《小米算法面经》专题

背景：主研多模态分类领域，秋招主要投NLP和多模态方向的算法岗，如果机器学习的岗位描述和我相符也会投 流程：投递岗位为算法工程师（数据挖掘），投递时间n，测评时间是n，笔试时间m=n+4，一面时间k=n+27=m+23，over 直接电话约面并电话面试的，围绕项目抠细节，面试官人很好，海信值得一面 一面，55min： 项目一模型设计、实现细节 评价指标，micro-F1和macro-F1，宏平均是

背景：主研多模态分类领域，秋招主要投NLP和多模态方向的算法岗，如果机器学习的岗位描述和我相符也会投 流程：投的2023届提前批-NLP算法工程师，base杭州，投递时间n，一面m=n+46，二面k=m+5=n+51，over 个人包括同学的面试感官都不是很好。。。 一面（电话面）35min： 分别简单了解了一下三个项目 最熟悉的框架？ pytorch有什么优点 最了解的编程语言，回答python

一面两个面试官。给我一种很焦急的感觉。面试时长35分钟。 CNN和MLP的区别。 什么是卷积 梯度下降的公式 lambda写个字典排序 写了一道sql，包括求和、排序 其他忘记了。 项目没咋问，因为报的岗位和这个不相关。

5.29 一面 1.做个两三分钟的自我介绍 2.详细介绍简历上的一个项目，差不多说了二十分钟，会对项目进行各种提问 3.通信算法相关知识提问 1.如何提升通信系统的通信速率 2.发射分集 3. 4发 3收 的 MIMO系统相对于SISO来说性能提升多少 4.反问，问了面试表现和什么时候出结果，以及wifi7相关的情况 6.1 二面 1. 做个一两分钟的自我介绍 2.详细问一个项目 3.通信知识问答

终于有些对口的了，不容易 —————————————— 8.16一面 介绍一下蔚来实习的项目，讲了大概20min的项目，面试官说我做的东西挺多的。 没有八股，直接开始coding，本来问我概率论学的怎么样，我说考研学过一些，面试官说不出那么难吧，然后出了一道岛屿数量，5min就a了。 如果他们有hc的话应该能过吧，面试官说保持联系。许愿过一个，鼠鼠秋招还从没过过一面的呢 #自动驾驶# #秋招# #

24.08.17-14:00 记录一波 1. 自我介绍 2. 项目中模型如何训练 3. 目标函数用的什么 4. 训练的计算资源和时间用了多少 4. 手撕：寻找字符串中最长有效括号子串 5. 梯度消失和梯度爆炸如何缓解 6. batchnorm中可学习参数如何获得，是反向传播吗？ 7. l1正则和l2正则的区别 8. 如果要筛掉大量数据中的一些无用数据，用l1还是l2，为什么 9. 树模型和LR区别

一面 1.自我介绍 2.介绍卷积 激活 池化 全连接层含义 3.什么情况下可以不使用池化层 4.项目中使用了什么数据增强技术 5.阐述SVM原理 6.解决过拟合的方法 7.决策树怎么划分特征 8.随机森林有两种随机方式 怎么体现 9.线性模型和非线性模型的优缺点 10.样本数量小且特征数量多时 使用线性还是非线性模型 11.离散特征的处理方式 12.会不会用Linux 13.会不会TensorFl

1.介绍项目 2.imu预积分 3.ransac拟合平面,步骤 4.vins的初始化方法,sfm的具体步骤,sfm的输出是什么 5.vins4自由度优化,为什么是四自由度 6.Im,和gn的不同,优点 7.智能指针,uniqueptr转移所有权写法 8.auto的使用场景 9.C++的三大特性,构造函数,析构函数可以是虚函数吗,基类和派生类谁的析构函数应该是虚函数 10.等分割链表,如果不能等分,

一面 1，自我介绍； 2，展开介绍项目，项目难点和解决方法； 可能面试官是传统定位方向，不太了解感知和深度学习，在深度学习相关的项目上问得都不太深入，传统组合定位项目问得多了些。还问了一些深度学习和传统方法的不同之处（没研究过传统方法都没答上来），还问了项目提到的交叉注意机制是怎么实现信息融合的，最后问了下卡尔曼滤波滤波和最小二乘法的不同之处，以及对卡尔曼滤波的看法。 3，面试官介绍部门情况； 4

各家公司面试时部分问题记录如下： 蔚来 leetcode 20. 有效的括号 c++左值和右值的区别 滴滴 leetcode 150. 逆波兰表达式求值 explicit 关键字用法 构造函数，析构函数能不能是虚函数 智能指针 list和vector区别 autox static 关键字作用 leetcode 64. 最小路径和 #面经#

本文向大家介绍js仿小米官网图片轮播特效，包括了js仿小米官网图片轮播特效的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 小米官网给我的感觉是大气、干净。很多特效的加入让人觉得耳目一新，big满满。 看到他们首页的轮播图实现挺有意思，于是自己模仿着写了一个。 大致的感觉出来了，贴个图先： 通过前端神器chrom的F12观察小米官网的html代码，不难看到他们使用5个div包裹图片并使用了定位通过z-in

我正在尝试使用Python和pygattlib从小米MiBand 1S的计算机上获取心率测量通知。 我可以使用用户信息成功初始化设备（将传感器点击为“配对”），使用相同的用户信息进行以下连接，振动设备，读取设备信息和步数并监听步数通知。 但一旦我将心率传感器控制点更改为手动模式（将0x150201写入值句柄0x4e/uuid 0x2a39），设备背面的光学传感器开始闪烁，但我没有收到写入响应，蓝牙

小米电视与机顶盒可使用 xiaomi_tv 组件接入，目前仅小米电视 3 代经过测试可用，欢迎用户上报可用信息。 示例配置 media_player: - platform: xiaomi_tv host: 电视 IP name: 指定名称，英文，默认为 Xiaomi TV

花花草草监测仪 花花草草监测仪使用特别的 mi_flora 组件。 注意 Hass.io 使用前请安装蓝牙 Adds-on，目前只支持树莓派3。 接入前，需先获取设备的 mac 地址。 在『终端』中开启扫描获取监测仪的 Mac 地址： $ sudo hcitool lescan LE Scan ... F8:04:33:AF:AB:A2 [TV] UE48JU6580 C4:D3:8C:12:4C

用户画像+提供升级版的用户画像功能，不仅能够基于小米大数据平台为企业提供特定客群的特征描述，构建全面、立体、统一的用户画像，而且通过与小米推送服务的集成打通，能够支持企业向指定客群推送消息，帮助企业精准运营、提升留存。