一面 1. PTQ和QAT的区别 2. 如果对embedding也做量化,你觉得会有什么问题 3. 说一下常见的量化方法和原理 4. 假如现在让你对transformer模型进行量化,你觉得需要量化哪些算子 5. 矩阵乘法算子的量化过程 手撕(如流IDE) 1. 搜索二维矩阵 Ⅱ lc原题 2. Top k 3. python pep9规范 问题 二面:交叉面 1. SLU和NLU的区别 2. 其
1.code 硬币换零钱问题 秒了 2.项目 严格拷打最近一个实习的项目,面试官很厉害,一下子就指出了一些当时没有考虑过的东西 3.八股 无 4.反问 组里做什么,base在哪 流程半小时结束,面试官说因为人太多了,所以面试很短 vivo hr说暑期实习技术面就一面,希望好运,进hr面
一面:35分钟(回忆版) 1、自我介绍 2、上来直接问上段实习内容 (可能因为两家公司有过合作,所以面试官比较感兴趣,尽管上段实习不是图像算法岗,也问得比较多) 3、对yolov5的理解(简历内容) 4、C语言static 答了C++的,就没继续问,可能公司不用C++吧 5、用过哪些单片机做过什么? 6、车道线检测算法的思路 提前准备到了 7、卡尔曼滤波器了解吗,能否用C语言写一个 反问:实习能否
无自我介绍、业务介绍,直接开始。 首先问了项目里的文字处理和图片处理,有没有用到NLP的知识,图片处理有没有用RNN,我说:“都没有!” 然后他就开始问共享单车有没有用LSTM这种深度学习算法,我说:“当时考虑过,但是没有用!” 然后面试官说考考深度学习、机器学习基础原理这块吧(都忘了!哈哈!) 1、GLM是什么? 我就说是generalized linear model广义线性模型,然后卡住。。
1.(100%)简单map,但我觉得长度这么短索性用了5个变量 https://pastebin.com/VpAaUgnV 2.(100%)连续n个d的回文子串数为n*(n+1)/2,"red"的回文子串数为3,"re"的回文子串数为2,"r"的回文子串数为1。那就先添加连续的d使其回文子串数小于目标值,再继续添加red使得回文子串数和目标值之差小于3,最后根据需要添加re或r即可。 https:
真的好难啊啊啊🤯 单选和非定向上花了太多时间 后面只有一小时写代码... 第一次笔试,时间掌握的不太好 代码题三题只a了第二题,第一题看了一眼没有思路直接跳了,第三题明明自测代码和提供的例子都过了,但是提交就是0%,不知道为什么555 第一题:构造一个长度为n的数组,满足以下三个条件:1. 所有元素绝对值不大于3;2. 相邻两元素乘积小于0;3. 所有元素之和为0 第二题:必须且只交换一次相邻两
985本硕,2篇CVPR一作,其中一篇oral,一段3个月的蔚来自动驾驶实习经历。两天内面完所有两轮技术面。 一面主要讲了两篇论文(强烈建议有论文有项目的同学做一个好点的PPT给面试官讲一讲),深挖背后的知识点,然后提新的场景,现场想idea去解决,讲完就已经一个多小时了,无coding。 二面主要介绍了一下实习的工作内容。最后看时间差不多了写了道链表翻转题,居然这都没写出来(本人没咋刷过题)。
公司:百度 岗位:算法 笔试平台:赛码 考试时长:120钟 试卷总分:100分 考试题型:单选 30 道(60分),编程 3 道(40分) 时间:2023-04-10 19:00-21:00 单选题 C++/Java、Linux、概率、数据结构、机器学习 编程题 最佳优惠 描述 现在给你一张优惠券。优惠券上有两个正整数L和R。 该优惠券的使用规则是: 你可以任意选取一个位于[L, R]之间的正整数
蚂蚁很早就投了,但是直到三月底才捞起来面试,部门是支付宝事业线,岗位是计算机视觉算法 先问了一下有没有做笔试,做了笔试就先不做题了 项目中为什么使用了卡尔曼滤波,为什么跟踪模型使用了比较老的SORT 场景中相邻帧的box跳动较大对跟踪的影响 SORT的匹配是怎么做的,简述一下匈牙利算法(被面试官质疑了一下,问是不是应该是KM算法,脑子抽了没想起来,其实带权的二分图匹配就是KM算法,只记得叫匈牙利了
1. 自我介绍 2. 询问实习时间,谈论简历中上一段实习经历 3. 讲一讲简历里做过的最让你印象深刻的一个项目,具体的实施过程 4. (面试前不知道是cv算法方向,讲3的时候谈到了CNN)问了三个关于神经网络的问题: 1.为什么ResNet中使用1×1的卷积核 2.介绍一下CNN的反向传播过程(这个没推过,完全不会) 3.Dropout的作用 5.问最近有没有写过代码,手撕
假设: 2的补码形式的32位有符号整数 true和false是值为1和0的整数 java运算符 你能实现像<代码>
本文向大家介绍Python实现LRU算法的2种方法,包括了Python实现LRU算法的2种方法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 LRU:least recently used,最近最少使用算法。它的使用场景是:在有限的空间中存储对象时,当空间满时,会按一定的原则删除原有的对象,常用的原则(算法)有LRU,FIFO,LFU等。在计算机的Cache硬件,以及主存到虚拟内存的页面置换,还有Red
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