选择40分,三道编程题60分。 感觉这次做的比较抽象,第一道题没做出来,后两道题做出来。。。 第一题是给定一个字符串有如下两个操作 (a)把第一个挪到最后一个 (b)任意修改一个字符 问最少多少次操作可以等得到一个回文串 Q: 想着模拟先操作a后操作b,结果最多只能70%,可能还是要dp但是当时着急去写后面的就跳过了。有没有大佬共享下思路。 第二道题是给一个数组,每次可选两次操作 (a)选择最后两
5% 88.9% 100% 第一题替换字母,第二题解方程,第三题dp 😅第一题要自己输入规范样例,直接不写了 #科大讯飞信息集散地#
一面 简单挖简历 你的三个项目怎么做的? 讲一下cnn? 讲一下lstm? 讲一下反向传播? 讲一下sigmoid函数? 讲一下逻辑回归和随机森林的优缺点? 讲一下svm? 在线共享codding—求一个正数的平方根 在线codding,求链表的倒数第k个位置的value,由于时间原因只说了思路 二面 中度挖简历 三个项目的部分细节? 第一个项目后续优化的思路? 讲一下你对大模型的理解,知道哪些大
面完四五天了 先拷打项目和实习经历 场景题讨论(十五分钟);这部分面试官问的很细,很发散;交流过程感觉收获不小 两道算法:其中一道是树遍历,难度不算大 反问面评:还不错,基础扎实 后续安排:不清楚 #面经##提前批##快手#
8.3 一面 约45min 1.自我介绍 2.实习工作,ISP的流程,AWB和demosiac的顺序,Gamma和CCM顺序/为什么这样设计,如何实现的ISP参数自动化调试,LPIPS的网络结构,你的主要贡献是什么,说说你对AE的理解,运动曝光表是怎么做AE的 3.论文和项目,介绍一下创新点,你的具体的算法是怎么实现的,有没有用同样方法的论文。为什么用Unet,损失函数如何选择,为什么用GAN,d
先针对实习内容进行了了解,问了一些开放性的问题 因为我没有论文,所以问的项目 先问我哪个项目最值得一说,细讲一下,针对细节进行提问 再对其他项目简单了解一下 八股:网络中通常用的上采样的方法(模块) (脑袋懵)两个问题没回答出来:3Dlut插值方法、反卷积两倍上采样的参数怎么设置 感觉基础没回答上来很丢分,吃一堑长一智吧
1、八股:项目里用的优化器和学习率更新策略,优化器原理和学习率更新 2、问ffmgeg和Linux的操作(因为简历里写到了熟悉常用操作) 3、针对项目,问细节,会引入实际应用的场景,想方案或者自己的看法 比如说: 多曝光融合的时候,怎么在端到端的框架里设计一个模块,选择好的、互补的曝光图参与后续的特征融合 3Dlut的了解和改进 全程1个小时,面试官很专业,我觉得我不配哈哈哈哈
7.25二面半小时 1. 介绍你最拿得出手的一个工作 2. 介绍实习工作 3. 有没有关注过机器翻译方向 4. 无重复数字的全排列,口述算法思路。 5. 一些别的个人情况介绍 #OPPO信息集散地#
7.19 一面 之前投的是大模型,hr后面让我转岗了。 1.介绍第一个实习做的工作 2.介绍第二个实习的工作 3.介绍论文的工作 没有八股 手撕代码leetcode 769 没写出来,让面试官换成最长公共前缀了。。。 面试半小时结束了 #OPPO信息集散地#
问了bert模型原理 问怎么实现的 因为投的是ml/数据挖掘/nlp一起的岗位 但其实面我这个部门的面试官是做nlp的。。。就完全不怎么match我自己也没有什么nlp的经验 (bert没答上来 一脸懵逼) 然后问了项目中lstm交易数据是怎么预测的 输入和输出分别是什么 (答得不对 我说了时间 面试官说时间预测不了应该是价格。。) 然后项目中写了自己会一些前端的东西 被拷打 怎么实现居中 fla
多模态深度学习方向 问一些论文、项目相关 深度学习基础知识 过拟合解决方式 L1,L2正则化 BN层和过拟合的关系 算法题 给定字符串,删除最少的左括号和右括号,使得字符串括号能一一匹配 思路:从左到右扫描,遇到左括号入栈,右括号出栈,栈空时遇到的右括号直接删除,记录需要删除的字符位置 可能要去看一些多模态大模型相关的工作,了解很少,被问到有点尴尬
不管结果给xdm个参考吧,图像算法岗 一共半个小时左右,很简短的自我介绍,之后就是介绍项目我一直在说得说了有二十分钟,可能会问一些项目的细节不过问的不深,无手撕,最后还有个类似智力题之类的就结束了,面试官挺好的
自不量力跨考专业选了算法nlp,被面试官狠狠拷打 估计是寄了,面试官后面问我有考虑转开发吗 1.讲一下transformer 2.transformer怎么调优 3.国内有了解什么大模型吗 4.有了解隐马尔科夫链吗,细说(给出公式那种) 5.讲讲CRF 6.讲讲word2vec和wordembedding区别 7.聊聊之前的实习经历 8.梯度下降和随机梯度下降概念和区别 9.给你一个场景:要求识别
2023/05/08 首先自我介绍 他介绍他们公司是干嘛的:基于大厂在Github上开源的人工智能项目,主要是图像生成,进行优化再卖出去。 实习生的主要职责就是了解这些技术,能在本地搭建环境跑通,使用工具调整参数,并且上面给出写好的代码需要能修改代码。所以Pytroch这一块得很有了解。 其次是了解很多开源项目,比如Gam,复旦Moss等等 了解起来成本真的巨大
美团算法一面凉经 1、面试官自我介绍、简单介绍部门 2、自我介绍 3、问实习经历、讲一个科研项目 4、想做深度学习还是想做传统的机器学习(回答:都可以) 5、有了解哪些传统的机器学习算法(讲了逻辑回归、决策树、支持向量机等) 6、有了解哪些深度学习的算法 7、再次问想做深度学习还是想做传统的机器学习,然后介绍他们部门主要做传统的机器学习算法的,项目大多关于深度学习的,询问是否感兴趣?(回答:都可以