7.28 笔试 8.9 一面 自我介绍 语义分割和像素级分类的区别 反卷积原理介绍 卷积操作和反卷积操作中参数量和计算量的运算(手推) Transformer介绍 自注意力机制的原理 模型压缩技术 结构重参数化的实现方法(手推) 深度可分离卷积原理 数组与链表的区别 时间复杂度和空间复杂度的理解 排序算法的时间复杂度 时间复杂度的计算 传统图像处理方法 C++中引用和指针的区别 C++文件编译过程
本文向大家介绍Vue实现购物车详情页面的方法,包括了Vue实现购物车详情页面的方法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 上次我们为商品分类菜单添加了显示购物数量,这篇我们继续推进项目,来实现购物车的详情页面,在开始之前我们先看它在页面中的样子: 如上所示,此页面包含了购物列表,而它由商品名称,单价,增减商品功能构成,增减商品功能我们在商品列表中实现过,那么我们现在可以进行复用。 搭出购物车
1.自我介绍 2.说一下的你的缺点 3.加入长安你给长安带来什么? 4.你对加班怎么看 5.反问 多半无了,下午三点群面三个人一起,一起的都答的很好,二面技术应该没有了
这不是重复的:| 我添加了一个用于管理goup的新机器人。通过此信息: 我的机器人是管理员 我的机器人隐私被禁用 “启用”-您的机器人只会接收以“/”符号开头或通过用户名提及机器人的消息。“禁用”-您的机器人将接收人们发送到组的所有消息。当前状态是:禁用成功!新状态是:禁用 bot可以读取除其他bot消息外的所有成员!但可以在回复中看到信息。 我的tg api是:https://github.co
2025届,二本非双一流,软件生,成绩也没到前10%. 一共进行了四个公司的面试(吉比特进笔试还没开始😋) TX正在二面 快手已经offer 淘米offer 网易一面似 TX: 一面:项目组:天美王者荣耀 总长24min 开局是经典的介绍自己(把自己擅长的,专业能力和自己的项目经验简单说明一下) 主要就是讲解了一下自己的项目, 并和面试官确认了一些实习日程相关的问题(是王者组的系统策捞了我,谢谢
在Eclipse for Selenium中尝试创建Maven项目时,我在POM中遇到以下错误。xml: CoreException:无法计算生成计划:插件组织。阿帕奇。专家插件:maven编译器插件:3.8.0或其依赖项之一无法解析 生命周期配置未涵盖插件执行:org。阿帕奇。专家插件:maven编译器插件:3.8.0:编译(执行:默认编译,阶段:编译) 组织。阿帕奇。专家插件:maven资源插
自我介绍 介绍项目 BERT了解吗,具体讲一下 BERT采用哪种noramlization方式 transfomer为什么要除以dk 推荐算法了解多少,具体讲一下推荐算法框架及流程 手撕代码 查找最小k个数 你有什么要问我的吗
菜的找实习找不到,而且其实也没时间去,上学就得做导师项目。本来打算收手了,打算开学直接投暑期,在Boss上被hr要简历了,然后直接排了面试,这君要臣面臣不得不面啊…但是其实根本不抱任何希望,就当是去体验一下流程,攒个面经。 然后就开始疯狂准备八股。把简历里的yolo,1-5恶补了一下,cpp的八股也是,还有简历里的本科毕设里用的算法(surf啥的)都挖坟出来背。 面试官人很好,氛围很轻松,不那么紧
#运筹优化# 1.自我介绍 2.介绍一下单纯形法、整数规划(分枝定界、剪枝) 3.有什么加速技巧(割平面、feasibility pump等) 4.出了小小建模题,a和b两个事件,必须有一个或以上发生,怎么建模 二十多分钟面试,只有一轮
#运筹优化# #京东# #实习# 一面70min: 1.自我介绍 2.介绍一下单纯形法 3.介绍一下分枝定界 4.介绍一下列生成 5.问项目(问了两个,深挖) 6.问实习经历 二面70min: 1.自我介绍 2.直接开始问项目(深挖,问的非常细) 3.问启发式项目(也很细) 4.gurobi有什么加速/启发式,有尝试过调整参数吗、效果如何 两轮面试问的非常细,从基础知识到项目,都要掌握的比较好
上来就先问简历上的项目和比赛,然后细聊研究方向,由此扩展到了目标检测上很多知识点,yolov5的特点,有哪些常见损失函数之类的。 然后写三道算法题 默写快排 最大岛屿面积 将一个H*W的图像resize为2H*2W,不能调库
底层211,论文在投,项目单薄,无实习经历 海笔 - 过于简单的签到题 - 手写模拟定积分 - 公式算KL散度 - 求长度为k的窗口构成顺子的个数 - 切木板,只能沿对角线、副对角线切,求切完多少块 过了3.46,有点低 一面 - 介绍项目、论文 - LSTM和Transformer区别 - 简述PPO - Value-based和Policy-based区别 - On-policy和Off-po
(1)自我介绍 (2)研究论文:网络结构,考察shape(不要把输入数量当作一层shape) (GRU设置的必要性),时间特征怎么划分, 指标 效果 数据特性(时、空、异质性) 网络模型名字很有误导性 (3)基础知识:lr svm的归一化问题;lr里的w是什么意思,正负呢? 交叉熵损失函数与极大似然函数的关系,在什么前提下; 随即森林随即在哪里; dropout(类似于bagging);baggi
8.9 50min 自我介绍 讲一个简历上的项目 项目模型怎么选择的 为什么 数据怎么增强的 了解大模型吗 使用的大模型优点和缺点 了解nlp模型吗 一个概率题 抛骰子直到抛到6为止 求期望 一道编程 nums target 返回加起来等于target的下标集合 问时空复杂度 场景题:怎么判断大模型生成的内容是否对社会有害 面试官小姐姐好温柔 大一之后没做过概率题了完全不会写 编程写出来了但是复杂