《滴滴算法面经》专题

5月23日一面（30min） 自我介绍 介绍项目（图像分割） 项目中遇到的问题，如何解决 实际代码实现时间 对transformer在分割中应用的看法 其他一些项目细节，大概20min 手撕一道简单的括号匹配（10min） 反问环节 -------------------------------------------------------- 5月26日收到电话约二面 -------------

好像是首页自然推荐，流程推进很快，但是面试体验一般，前两面面试官都是在工位上比较吵 一面 聊半小时实习项目，问了比较多细节，但是没抛出啥记忆深刻的问题，全忘了 手撕：一个list里面存放每根木棍长度，问是否能够正好利用所有木棍拼成正n边形。应该是回溯+剪枝，一开始完全没思路，提示回溯之后写了个没咋剪枝的版本，优化预剪枝版本有点写不出来了。。不过第二天一早就通知过了 二面 聊了四十分钟实习项目，没答

（一面） 1、自我介绍 2、讲paper 3、coding transformerLayer： self-attn和ffn实现;  继续问sqrt(dk)的作用，能不能用norm呢？ 写太快又来一题：求一个6面均匀的骰子，不断投，每面至少出现一次的期望 模拟 进一步误差如何得到： 多测几组得到均值和方差 4、介绍组里做的方向：主要是深度学习的轨迹预测 （二面） 1、 大致过一遍项目 2、 问炼丹熟

一面第二天早上约的下午面试 效率很快 面试时间：30min （电话面试） 面试内容：自我介绍 项目介绍 深挖 无手撕 反问：后续流程 还有一个主管面和HR面

1.项目拷打 2.抛硬币的概率题（m个真硬币，正面概率为p，n个假硬币，选一个硬币跑r次全为正面，问为真硬币的概率） 3.回归树的判定条件 4.transformer多头注意力物理意义 5.Transformer为什么可以变形（这个我没懂什么意思） 6.GAN的loss，回答了二元交叉熵，问我生成器的loss(?) 7.代码题：通配符匹配

base 武汉 时间线：3.14一面，3.26二面，发发面经攒人品，许愿hr面 一面(30 min)： 八股大考察+一个项目细节 Python的引用计数 Python的修饰器 Python的多线程 为什么Python没有真正意义上的多线程 产生梯度消失和梯度爆炸的原因 bn的原理 lstm与rnn的区别 lstm三种门的实现方式 casade-rcnn的原理(项目中提到) 双边滤波的实现方式 ca

0. 本2硕9，一段实习 1.实习项目，在学校做的项目。着重问了注意力机制里的mask 2.提问环节，各种norm方法，激活函数，常用数据结构 3.反问 感觉面试官问的问题都还是回答上了，追问项目也都招架住了。学校也是同样在南京，也听说南京hc多，结果一面就挂了，属实有点意料之外。。可能是没有已经发表的论文吧（只有在投的） 还投了oppo，联想，不过都是渺无音讯。实习和秋招真的完全是两码事捏 #晒

全程25分钟 自我介绍 聊项目 手撕多头注意力 问base倾向（上海） 问有没有搜推相关背景（没有，愿意学。不知道看不看重要有相关背景） 反问： 作为算法工程师在公司的一天 许愿二面和周六笔试AK

万得一面面经 1.自我介绍 2.深挖项目提问 3.dataloader和dataset的区别 4.损失函数用过哪些 5.yolov8模块介绍 6.nms介绍 7.数据加载过程 8.用了哪些数据增强 9.batchnorm的计算过程 分为ab面，大概一个小时，不是很难但是基础要扎实。 #牛客解忧铺# #面经# #万得#

双方都没开摄像头，问需要开摄像头吗，回答不用。 首先自我介绍 我的自我介绍比较简略，以至于面试官有点无语 先介绍两个声纹的研究项目，深挖，问得很细，面试官非常专业，直接问到了实现过程中的难点和从创新点上提出的一些质疑，自认为回答的还算清楚。问了投的论文。 问了我论文结构里的池化方式 之后问我了不了解Ecapa-TDNN，说一下模型结构，我说了残差连接，多尺度融合，基于注意力的池化和AAM-soft

先自我介绍，面试官人特别好，因为他是做语音识别的，我是做声纹识别，问我项目的时候很谦虚，问我语音识别相关的知识和模型时又特别包容，。因为我比较菜语音识别了解的确实不多。 首先是问声纹的项目，然后问了我一些比较简单的八股，如：CNN的pooling有啥用，RNN的梯度消失如何解决，LSTM什么结构，为什么会缓解梯度消失，transformer中multi-head的作用。 然后问了C++ class

50分钟 第一份工作更看重什么？ 职业规划？ 最近遇到的挑战 优缺点 了解哪些多模态 为什么blip除sa外参数共享 有碰到模型出的图都是全白或者全黑的吗，怎么解决 你更偏向于做哪个方向？ python装饰器 混合精度训练是什么 Sdxl和1.5区别 Clip最终输出维度多少 vae缩放系数多少 训练注入了哪些条件信息？为什么要注入这些信息？ Sdxl有什么问题吗 怎么解决 Dalle了解吗 训过

30分钟 python web开发框架了解吗？比如fast api？ 一致性蒸馏了解吗？ 分数扩散模型了解吗？ 代码：三数之和 #完美世界##秋招##面经##算法#

写在前面的碎碎念:第一次发帖 大概率是凉经 刚面完没有两分钟TET的短信就到了 我还说效率真高 刚被刷就给我调到下一个岗了（） 本人985本硕 非科班 传统工科 略带一点代码方向 ---------正文部分-------- 一面是hr面 整个过程大概20min+ 京东健康部门 自我介绍 专业对口的企业有哪些 为什么没去专业对口的企业 对未来的考虑和对不同选择的认识（比如国央企 大厂 读博） 对薪资

这个约面很诡异，事情是这样的，我最开始投百度，投的是那个机器学习/数据挖掘/自然语言处理工程师的岗位，我看有二百多个hc，觉得应该可以给个面的机会吧，然后过几天就共享了我就换了个商业AIGC，过几天约面了，结果又有个百度面试官打来，说是百度推荐这边的，岗位还是那个机器学习/数据挖掘/自然语言处理工程师的，我寻思那个不是挂了吗，怎么还约面，但是本着增加一次面试经验的原则，就约面了 整体45分钟，体会