《百度算法面经》专题

9.11 时长正好60min 首先百度是给我最魔幻体验的公司了，因为一开始自己投了另一个也叫计算机视觉的岗，两天就共享中了，结果前几天自己变更了职位给自己捞进来面试了，自己最近疯狂被简历挂收到面试已经属于正反馈了，就冲这一点我这网盘大会员得永久续费了 然后第二点，自己今天的外出任务出了点意外导致不能按原定时间来，本来没报希望问了下HR，结果HR真给我沟通延迟了一小时！呜呜呜度子这恩情你让我怎么还啊

全程50分钟 因为我写了了解git相关，被问了git branch、强制推送之类的 深挖项目 损失函数 设计思路，难点 发的文章有关transformer，所以问了我相关问题，注意力机制的计算qkv 手撕 最大子序列长度 太久没做题了，只做出暴力解 实习项目 paddleocr paddlespeech stable diffusion 反问 面试官这边主要是做bert部分的，问了我相关的都不太了

1. 自我介绍 2. 项目环节 介绍下你实习期间的项目 SIFT提取到的原图和模板图的特征描述符，你是用什么办法将二者匹配起来的，用的是什么距离。 你觉得你在项目里实现的算法有什么创新点？ 3. 八股环节 1）讲下牛顿迭代法和梯度下降法，它们在数学上的区别是什么？ 2）我有一个图像分类任务，但数据集中有个别类别数量较少，应该如何缓解这种类别不平衡问题？在评估阶段对这些类别应该如何评估？ 3）在模型

全程一共三面，最终喜提三面挂，百度伤害我太深了 #产品面经##我的实习日记##25届非技术实习投递记录##非技术岗是怎么找实习的##产品# 1.自我介绍 2.上一段实习离职的原因 3.想在实习中获得什么 4.业务介绍（百度输入法oem组） 产品toc但业务负责tob，2b2c业务 5.项目深挖 问了一下偏向于数据的解释方式 6.如果继续在原来的组中实习，后续的产品优化方向会是什么，该从什么方向上优

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：投递岗位为自然语言处理工程师，投递时间n，投完直接挂了，后来找师兄部门直推的，一面时间是m=n+49，over 其实面试的时候能感觉到是KPI，对我兴趣不大 一面： 自我介绍 介绍第一个项目，并对项目进行提问，细节包括输出、参数更新、反向传播等 介绍第二个项目，是否遇到样本不平衡的问题 神经

8.8 二面 45mins 1.介绍意图识别模型工作 2.介绍多模态模型的工作 3.介绍llms的tool learning；检索增强的一些微调结果 4.介绍论文——对抗样本 5.反问：岗位主要做提升文心一言的问答和检索增强任务。 没有代码；没有八股；感觉像是KPI面 #百度信息集散地##百度#

一面 一小时 介绍自己的项目 项目相关问题（其中一个是问方法/论文的创新点在哪） 协方差和相关系数是什么，他们的的关系是什么 L1范数和L2范数的区别 谈谈Sigmoid ReLU函数在0点的梯度怎么处理 Transformer和Rnn的区别 谈谈Transformer多头注意力机制，多头注意力和普通注意力的区别 从普通注意力换成多头注意力会导致参数暴涨吗？如果有所增加的话，请分析主要是哪个结构导

8月23一面： 自我介绍 手撕两道代码（最长公共子序列） 8月24二面： 自我介绍 coding：给定字符串，给定一个词典（词典元素可以重复使用），问字符串是否可以由词典中元素组成 问项目，评价指标，没有上线如何进行模拟上线的检测 8月25三面 自我介绍 问了论文、问了一个项目 问了Transformer的结构，相较于LSTM、CNN的优势 机器学习内容： GDBT、RF、bagging、boos

感觉面的还可以，感觉没问题，下周出结果。 如果oc的话，问问大家怎么选择。目前有快手的广告推荐算法offer，base在杭州，自己也比较想做搜广推，之后跳槽比较简单。百度智架的话做的比较垂直，不好跳槽，但感觉百度的title又更好，毕竟是bat。 请各位给给意见

深圳AI异构计算-二面 1.自我介绍 2.项目背景，实际的落地，主要功能啥的，项目多少人，做了多久，基于规则，设备是什么 3.RT-DETR与DETR的优化 4.大模型推理加速的方法哪些 5.attention算子加速 6.手撕代码：leetcode 43，leetcode 946 #面经# #高性能计算# #秋招#

一面 简单挖简历 你的三个项目怎么做的？ 讲一下cnn？ 讲一下lstm？ 讲一下反向传播？ 讲一下sigmoid函数？ 讲一下逻辑回归和随机森林的优缺点？ 讲一下svm？ 在线共享codding—求一个正数的平方根 在线codding，求链表的倒数第k个位置的value，由于时间原因只说了思路 二面 中度挖简历 三个项目的部分细节？ 第一个项目后续优化的思路？ 讲一下你对大模型的理解，知道哪些大

1. 通关 AC 题目大概意思：两个数组和一个t， 选择和不超过t的最大个数 思路：构建两者前缀和，遍历小的一个，对于另一个数组二分查找位置，记录maxn 2. AC // 给数组排m次序 // 输入一 n 个数组成的数组，进行了m次操作 // 每次操作由 a b 两个数定义 // a==1 表示把数组的前 b 个数从小到大排序 // a==2 表示把数组的前 b 个数从大到小排序。 // 输出m

2024届百度暑期实习c++机器学习算法岗笔试 30道选择题，感觉考得很基础，很多我没见过的概念...有几道考语音识别的概念，两道考kmp(问空间复杂度，问匹配到不同字符下一步怎么做），有森林转二叉树的题，有找出无向图邻接矩阵，还有考boosting和stacking，有几道代码填空(主要考c++面向对象相关的知识点)，还有矩阵压缩的题。 两道代码题，第一题比较简单，求二进制串和有连续1的串异或得

记录一下百度算法岗的面试过程，记忆力中的一面面试题如下 1. 针对实习中做的项目进行提问，share-bottom，mmoe，ple等优化点以及存在的问题 2. knn算法中，k取值大容易过拟合，还是容易欠拟合 3. 防止过拟合的手段 4. dropout的原理，使用dropout要注意什么 5. 如何缓解梯度消失问题 6. 编程题: 最大子矩形面积，（记得是leetcode原题，大家可以去看一下

1.项目 总监面问了很多新的问题，非常考察临场发挥 比如我项目里面很多手拍的规则，如何不用先验信息，而是用后验信息，还有没有其他方式可以建模这些规则 你这个模型用到了时长这个先验信息，我理解不同视频长度的视频，时长这个价值是不一样的，这个该如何衡量 你这种建模，对长短视频的影响是什么，会影响业务吗 你现在是两阶段预估，如果第一阶段预估错了，第二阶段肯定有问题，有兜底吗 特征用了什么 为什么不用点击