电话面试30min 1.简历项目介绍 2.10w敏感词检测查找算法:感觉用字典树之类的 3.模糊敏感词检测算法查找:不太懂 4.一个简单的数制转换+计数:**原题的感觉 5.没有反问,两三天之后出结果,蹲一个#我的求职思考##0offer是寒冬太冷还是我太菜##你的秋招进展怎么样了#
20min 1.自我介绍 2.介绍项目(顺便问了一下分枝定界) 3.用什么求解器,gurobi有什么加速技巧,有调整过参数吗 面试通过后有笔试,关于vrp的建模题,提交代码 个人感觉整个过程非常轻松
本硕某中游985,非科班24届,第一次找实习 一面 2023.2.27 周一 17:00 腾讯会议 约50分钟 自我介绍 讲一讲简历上的第一个项目(图像分割),项目挖的很深(网络结构,损失函数,创新点),约20分钟 转置卷积的计算方式?怎么补零 卷积的计算量,分组卷积的计算量 介绍一下Transformer中self attention的计算方式,为什么要用多头? 做题发的牛客链接,反转一定区域的
双非本985硕,icpc银,1篇sci1区(cv相关) 蔚来智能座舱1面-2023/3/1 面试官性格很好。聊了一个小时左右。后续hr说面得还行,然后一直在评估,可能面的人不少吧。 1. 自我介绍 2. 挑一篇你觉得最好的项目讲一讲 3. 你的算法对比其他的有什么优势 4. 你觉得你的算法有什么缺陷,怎么改进 5. 卷积的计算量(n*m*k*k*c_in*c_out) 6. 计算量越高,推理时间越
双非本985硕,icpc银,1篇sci1区(cv相关) 面的是研究院-见习算法开发工程师 一面: 主要是问我大三时做的分割车道线的项目。面试小哥脾气很好,有些忙,一时没想出来会引导。虽然一边走路一边面试,声音有时候听不清。 整体面试1小时10分钟 自我介绍 识别车道线用分割和检测哪个更好?你为什么要使用分割?(答:一方面是因为分割有百度的一个公共数据集,可以大规模训练;二来目标检测可能受车辆等目标
30道选择题,虽然感觉考得很基础,但是很全面.. 有几道考图像处理的概念题, 考到了kmp(问空间复杂度)、循环队列, 有森林转二叉树的题, 有找出无向图邻接矩阵, 有考boosting和stacking, 有几道c++代码题(主要考c++面向对象、继承、友元函数、内联函数等), 有矩阵压缩的题, 网站默认端口是什么(80), 还有操作系统的题(TestAndSet) 还考了点概率论(很基础的有放
1. 自我介绍 2. 写一个算法 Q:给一个有序数组arr[ ],和一个 int target,找到target的左索引和右索引。 例:arr = [1,1,1,1,2,2,2,3,3,3,3,3,5,5,5], target = 3. return left = 7, right = 11; 3. 问简历 3.1 介绍了电影推荐的项目。问了几个模型。 3.2 介绍了强化学习的论文,问了DQN和x
一面是一个技术小哥,交流起来没有压力 (甚至比我导师更理解我在做什么事情) 分为三个部分 1、简历,主要是论文 2、写了一个算法题,nms 3、聊了一下他当前做的一些方向,因为我在这个方向了解不是很多,所以小哥也非常体谅我,让我自由发挥即可,我答的可能不太合理,小哥表示没有问题 总体来说,面试氛围很nice,面试官有耐心,没有因为晚上8点面试表现出不耐烦,更像是学术上进行交流(小哥的水平应该比我高
拼多多算法暑期实习三面,也叫主管面,一共30min就结束,前20min介绍了下之前做的项目,有的模型细节还深入问了下,没答出来 后面直接做算法题:链表的一个合集(快慢指针+反转链表+合并链表) 反问:如果有offer的定岗问题 这一面和上一面隔了好久,一度以为二面挂了 这次面试问了几个细节的问题没答出来 也以为凉了 没想到隔了几天收到HR面的通知了 #面经#
拼多多的算法只有一个岗位,而且是做搜广推相关的,其实方向上不太match,不过还是捞起来面了(不知道是不是笔试还可以,A了3.9/4) 1、代码题 “既然我们是校招,先来做个题吧 ” n个人排队上电梯,每个人有p的概率上电梯,1-p的概率不上电梯,如果他不上排在他后面的人也没法上,问t时刻电梯上人数期望 一开始没明白是代码题,当成数学题做了,如果人数n大于时刻t,那么可以保证每个时刻都有人处于要上
岗位是计算机视觉-电商业务,具体是做TikTok用户带货能力的预估,会用到一些多模态的技术。 多任务模型多个任务的训练数据是怎样获取的,同一个场景只存在一个任务的标签怎么处理 CenterNet的基本原理,跟其他的Anchor Free方法相比有什么优点 代码题:以一个亿量级的数组为模板,删除掉百万量级数组重复出现的元素(想了半天没想到啥好方法,说用哈希表,然后被追问了一下哈希表的原理) 代码题:
个人情况:某C9本硕 本数学 硕统计 熟练使用R,sql。 python水平一般 无任何实习或项目经历。 共1h 总结我是被薄纱。 自我介绍。 项目介绍。(又又又讲的课题) svm相关问题。 lasso相关问题。 判别分析相关问题。(答得稀烂) spark (不会) sql join介绍。 pandas中如何实现同样功能? 数据处理:可视化/特征工程/异常点检验 (我完全没有这方面经验) 非参数方
我有以下几点: 操作是在编译时还是在运行时完成的?换句话说,在运行时,上述代码段和以下代码段之间是否存在性能差异: 编辑:我的问题不同于Java编译器是否会预先计算文字的总和?,因为我在算术运算中混合使用变量和文字。虽然差别很小,但正如@TagirValeev在评论中指出的(对文本的算术运算是在编译时还是在运行时计算的?),有些情况下,某些文字没有预先编译,即使它们可能是。
读者们应该对并行原理和异构计算的背景有了一定的了解,下面我们来看看哪些特性在OpenCL中得到了支持。这里我们也来简单的回顾一下OpenCL的历史。 OpenCL是一个异构编程架构,其管理者是非盈利技术组织Khronos Group[3]。OpenCL是一个应用开发框架,在其框架下开发的应用,能够在不同的硬件供应商的设备上运行。第一版的OpenCL(1.0)标准在2008年正式发布,并出现在苹果M
8.15 一面 约30min 面试官很准时 首先是自我介绍两分钟,我简单说了说自己的专业,说了说研究项目,提了下编程语言和参与的项目。 然后是项目介绍。大概说了15min吧。 再然后就是面试官根据项目内容提问,可能是因为我这个方向有点偏,面试官问的问题都很基础。 之后问了我对卷积的理解。 最后面试官简单介绍了这边是干什么的,询问期望薪资以及工作地点。 反问环节我没问(真不知道问啥) 面试官态度很好