海笔果然就是让大家做着玩的,这也太简单了…… 第一个题说是滑动窗口中找合意义的子串,但其实就是很简单的双指针判断,第二个稍微有点意思,不断改变01让数组全相等,就是查基数偶数。第三个图里的标准bfs 100,100,90几,物业来敲门修东西,我也懒得改细节了,交了。 选择题反正是g,我投的深度学习岗,一个机器学习的题都没,反正早就共享了,做着玩了
7.20 一面 40分钟 1.自我介绍 项目部分: 2.常见模型的结构:bert,TextCNN,transformer,ERNIE 3.怎么比较用哪个模型更好 4.模型输入的长度限制是多少 5.怎么解决多标签问题的 6.attention的时间复杂度是多少 7.有没有做过知识图谱和问答 8.GPT的结构 9.各个类别数据不均衡怎么办? 10.关于模型的部署和优化 11.a,b是两个常数,怎么在不
视频面试,面试时间:50多分钟 1、自我介绍 2、介绍实习项目,并提问 3、介绍科研项目并提问(问了几个) 4、对NLP领域的了解(这个部门搞NLP的) 5、编码器、解码器有了解吗?简单介绍一下 6、attention有了解吗?简要介绍一下? 7、对NLP经典的和最新的一些技术有了解吗?(报了下菜名,因为研究方向并不是NLP) 8、算法题:不记得了,不过不难,lc中等难度的题 9、反问环节:具体的
选择题感觉比较基础,编程题大家交流下做的怎么样 第一题最小平均值,感觉是个数学问题,本来想暴力一下骗分的时间不够了 第二题ac 第三题应该是个滑动窗口,可以优化的,没优化只能70% 算下来编程题分数刚刚过半基本上寄了
单选+多选+编程3题 哎...前面还做了一个笔试...留给百度的时间只有1小时10分钟... 编程1:baidu串(100%) 思路:纯暴力,没啥好说的!只要胆子大,暴力都不怕! 编程2:01串(100%) 思路:观察0和1的个数 编程3:踏前斩(5%) 思路:(数组求和sum-最大可减去[1,2,3]个数*6) + 最大可减去[1,2,3]个数*5 来不及做了...随便console.log了一
面试大概一个小时 1. 自我介绍 2. 说一段项目经历并深挖 3. 了解transformer吗,详细介绍encoder的结构,并说明为何需要position encoding 4. 了解堆排序吗,说说流程 5. 手撕最长上升子序列 6. 反问业务,说是大模型微调 全部答上来了,几乎没有答的不满意的地方。面试完秒挂。应该是方向不匹配。那为啥捞我?
背景:自己做的是算法部署 四十五分钟 主要拷打项目和实习所做的东西,聊了很多模型部署的工作 八股量很少,问你对NLP熟不熟悉,就NLP 大模型 关键词聊了一些,BERT transformer NER啥的,答的一般 最后介绍部门情况,说其实我们这边主要是算法设计,不是很偏部署,但是校招主要是看潜力,要是进来了能不能接受转方向
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
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
7.21 面的算法岗,面试官很和蔼,问的问题很有深度,后面才知道是百度很多模型的核心开发人员,牛! 上来先做题,让共享屏幕。题目是编辑距离,想了一会写出来了,让写几个测试样例跑一下,写了几个边界条件测试了一下,面试官说可以了,然后手撕代码就过了。 接着开始自我介绍,完了开始问论文相关的东西。我介绍过程中他会就感兴趣的点提问,问的很有深度,但是好在多数问题我自己准备过,答得还算可以。 接着根据论文延
第一题: 没有用map,直接把字符串sort以后比较是否相等 第二题: 题目看了半天才看懂,解法用的滑动窗口 第三题(65%测试点) 一开始想先看看能骗多少分,不断拼接 red 循环直到 x,但是长度会超过限制的 1e5,好像过了65%。然后想太复杂了,越做分数越低,结束后写了一版不知道能对多少。 65%版本: 复盘版本: 思路:一个单字符循环的字符串,含有 n(n-1)/2+n 个回文子串,于是
9.13百度产品笔试题 #秋招# 一.第一部分(70分钟) 1.智能汽车如火如荼,百度网盘在智能汽车上有哪些机会? 2.某内容消费型产品,希望通过更精准的内容推荐策略,来促进用户体验,如果你来负责这个项目,你会怎么做? 3.你的客户提出一个需求,这个需求的实现需要协调多个团队,甚至跨体系的同学的支持,请问你如何得到大家的帮助? 二. 第二部分:行测题(10题×5部分) 个人觉得行侧题时间够基本都能
上来问我asr的实习经历,主要大四asr实习后没做过语音,被问的有点尴尬 然后就是聊做过的项目,问的还算深入,还问了大概的训练显存和时间,面试官好像比较感兴趣 问了transformer模型架构,样本不平衡如何处理 问了模态对齐的方式 聊了一些多模态结合大模型的最新工作 问了视频片段过长怎么处理 还问了有没有对生成模型的了解 感觉比一面聊的深入了很多,聊的挺乐的 算法题做了一道把数组中的偶数提前到
分享面经 攒攒欧气! 一面 1. 首先是自我介绍加一个项目介绍 介绍了研究生期间的课题 用了什么方法?提升了多少指标?分析过badcase吗? 2. 简历有写大模型微调 问了目前的大模型微调方法你觉得哪一个最好? 3. 反问 二面 1. 自我介绍 2. 介绍命名实体识别项目,实体嵌套怎么解决? 3. 介绍大模型角色扮演项目,数据集怎么构建?原本微调后大模型只能扮演一个角色,问训练一次能否实现大模型
面试官是个技术负责人,主要问项目,最后考了道算法题,全程1小时左右,问大概多久会有反馈回答不确定。 现在每天一看招聘主页是否共享😂 #百度2024校园招聘#