道题忘记双指针可以做了,只想到暴力dfs了感觉题刷的还是不够,面试一紧张就容易做不出来 #滴滴#
8.8 一面 50mins 1.介绍一下blip2的架构;你觉得blip2的优势是什么;和之前的多模态模型有什么区别? 2.是怎么在电商领域微调的? 3.模型蒸馏是怎么做的?有试过无监督样本训练吗? 4. 手撕代码,一个元素在一个有序数组的第一次出现位置。 #shein#
一上来自我介绍 然后立刻写代码 手撕LRU,不能用list 之前没刷到过,现场思考的,思路对但时间没了。 没想到也不问简历,也不问机器学习,直接结束面试了。 这是否有点没有人文关怀了。
自我介绍 项目介绍(两个论文的项目介绍) 根据项目进行了一些提问,面试官很有水平,能问出一些不同角度的问题。 手撕代码,一开始想着是数组dp,后面发现不需要用到数组,就用int存了,很快就手撕了。面试官还引导用其他方法做,问了每一种方法的时间复杂度和空间复杂度。 了不了解预测算法在做什么。 为什么会选择投这个岗位。 反问:面试官给了一些简历上的意见。问了他是怎么提高算法能力的。
1. 自我介绍 2. 选你做的比较好的项目介绍一下,并问了原理 3. 为什么选择这个职位(面试官觉得我做的工作与岗位其实不太匹配,我就说,自己也学过 low level 这块的知识,感觉比较感兴趣) 4.面试官问,如果你来,可以做哪个方向,我说 demosaic,他说这个太简单了😂,我说 isp 的算法设计也可以) 5.你认为手机相机拍照,最困难的问题是什么? (我说较高地还原场景的色彩,例举了
题型:60单选(60min)+2道编程(30min) 单选:概率论+机器学习+深度学习+python编程相关考点 编程:1.反转链表;2.三数之和为0(ACM模式属实不习惯) 总体来说比较简单 但我觉得我答的不好。