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。
7.29一面 1h 1. 介绍在阿里的多模态工作 2. 介绍另一份意图识别模型的实习工作 3. 介绍你的论文,对抗样本相关 4. 手撕代码:岛屿的最大面积 没有八股,基本就是介绍项目,对项目有些不懂的地方跟我确认下 反问:主要做多模态的一些内容安全,风控识别 希望能过吧 #快手#
#星环科技#太难了太难了,有些题目只会调参的调参侠是做不出来的。 只记得一部分 计算题: A有100元,B有80元,每局游戏A有25%的概率赢,B有75%的概率赢,游戏进行到一方输光。 问赢的概率相减的值 编程题: 有a个货物,b张价值c的优惠券,问最少要花多少钱买完所有货物 用贪心思路AC了 问答题1. 实现一个有向图的类 init,只根据边 get_nodes,得到点的列表 get_dst,得
全程50分钟 因为我写了了解git相关,被问了git branch、强制推送之类的 深挖项目 损失函数 设计思路,难点 发的文章有关transformer,所以问了我相关问题,注意力机制的计算qkv 手撕 最大子序列长度 太久没做题了,只做出暴力解 实习项目 paddleocr paddlespeech stable diffusion 反问 面试官这边主要是做bert部分的,问了我相关的都不太了
攒一波人品,许愿座谈会 6.9 一面 25分钟 7.11 二面 50分钟(6.16月过一次二面,当时没空延期了) 7.20 三面 17分钟 一面: 1. 自我介绍 2. 挖项目1 3. 大津法原理,怎么操作的? 4. 怎么计算连通域的阈值? 5. 挖项目2 6. transformer中encoder和decoder中的attention有什么区别? 7. 描述一下NMS的过程 8. BN的过程,
问了之前做的项目, 对一些经典算法的理解
来还愿了,希望友友都能拿到自己想要的offer 一面 1.自我介绍 2.代码:top K 3.代码:给一个链表,只反转从left到right内的元素,其余不变 4.问实习项目,没有挖的很深。 5.讲一讲序列建模的模型 6.为什么self-attention可以堆叠多层,有什么作用 7.多头有什么作用?如果想让不同头之间有交互,可以怎么做 8.讲一讲多目标优化,MMoE怎么设计?如果权重为1,0,0
自我介绍 这么多比赛怎么平衡时间 比赛负责的什么内容 分割检测的发展,最新的一些模型都有哪些,和传统的模型相比差别在哪儿 DETR 中匈牙利匹配算法具体的流程怎么计算 感觉面试官方向不是很match ,不是很懂我讲的啥,也没有反问。 手撕 链表反转,自己构造输入输出 (调输入调好久lc 刷多了,忘记ACM模式怎么写了,主体没写错,后面发现构造输入写错了。给面试官讲了一遍。 不知道凉没凉,没让反问,
今天的五场面试中的倒数第二场 面试官迟到了4分钟 Base:杭州 面试内容: * 自我介绍 * 回调函数怎么实现? * 常见的损失函数 (MSE、CE、MAE、TirpletLoss * 做了哪些算法研究?怎么去做的? (检索、高度估计、检测 * 图形图像学了解过吗? * 目前所在地,什么时候能来,做多久 反问: Q:实习生做什么? A:一半数据处理(标数据),一半AI算法平台开发 总结:大概率人
校招一对一进阶提高,带领学员斩获大厂实习秋招春招offer!!! 笔试科目一帮助,踢踢饲料沃!!! 订阅专栏,方便查阅,时刻更新各厂软件算法笔试https://blog.nowcoder.net/zhuanlan/0oDWVm 题目1: 1、数据合并 向一个空栈压入正整数,每当压入一个整数时,执行以下规则(设:栈顶至栈底整数依次编号为n1、n2...nx,n1为最新压入的整数) 1.如果n1=n2