居然收到了腾讯算法的一面,离谱的是笔试居然直接跳过了??? 一面70min左右,三道题 1.快慢指针,没复习到,随便写了写,这个寄。 2.手撕AdamW优化器,手撕Transformer等,挑着做,然后就手撕了Transformer的encoder,整体框架和细节大差不差,跑肯定是跑不起来的。 3.数学智力题,这个还是不方便说了,答案答对了,就是不知道面试官老哥有没有理解我在说什么。 然后再问了一
趁热 了解RNN和LSTM吗 RNN input具体计算 RNN梯度爆炸和梯度消失的原因 为什么LSTM一定程度上解决RNN问题 transformer embedding bert encoder层里的参数量 bert预训练任务 xgb为何优于GBDT 追问xgb并行计算 seaborn库操作 numpy如何对列求平均 lamada匿名函数 spring boot 解释下bean equal和
1、个人信息再确认,哪个学校毕业的,考研还是保研,以后打算读博还是工作etc 2、介绍你的研究方向 3、介绍下你的研究内容,另外发了论文没 4、常用的数据预处理方法有哪些 5、l1正则和l2正则哪个收敛更快?为什么 6、l1正则和l2正则哪个抑制过拟合效果更好?为什么 7、用过哪些网络 8、transformer了解吗? 9、l1、l2在深层还是浅层抑制过拟合的效果好? 10、dropout用过吗
记录第一次互联网的算法面试 感谢手子给的机会 kaggle金牌,建模一等 金牌说了在模型融合上创新的点 换了3道算法题,手撕是真的写不来,脑子空白 面试官提示也写不出来 参加的数据竞赛多,一一介绍 问项目,问了具体内容的实现细节 XGBoost, KMeans, PCA, Labelsmoothing八股都答上来了 部门是违规检测,开放题,问你做会从什么入手 反问 #快手信息集散地#
面试十分钟,自我介绍完问了最近一段实习的内容,然后说这个部门不做视觉算法问我愿不愿意转到嵌入式控制算法,他们比较看重学习能力,面试官自嘲说自己进去的时候也什么都不会,然后开始聊家常😂base 西安 #三一集团提前批#
本人中九统计学专业 3.15投的蚂蚁信贷事业群的算法,3.21一面,之后一直没消息然后4.13下午突然打电话来开始二面,我问面试官怎么这么久他嘿嘿一笑说由于部门人事变动耽误了一些时间😅😅 二面问的问题也是很无奈,自我介绍刚说完实习经历就不让我继续说了(我的项目是风控算法相关的但是也没让我说),然后就开始问实习,之后问了我位运算(不会),然后又问了一个三个杯子倒水的问题,然后是场景题,让我现场估
真的是目前最舒服的一次面试 面试官也好好好温柔好nice! 自我介绍 项目介绍 我介绍了二十多分钟 问后面有研究什么方向之类的聊天问题 没再问八股之类的 再说一遍 好nice的面试官姐姐#海尔面经#
8-22 问项目,机器学习基础,30‘,没刷题 #我的秋招日记#
人傻了,我还说自己比较菜就投秋招吧,提前批就不参与了,结果面试结束面试官和我说因为是提前批所以题目会比较难,投错了 没有问太多,就是自我介绍,然后聊了会项目,问了点最近目标检测比较火的 DETR 系列。 然后一道中等偏难的算法题吧,主要还是自己最近算法题做得太少了,花了太长时间。 最近要重视算法题了。 #23届找工作求助阵地##2023校招##2023秋招##秋招##算法面经#
8-24 俩面试官,40’,全程扣项目、实习、机器学习,没刷题,最后说工作地南京。。。我投的不是上海吗 #2023秋招#
面试体验还错,没有技术相关的 自我介绍+二道智力题?+反问 第一次面试遇到直接做题的哈哈哈紧张到连题差点看不懂 反问问面试官我的表现,面试官说有规定不能说🤫哈哈哈哈好尴尬😅 希望能过吧~ #诺瓦星云校招##算法##二面##面经#
10.21一面: 项目+追问+八股,八股好像就问了动态多态和静态多态,stl一些容器的底层实现和操作复杂度,最后反问 11.7二面(本来约的30号,有点事情改了时间): 要做ppt,正好之前小论文的展示视频做了ppt,直接稍加修改就拿来用了,讲ppt+根据项目提问和一些相关技术八股,剩下的就是随便聊天,包括工作地点和期望薪资之类的 笔试: 单选+多选+填空(几乎都是八股和给程序写结果那种),两道编
阿里面经: 一面(约40分钟): 深挖项目细节,主要是实习的项目 问是否了解怎样进行分布式训练,模型并行,数据并行,异步与同步等等 二面(约30-40分钟): 介绍一下自己的项目,并没有追问很多 还有就是对GPT的了解有多少 是否了解RLHF 场景题,如果让你做大模型的RLHF,你会怎么训练reward model HR面(约50分钟): 阿里的HR给我的感觉是相当专业的,而且非常有耐心 首先自我
一面等了半个小时改时间了 一面 问经历相关的图神经网络的一些知识 怎么把图算法用到业务中(聊得挺开心的 八股内容: gbdt和lightgbm,xgboost的区别 梯度爆炸、梯度消失怎么办 算法题 数组连续最大和 通知一面结束完10分钟进行二面,结果等了一个多小时 hr跟我道歉说让我一天都在等,我寻思原来不是大家都这样啊 二面 优化的方法 激活函数 调参的方法 学校有什么机器学习课程 linux
最后一批的最后一批了吧应该是 一面 1.逮着研究的工作问(由于研究比较偏冷门,因此基本上就是一直在解释我的研究内容),倒是没有让推导论文里的公式,就是在纸上写写画画,帮助理解研究的内容 2.项目经历相关的提问,问做了哪些工作,稍稍深入问了一点点东西 3.有关随机信号的的一些基础知识(均值、方差之类的),由于研究内容涉及到信号处理的内容,所以非常简单,基本上学过的人都会 二面 1.也是主要针对研究工