《百度算法面经》专题

很好的一次面试体验, 面试官人很和善, 问的也很基础没有刻意为难, 总共45分钟 自我介绍 项目介绍, 介绍一下项目中遇到的难点, 以及是怎么解决的 深度学习和机器学习是不是都懂, 我说基本都用深度学习, 然后问我常见的激活函数(我回答了激活函数的公式, 优缺点), 然后问我为什么有了ReLU还要设计Leaky ReLU 模型过拟合应该怎么处理, 回答了正则化, 简化模型, 增加数据, 然后问我为

全程58分钟，人有点麻了 一共有三个面试官，一个是hr，负责主持，其他两个是技术面试官 1.不用自我介绍hr问了一些基础情况，包括成绩、专业、研究方向 2.第一个面试官开始问，根据我的几个项目每个让我介绍了一下，然后每个提了一两个问题就结束了，比较轻松 3.第二个面试官开始问，这个面试官水平挺高，很懂技术；先问我模型分布式训练相关的，包括数据并行、模型并行、流水线并行啥的，然后问我deepspee

不得不说字节效率真高 一面 拷打论文 transformer和llama的LN有什么区别，手写RMSNorm FFN有什么不同，写Relu和SwiGLU 数据清洗流程 质量过滤用什么模型 PPL公式是什么 BERT的预训练任务、embedding 讲讲位置编码 你认为好的prompt的范式是什么 开放性问题：端到端的大模型和多个小模型，各自的优缺点是什么 手撕：两道easy 当天约面 二面 拷打论

这个是我在某B开头的软件上投的，官网上好像没这个岗位 全程40分钟左右 1.没自我介绍，上来就是道代码题，是检测链表里面是否有环，正好鼠鼠做过，十分钟做出来了 2.介绍第二个项目，我的是个RAG的项目，介绍完面试官疯狂拷打，主要问了一堆数据处理的问题，有点难崩 3.介绍第一个项目，我的是一篇论文的项目，然后我共享桌面开始吟唱，讲了三分之二被打断了，说不让我讲了，感觉面试官赶时间😭 4.问我cha

全程50分钟，被拷打得半死的一集😭 1.自我介绍 2.拷打第一个项目，这面试官确实很懂技术，疯狂拷打，我的是一个RAG的项目，我讲到构建向量数据库的时候问我用的embedding模型的结构是什么，输出向量的维度，用的切分段落的模型的结构，然后我讲到lora微调又让我将lora的细节，讲lora训练过程中transformer更新哪些参数；然后让我讲chatglm123怎么变化的；最后让我讲缓解幻

全程二十多分钟，得物好像都是三十分钟一场 1.自我介绍 2.拷问第一个项目，先让我整体介绍一下，然后问了一些诡异的问题，模型部署上线后推理的时延和吞吐率啥的，还有游戏相关的一些问题，面试官感觉基本不懂大模型，包括结构和推理方式啥的，没有问到点上的问题 3.拷问第二个项目，先让我整体介绍一下，然后问我这个项目是横向还是什么项目，我说是比赛项目；然后问我模型数据量多大，我说了一下，然后问了些别的，还是

🕒 岗位/面试时间 机器学习/数据挖掘：AIGC方向 2024.04 ⏳ 投递进度条 笔试，两轮技术面，人才库 👥 面试题目 一面：1h，实习项目一字未提，直接就问“总结一下你觉得自己的几个优点”，这个问题交流了20-30min。我努力把面试官往项目和实习经历上面引，但似乎勾不起面试官的兴趣，全程没有让我介绍项目，最后我又引了一下，简单聊了一个AIGC的项目。 code：链表重排，mid，要求

一面（7.4） 自我介绍 介绍一个做过的项目 sql里面union和union all的区别 访问最近时间第五的用户： 用户 id url 访问时间 未来安排（保研还是工作） 反问（问道算法实习生为什么没有问算法方面的问题，面试官说后面的面试会遇到。在反问的过程中，又突然问我决策树进行剪枝如何判断剪枝的好坏） 总结 猪八戒这个面试很奇怪，我感觉自己所有问题都回答上了，最后还是给我挂了。可能就是拿我

本文向大家介绍详解百度百科目录导航树小插件，包括了详解百度百科目录导航树小插件的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 说起来比较惭愧，在园子里混了4年，注册账号也有3年多了，一篇博客都没有写过，之前不写博客的原因是：1，觉得自己的水平弱爆了，不敢出来误人子弟，也怕大牛们笑话 2，太懒了，有时候自己搞一点小东西，搞的过程中兴趣盎然，等搞出来以后就觉得索然无味了，懒得花时间再去整理。新的一年不想再抱

本文向大家介绍梯度下降算法的一般步骤 ?相关面试题，主要包含被问及梯度下降算法的一般步骤 ?时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 答：用随机值初始化权重和偏差--->>将输入传入网络，得到输出--->>计算预测值与真实值之间的误差--->>对每一个产生误差的神经元，调整相应的(权重)值以减小误差--->>重复迭代，直至得到网络权重的最佳值2.CNN卷积核是单层的还是多层的？  

val graph = GraphLoader.edgeListFile(sc, "graphx/data/test_graph.txt") val root: VertexId = 1 val initialGraph = graph.mapVertices((id, _) => if (id == root) 0.0 else Double.PositiveInfinity) val vpro

算法的时间与空间复杂度 看到群里们小伙伴在讨论算法复杂度问题，之前在极客时间看了王争的《数据结构与算法之美》，看的我也晕呼呼的，跟上学时在学校老师的讲的有点不一样了，网上搜了下各种各样的，结合参考作一篇简单易懂的总结。 什么是算法 算法是解决特定问题求解步骤的描述，在计算机中表现为指令的有限序列，并且每条指令表示一个或多个操作。 如何评价一个算法的好坏 一般我们会从以下维度来评估算法的优劣 正确性

3. 算法的时间复杂度分析 解决同一个问题可以有很多种算法，比较评价算法的好坏，一个重要的标准就是算法的时间复杂度。现在研究一下插入排序算法的执行时间，按照习惯，输入长度LEN以下用n表示。设循环中各条语句的执行时间分别是c1、c2、c3、c4、c5这样五个常数[23]： void insertion_sort(void) 执行时间 { int i, j, key; for (j = 1;

一面： 两个面试官 开发和测试的区别，以及你为啥想测试 聊项目和实习 讲讲等价类和边界值 都了解什么算法 了解粒子群算法吗？（啊啊啊俺忘了呜呜） 大概这些吧 许愿二面，想去阳光电源呜呜 9.26收到测评，立马就做完了，超希望能收到offer的！ 更新，国庆节前已谈薪，在权衡去不去 #阳光电源#