《感知算法实习》专题

这是百度2024届暑期实习后端岗位的第一轮笔试，总共有十五道单选题，五道多选题，三道编程题，选择题涉及数据库、计算机网络、操作系统、语言基础、补充代码、哈希算法、linux、数据结构、数学等等；时长两个小时，我用的是go语言，编程题前两题挺简单的，最后一题体感虽然很简短，其实很有深度。话不多说，开冲！ 一 Coding1 题目描述 小红拿到了一个字符串，她想知道这个字符串能否通过重新排列 组成"B

本文向大家介绍Python机器学习之决策树算法实例详解，包括了Python机器学习之决策树算法实例详解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例讲述了Python机器学习之决策树算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 决策树学习是应用最广泛的归纳推理算法之一，是一种逼近离散值目标函数的方法，在这种方法中学习到的函数被表示为一棵决策树。决策树可以使用不熟悉的数据集合，并从中提取出一系列规则，

基本信息：2024届，211本，双非硕，方向不算大众，实验室废物/边缘人，学术辣鸡。2段大厂graph相关的算法实习（1段时间>1年），几篇graph相关的水会/发明专利发表/授权，几个graph相关榜单top3、比赛top10。 （面试复盘积累经验，写面经攒人品） 简历投递 抱着尝试的心态，在牛客上随便找了个内推码，然后去官网投了风控算法暑期实习（今年叫ByteIntern）。字节效率真高，上午

一面 八股拷打，不再赘述：过拟合，transformer等 手撕（web IDE） 对称的二叉树 lc原题 二面 1. 如果现在数据量特别大，并发量特别高，你有什么好的办法能够提高用户的体验 2. 如果现在有一些数据给到你让你去拿给标注人员标注，你怎么样发挥他的最大价值 3. 熵的计算公式 手撕（web IDE） 1. 不同路径 lc原题 2. 给一堆树的高度，问砍的次数，二分答案 HR面 聊天

拷打45分钟，主要拷打两个项目 1.自我介绍 2.拷打第一个项目；巨细，详细问了我论文里的东西，每个部分都让我讲了，包括模型结构、模型训练细节、输入输出、强化学习过程，然后让我详细讲了实验部分，我做的久了有的细节都快忘了😭 3.拷打第二个项目；先让我介绍了项目整体，然后让我介绍一下项目亮点，我就讲了向量库构建和对比解码缓解大模型幻觉，然后他让我详细讲一下对比解码部分；然后又拷打了几个重要的点😭

这个是之前某B开头软件上投的，官网投oppo一直没消息 全程50多分钟 1.自我介绍 2.拷问第一个项目，我说是论文的项目，然后面试官直接让我共享屏幕打开论文，从模型结构开始讲了😭每块都问，问得很细，大概三十分钟 3.拷问第二个项目，先让我介绍一下，我从数据获取、向量库检索、lora微调、幻觉缓解介绍；然后他开始提问重要的点，由于之前的面试让我有了防备，我发现他们都喜欢问两个点，第一个是数据构建

#美团暑期##推荐算法面经# 第一次笔试（机试）213/500 第二次笔试（机试）390/500 100+100+100+80+10 # 一面 -时间：2024年3月26日 11：00，总计58分钟 -自我介绍 -论文 -本科推荐系统项目 -职责 -开发人数 -召回用了什么算法 -个性化和非个性化 -召回怎么做融合的 -排序用了什么算法 -介绍DeepFM的FM侧怎么做的特征交叉 -图片的推荐需要

字节大模型算法实习面试 1.介绍一下Transformer？ 2.的输入和输出分别是什么？ 3.说一下Bert模型 4.说一下Transformer的输出和Bert有什么区别 5.注意力机制都有哪些？能不能简单介绍一下？ 6.树模型是如何计算每个特征的重要性的？ 7.如何构建多模态模型？ 8.在多模态任务中，如果视觉模型的输出张量比语言模型的输出张量短很多，该进行什么操作？ 9.都还是比较基础的，

26分钟速通，感觉面试官是个主管 1.自我介绍 2.拷打第一个项目，我的是一个RAG的项目，让我讲了一遍，然后问我团队分工、哪种优化方式提升指标最多？ 3.拷打第二个项目，我的是一个论文项目，直接祭出共享屏幕讲论文的连招，讲完没怎么问问题 4.反问，我再问一遍部门做什么业务的，又说了一遍做智能npc的，鼠鼠连忙表现出巨大的兴趣 5.问我到岗时间、实习时长这种的，我祭出祖传话术；问我有没有面其他的，

个人背景可以看之前写的腾讯LLM面经 一面 2024/3/28 下午17:00-18:00 上来没有自我介绍 直接介绍NeurIPS论文，中间穿插着一些提问 说一下Transformer的整体结构 了解有哪些位置编码方式吗 说一下LLaMA中的旋转位置编码 算法题：经典的求平方根，牛顿迭代法秒了 算法题：判断一个字符串能否由另一个字符串旋转而来，比如abcd旋转后可以变成dabc或者bcda等，写

#面经# 4.12一面，4.16二面，已oc. 1.自我介绍 2.做题，指定的IDE很难用。题目描述如下： 已知一组由离散点构成的曲线curve，离散点数量大于等于3，相邻离散点用线段连接构成一条曲线。同时给定一点坐标，判断这一点的位置是在连接而成的曲线上，还是在曲线左边/右边。 面试官给出了用向量的提示，代码写得磕磕巴巴，但总体还是做出来了，使用的方法是依次判断与每一线段的位置，判断方法是判断给

时间：4月12日11:00～11:50 先是确认了一下，做的是cv，为什么投推荐算法岗。 然后是自我介绍。 自我介绍完选择一个自己最拿手的项目进行讲解，期间问了问细节。 然后问基础知识： BatchNorm和LayerNorm的区别，为什么cv当中用BN而nlp当中用LN，具体的计算方式。 L1和L2的区别，为什么计算L1容易导致稀疏矩阵而L2不容易导致稀疏矩阵，这两个求导分别是什么。 auc的含

1.自我介绍 2.coding 数据流中位数，要求手写堆 手写注意力机制 问softmax公式 手写梯度下降求sigmoid(x)等于某个值高数都忘了，求导都不会，sigmoid也忘了，大家一起绷不住的笑了。 3.反问 太菜了不敢问，然后评价我coding可以，估计没啥夸的了。

1.自我介绍 2.介绍第二个RAG项目，没有反问我 3.介绍第一个论文项目，我直接共享屏幕讲的论文，没有反问我 4.代码题，不是传统的算法题，是手写深度学习模型的那种😭第一题是写mask self attention的代码，鼠鼠哪见过这阵势，根本写不出来，幸亏记得思路，就给面试官讲了思路；第二题是写出batch norm、layer norm、RMS norm区别，鼠鼠不会第三个，就讲了前两个的

全程45分钟，部门是百度文库策略部 这次是鼠鼠遇到过最难崩的一次，从跟面试官打招呼的时候我就感觉到这是kpi面，面试官是个女生，感觉年龄还没我大，声音感觉萎靡不振，估计是被逼着来面人的 因为这个是之前在实习僧投的，我当时上传了我的简历并且在系统里填了，结果那个简历文件看不到，面试官只能看到系统里填的，我系统里填了四个项目，难崩 1.自我介绍 2.介绍第一个项目，无提问 3.让我介绍第二个项目，无提