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#
攒攒攒!攒人品!希望拿offer! 自我介绍+项目 10min 手撕算法 20min +思路介绍 算法题是Leetecode中等难度 AC了 场景题 20min 反问 10min(没啥要问的 #快手信息集散地# #快手24秋招#
8.7面的,出来一会儿就挂了,搜索策略部 面试官是女的,就刚开始开了视频,后续全程都关着 手撕编辑距离,直接闭麦让我写了 自己介绍一个项目或竞赛,我每提到一个名词就追问八股 部门做nlp的,有点不匹配 简历和nlp不相关怎么被安排这个部门了 #百度# #百度信息集散地# #面试#
9-5约二面了 9-1美团算法一面,45‘,小姐姐很Nice 问项目、实习、出了一个场景题循循引导讨论了20分钟,问了些机器学习算法、如何解决样本不平衡,介绍下focalloss,最后出了个回溯算法题,直接秒了 #2023秋招#
9-1 算法一面 25‘ 三个面试官一排 主要问项目、实习、自注意力、Transformer,过六级吗???没出题 #2023校招#
9-8 45‘ 聊项目、实习、问了几个基础知识、算法题全排列。 #2023秋招#
目前来看满帮面试效率真的快,就是不知道综合评估要多久 8.25 简历投递 8.29 笔试 8.30 预约面试 9.2 一面技术面,面试问得很广,项目、语言、算法、数据结构都有问,算法是问的连通域,讲一下思路就行。 9.2 约二面 9.7 二面HR面,纯唠磕,会问你对公司了解情况,为什么选择满帮,你的挫折,你的合作经历(好像每个人都会问) 9.7 约三面 9.8 三面技术面,也是唠磕,项目没有怎么问
9-9 45‘ 先锋课题,一个人面试官 先做了两道题,一个dp秒了,一个手写Conv2d大体写出来了,问项目、实习、介绍了BN,LN/LSTM/GRU/Transformer一些基础,反问。 面试官很有耐心。 #2023校招#
今日面了360,面试官说通过了,其他问题都比较常规,但算法题有点意思。 1.假设一个人物的战斗力是5,只能挑战1~5的关卡,超过5就会死掉,不能再战斗。现在给两个战斗力n的人物,给一个用最小挑战次数确定n的算法。 2.大数的排重和排序,输出今日收发过消息的qq号。 问题1我最开始想到的是二分查找,但有可能无法找到结果。第二想到的是按区间查找,例如第一个人物的步长是10,第二个人物的步长是1。 面试
pdd算法岗面试 transform的结构 self-attention 和 attention(空间,通道) 的区别 手写conv2d 损失函数的公式 最长好数组(任意两个相与为0为好数组) 很少答出来,反问环节,说没啥问的了,因为后面还有两轮面试(后来想到,这么菜,还不知能不能过,哪里还有面试呀) #面经##拼多多面试#
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
一面纯问项目,下午面的,晚上就进人才库了 有点KPI面的意思了,双非难啊😪
因为之前实习内容和面试官所在部门高度相关,都是在算法推理加速,量化,部署优化之类,大多数时间都在问实习项目。也问了transformer架构模型的优化方法。 无手撕代码,面试官人挺好的,总体面试体验不错。 许愿可以进二🙏#秋招##面经#