30min 自我介绍,问了家是哪的,有无男朋友,意向城市,是否接受城市调剂 本科成绩,现在的研究生是保研还是考研 介绍本科项目,问了项目细节,讨论了项目算不算开集识别 项目遇到的难题是什么 介绍硕士项目,问了细节和难点 问对深度学习有什么了解,回答的比较泛,以为会深入问之后我再具体细说,但是没有接着问了 说我的研究内容和语音有关系,但关系不大,做语音哪个方向都可,大概是接受岗位调剂的意思 反问,上
base上海 终端 2022.8.17 一面 60min 1.coding:(没有自我介绍hh一上来就手撕)不用第三方库实现字符串转32位整数 2.八股(算法):大根堆调整过程 3.八股(c++):volatile 4.八股(c++):宏的作用 5.八股(数据库):ACID 6.八股(算法):贪心和dp区别 7.简历:实习细节 8.场景题:如何对用户反馈出问题系统的bug快速定位 7.反问 202
闲聊:自我介绍、专业选择问题、学java多久了、本科期间专业相关项目和科研成果、本科项目和软件工程的区别和感受、研究生毕业后的研究方向、未来工作地点和岗位的想法、到岗时间和实习时长、介绍一下项目背景、介绍一下项目团队分工之类的 1.qurtz框架在分布式场景下怎么发挥定时调度功能 2.qurtz主要的锁表 3.qurtz线程池 4.qurtz的线程池的核心线程数一般怎么调整,主要根据哪些参数调整
一面:40min 1.自我介绍 2.专业课程 3.介绍一下hive 4.hql优化 5.udf函数 6.mysql特性 7.mysql数据类型 8.一道sql题 9.蓝桥杯选一道题讲思路 10.数学建模相关(聊了下nlp) 11.linux命令 12.测试流程的理解 13.常见的测试方法 14.登录界面如何测试 15.如何编写测试报告 16.反问 已挂 #科大讯飞# #面经#
这个是在猎聘上投递的 能收到面试属实是意外之喜 面试官是nlp方向的,主要是问nlp相关 首先自我介绍 说一个在上段实习中的项目 这里说了一个搭建智能客服对话助手 我说了一下思路 面试官很快get到了 又问了一些细节(比如我用了DPR文本检索模型 面试官顺带问了对比学习的方法和流程) 看我做的是机器学习和优化算法比较多 问了遗传算法 如何找全局最优解和局部最优解 遗传算法为什么能找到全局最优 它的
1. 介绍项目。巴拉巴拉... 2. 说说 Reduction 算子调优实现策略;Conv 呢,是滑窗实现的还是怎么;其它的算子知道吗,比如 Softmax,Droupot。 - Reduction。巴拉巴拉... - Conv 按滑窗策略实现。还有 img2col 方式,不过我没看过源码。 - Gemm、Transpose,其它不了解,只知道有通用现成的解决方案,没时间学。 3. C++ 重载;
[toc] 科大讯飞 AI研究算法工程师-自然语言处理方向 提前批 简历投递 2022.06.27 投递时间:2022.06.27 一面 2022.06.30 简历还是蛮快的,没有笔试,直接邮件通知的一面 面试时间:1个小时 面试内容: 项目,三个项目都问到了,大概项目问了45分钟左右 基础知识 10分钟左右 SVM 多目标检测和位姿估计领域的研究现状 YOLO系列的区别、优缺点 反问 公司主要研
1.自我介绍 说一下在中科院做的学术研究 说一下自己做深度学习算法的工作,有哪些创新 2.说一下在intel做的工作 对于算子的优化有哪些? 有没有写kernel?写了哪些kernel 具体怎么写的?怎么提高kernel的效率 3.基础知识 说一下transformer,multiheadselfattention的计算,以及它为什么要这样计算。 简化一下,attention机制和RNN相比有什么
主要内容:环境特征环境是围绕代理的一切,但它不是代理本身的一部分。环境可以描述为存在代理的情况。操作为代理提供感知和行动的环境。 环境特征 根据Russell和Norvig的说法,从代理的角度来看,环境可以具有以下几种功能: 完全可观察与部分可观察 静态与动态 离散与连续 确定性与随机性 单一代理与多代理 情节与顺序 已知与未知 无障碍与无法访问 1. 完全可观察与部分可观察 如果代理传感器可以在每个时间点感知或访
2023.09.06 一面 40mins 主要问实习经历,扣细节。 手撕:数组去重后排序。 2023.09.07 二面 40-45mins 问项目,问论文,问实习。 手撕:LC53 最大子数组和。手撕说给30mins做题,但是我暴力法做的1mins就做完了,面试官说怎么这么快哈哈哈!(其实要用dp,但是面试官说都可以,做出来就行) 2023.09.16 主管面 35mins 问了项目,后续就问一些
岗位:飞星计划-AI算法工程师3D数字人方向 一面 (7/20) - 20min 纯讨论项目 二面 (8/10)- 1h30min 项目中的量纲问题怎么解决 python的相关知识: with args kargs roi pooling batch normalization transformer 深度可分卷积 8.17 感谢信 总结:面试体验并不好,两面面试官都没有开摄像头,也没有自我介绍,
我已经为井字游戏创建了一个人工智能,包含if和else if语句,并简单地检查计算机是否可以做出获胜的举动或阻止玩家获胜。然而,下面的代码,虽然它工作,但当计算机发现玩家即将获胜时,它将阻止玩家,并在旁边做一个额外的移动,但我不希望它这样做,而是只做一个移动。谁能告诉我我做错了什么,谢谢。 提前谢谢你,我希望我已经适当地解释了我的情况,如果没有,请让我知道。 编辑:基本上,当计算机阻止玩家做出获胜
打造一款能够完美连结服务端云平台、移动客户端、电脑网页、电脑软件、智能硬件等任意终端的人工智能框架。 这里的人工智能,并非指简单的对话。而是对每一终端进行深层次标注,从而决定这个终端拥有哪些脚本,并在一定的条件下触发。同时达到多终端的互通,如网页控制手机,手机控制可穿戴设备等。 主要特点如下: 智能标签 智能标签可以为每个访问的终端/用户帖上相应的标签,从而使程序可以做出针对性的处理。 如:用户第
ColossalAI 是一个具有高效并行化技术的综合大规模模型训练系统。旨在无缝整合不同的并行化技术范式,包括数据并行、管道并行、多张量并行和序列并行。 Colossal-AI 的目标是支持人工智能社区以与他们正常编写模型相同的方式编写分布式模型。这使得他们可以专注于开发模型架构,并将分布式训练的问题从开发过程中分离出来。 ColossalAI 提供了一组并行训练组件。旨在支持用户编写分布式深度学
H2O 的核心是一个统计分析引擎,它使用 Hadoop 的分布式文件系统(HDFS)作为其存储平台,但是它们的最终目标是像谷歌的 BigQuery 一样简单。H2O 的用户交互是通过一个简单的网络搜索和标准 R 统计分析语法。另外,用户还可以在 Microsoft Excel 或 RStudio 的集成开发环境中使用 REST API 调用 H2O。