笔试题目组成: 1、20道选择题 2、3道编程题 总体体验:机器学习算法岗,相比较起纯算法岗,编程部分会更简单一些。在牛客/力扣上大致排在中等左右。 选择题里面考了一道:给定邻接矩阵的深度优先遍历顺序。 编程题: 1: 三数之和 (通过全部用例): 输入[1,4,5,6,7,10,12,15], 18 从数列里面找到三个元素a, b, c, 使其和为target 输出: [ [1, 5, 12],
岗位:深度学习算法工程师 笔试:9月14日 一面(9月20日) 自我介绍 做什么方向 on-policy和off-policy DQN和PPO 为什么要提出PPO算法 论文为什么用强化学习 手撕代码:超简单,排序解决 反问 组内业务:vivo互联网,主要是应用商店等的推荐 HR面(9月23日) 自我介绍 优缺点 选一面答得不好的问题,重新回答 最大的挑战 最大的成果 实习最大的贡献 倾向城市 家庭
背景:211本硕,一作SCI一区论文两篇,无实习。 一面(9.21) 1. 自我介绍; 2. 让我挑一篇论文说一下,在我5分钟简要介绍完后,开始深挖细节,基本把这篇论文挖了个底朝天,整个过程持续了40分钟左右; 3. 特征选择的常用方法; 4. 过拟合的解决办法; 5. 闲聊时间,问我为啥不读博; 6. 反问。 总结:面试官人挺温柔的,问题都集中在我熟知的领域,面试体验极佳。 二面(9.29) 1
笔试题只能在固定时间内做,全是选择题,其中还有英语题,考了一点点c++八股,更多的是自动控制原理和没学过的内容,机械专业的感觉有点不匹配,估计G了
主要是问一些 python 基础和实习内容吧 面试时长:35min 面试内容: * with 做什么的,有自己实现过吗 * 删除列表的空元素有哪些方法 * 如何实现单例模式 * GIL 的目的是? * 不可变元素和可变元素的区别 * Flask 用过吗 * C++和 Python 哪个用得多 * 手撕:两个进程顺序打印 0-100 * 实习经历深挖了十分钟
面试时间:7月20日晚七点到八点十分,一小时十分钟。 按时间线梳理: 自我介绍 询问实习公司base,以及询问我的意向base和他们的base地都有哪些。 针对自我介绍中提到的实习经历进行了提问。 提问项目中涉及的Transformer,LSTM等内容,以及为何使用这些网络。 为什么Transformer要比LSTM好? 提问项目中涉及的GAN,并让我简单介绍一下GAN。 GAN为什么会被提出?
5.15官网投递-5.19初筛通过-5.27上午面试。 面试全程半小时,介绍项目内容,问项目输入输出,项目数据量。然后做题,最长无重复字符串子串。做完反问。 面试结束后秒挂😅😅😅😅,我真的栓Q#暑期实习##OPPO##腾讯##阿里巴巴##字节跳动#
先自我介绍 面试官说大概3分钟(我可能也就介绍了一分钟 让介绍一下项目经历 针对项目经历问了问题(有一个问题还没答上 最后让说一下自己在项目中遇到最难的问题 全程大概15~18分钟 最后我还问了句之后还有没有面试(面试官让我耐心等待 感觉自己凉了,项目都有没答上的问题
[toc] 简历投递 2022.05.27 投递时间:2022.05.27 行测 2022.05.30 三一集团最开始是发一个测评,分为4部分: 类似于阅读理解,文字类的 也是阅读理解,数字类,什么同比增长多少多少,第几季度多少多少 逻辑题,找规律选择 行测,选择最符合自己和最不符合自己的 行测,性格测试 笔试 2022.06.01 简历通过的话,笔试通知很快,我记得我是2022.05.30做的行
[toc] 经纬恒润 图像算法工程师 提前批 (已oc) 投递 2022.07.22 官网投递的,投递时间:2022.07.22 一面约面 2022.07.26 HR打电话约面, 约的2022.07.27 早上10 : 30,投了两个岗,跟HR聊先面 图像算法工程师,如果有问题可以后序面试 面试邮件发过来之后,需要准备的东西: 填一个应聘登记链接 微信扫码做一个测评 65道性格测试 一面 2022
开头自我介绍 自我介绍完了,就详细介绍自己的项目 一个项目完了,就会进行提问 你说到的,都会问,所以尽量不要介绍自己不会的,用来装饰的,提b格的那种,被问住了很尴尬 问项目中遇到的难点,怎么解决,描述遇到的困难,确实是个挺难的问题,反正我是不怎么会说 没有手撕 最后反问 然后他问意向工作城市,期望年薪 #面经##面经一面面经##经纬恒润#
我正在做一个音乐播放器。因此,在相册部分,我尝试加载毕加索库的相册图像。图像加载正确,但当我滚动时,就会出现应用滞后问题。我也尝试使用glide,但性能没有改善。我认为此问题是由于此链接的图像加载而出现的。“content://media/external/audio/albumart“。是否有其他方法?如果没有,那么如何提高滚动性能..”
我正在尝试强制块具有最小高度。但什么都没有继续发生。如果我使用高度而不是最小高度,那么高度有效,但固定。 FOP 合规性页面声称支持已完成,所以我想我做错了。https://xmlgraphics.apache.org/fop/compliance.html
在 Git 中合并是相当容易的。 因为 Git 使多次合并另一个分支变得很容易,这意味着你可以有一个始终保持最新的长期分支,经常解决小的冲突,比在一系列提交后解决一个巨大的冲突要好。 然而,有时也会有棘手的冲突。 不像其他的版本控制系统,Git 并不会尝试过于聪明的合并冲突解决方案。 Git 的哲学是聪明地决定无歧义的合并方案,但是如果有冲突,它不会尝试智能地自动解决它。 因此,如果很久之后才合并
好像是到店事业部的应用算法组吧,做的是具体 toB tos 的一些到店 app 相关应用,科研内容很少。 1.自我介绍 2.问大模型实习的项目 3.ChatGLM LLAMA QWEN 这些你都有微调过吗? 4.为什么你要用 lora 和 p tuning v2,有啥好处? 5.CHATGLM 的训练 loss 你知道怎么计算吗?(详细讲了一下 glm 的训练过程) 6.你了解 CHATGPT 的