《HPC高性能计算工程师》专题

太初好像也能给3，冲一波 面试时长：40min 面试内容： * 自我介绍 * 实习介绍 * linux信号 * 信号量的处理 * 死锁条件、解决 * 多线程库用过哪些 * gil锁 * auto和decltype * delete和private * static用法 * 单例模式 * unique_ptr原理 * std::move原理 * 智能指针 * cuda如何优化 * AI框架了解哪些优

或许大抵是凉了吧，被拷打的神志不清 几天没看图形学的东西了，结果高德突然约面 感觉在面试官面前拉了一坨大的，mad ----------------4.3 已凉------------------------------ 首先是手写程序，前面两个挺简单的反正，也比较常规 第三个在类里填入内容使得程序正确运行，先写了个重载赋值函数，漏了拷贝构造和自赋值检查，然后注释了重载赋值函数，调拷贝构造，new

2022/09/23 投递简历 2022/09/29 笔试 2022/10/24 技术一面 1、自我介绍，讲了项目及竞赛经历（不到5min） 2、提问： （1）本科、研究生数学类有哪些课程（?）； （2）详细说下数学建模竞赛经历，问建模团队分工及问题实际解决方法； （3）我项目中有模型轻量化工作，问具体怎么轻量化，轻量化相关技术； （4）入职3-5年的发展计划（回答主要是偏向累计技术）； （5）平

一面 4.25 介绍项目 BN 和LN的区别，应用场景 GBDT，XGBoost，LightGBM Transformer，chatgpt 介绍一个常用的网络结构：CNN，卷积层和池化层的作用 自己的优缺点#携程#

TS 作为 JS 的超集能否提高 JS 的性能或者降低生产出错的概率 ？是否值得去坚持使用 ？最近项目初始化的时候用 Vite 选的就是 TS 但项目有很多稀奇古怪的需求，导致 TS 各种报错提示什么的，有点拖慢进度，所以内心有些动摇了，TS 是否值得坚定的使用下去 ？规范问题不用太担心，我自己是强迫症，代码不会乱七八糟，我就怕性能和隐性的报错，请大佬指教，我自己用的是 React

本文向大家介绍Kafka的那些设计让它有如此高的性能？相关面试题，主要包含被问及Kafka的那些设计让它有如此高的性能？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 分区，顺序写磁盘，0-copy

本文向大家介绍Django中实现一个高性能计数器(Counter)实例，包括了Django中实现一个高性能计数器(Counter)实例的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 计数器(Counter)是一个非常常用的功能组件，这篇blog以未读消息数为例，介绍了在 Django中实现一个高性能计数器的基本要点。 故事的开始：.count() 假设你有一个Notification Model类，保存

大概率挂了，问的问题不难但是我一个Python选手c++懂得确实不多，发个面经赞赞人品 1.拷打项目 因为项目里有提到ssd yolo和pointnet 就询问了怎么做的调整，使用过程中遇到了哪些问题，怎么解决的，然后问有没有了解过别的目标追踪网络，还有点云网络pointpillar （其实了解过，工业上用的比较多，但是一紧张忘记了） 2.八股  Python字典的key可以用哪些数据类型✓ 为什

问题内容： 我正在通过XML数据生成pdf文件。 我将段落元素的高度计算为： 但是这种方法不能正常工作。 你能给我个主意吗？ 问题答案： 您的问题很奇怪。根据您的问题的标题，您想知道字符串的高度，但是您的代码显示您要求的是字符串的宽度。 请看一下FoobarFilmFestival示例。 如果是实例，则可以使用： 当我们使用12号字体时，这将返回基线以上的高度和基线以下的高度。您可能知道，字体大小

问是否是面试实习岗（否 针对简历中的项目进行提问，重点是深度学习模型相关，模型结构 询问项目的细节 最后给俩道中等难度算法题，一道二叉树，一道链表 都没做出来，持续尴尬，面试40多分钟就结束了 刷题去了

问题内容： 我经常将代码包装在System.nanoTime（）对中以对其进行计时。就像是： 有没有好的时序库可以帮助解决此问题？本地代码也将被接受。 NB 探查器在这里不是解决方案，因为我想在单元测试中强制执行一些时间限制，所以我想以 编程 方式对方法进行计时。 问题答案： 忽略该答案，因为项目不再活动 我没有用过，但是最近遇到了perf4j。

Windsor 3 引入了 Windows 性能计数器的支持。 现在 Windsor 只提供了一个计数器 - “通过释放策略跟踪的对象（Objects tracked by release policy）”，显示了指定容器通过释放策略跟踪的对象的总数量。 :information_source: 寻找内存泄露： 这是一个非常有用的特性，能够帮助快速确定是否有未释放被跟踪组件实例的问题。 使用计数器

7.2 一面 专业问答环节 自我介绍 项目介绍 小目标问题及解决方法 精度的相对提升和绝对提升 双阶段和单阶段目标检测器的区别 Anchor-free和Anchor-base的区别 NMS在Anchor-free上是否有用 基于Transformer的目标检测框架介绍 像素级分类和语义分割的区别 关于NLP的最新进展 深度学习模型的部署 谈人生环节 对科大讯飞的了解 科大讯飞与自己的契合点 对人工

如何使用约束流api计算员工的公平性。 https://www.optaplanner.org/blog/2017/02/03/FormulaForMeasuringUnfairness.html 我在网球求解器示例中看到了上述流口水的实现。 https://github.com/kiegroup/optaplanner/blob/581d10fb8140f37b7491d06b2bab8d5ac

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