预约的半个小时,没有自我介绍,关键的个人信息面试官都替我说了。 只要就是聊项目,对我在滴滴的实习很感兴趣,详细讲了讲实习的工作,学校的项目基本没怎么聊。 问了点不深不浅的问题也都记不清了。反复强调是一面不用说的太细。 没有做题。 反问:部门做什么的? 答:手机部下面做数据隐私的,主要应用联邦学习,针对数据安全性和无联网状态下如何使用终端设备自己训练模型。 之前正好看过一个相关方面的论文,讲嵌入式设
自不量力跨考专业选了算法nlp,被面试官狠狠拷打 估计是寄了,面试官后面问我有考虑转开发吗 1.讲一下transformer 2.transformer怎么调优 3.国内有了解什么大模型吗 4.有了解隐马尔科夫链吗,细说(给出公式那种) 5.讲讲CRF 6.讲讲word2vec和wordembedding区别 7.聊聊之前的实习经历 8.梯度下降和随机梯度下降概念和区别 9.给你一个场景:要求识别
科大讯飞:2022秋招提前批 AI研究算法工程师-智能语音方向23届 一面 个人介绍、项目/论文科研/比赛经历。 略。 物理内存和虚拟内存的区别? 物理内存是保存在 RAM 中的,虚拟内存是通过硬盘等其他存储介质对物理内存进行拓展。当物理内存不足时,将一部分已使用的物理内存中的内容通过交换到硬盘中,使得可用物理内存满足当前进程的需要。 虚拟内存会导致频繁的内存交行,影响性能。 32位与64位的区别
八股文没准备好,多半凉了。一个小时面满了的。 首先是目标检测的项目,推理部分调用摄像头怎么处理的,推理时间是多少,讲两个项目难点,怎么解决的。opencv调用摄像头参数的意义。 自己论文的内容,讲一下自己文章的创新点,数据量有多少,讲一下unet整个过程,里面用的激活函数是什么。有哪些激活函数,激活函数的意义,sigmoid和softmax的区别,过拟合怎么解决。讲一下dropout,怎么实现的,
深度可分离卷积、深度分组卷积、深度可形变卷积 深度可分离卷积计算量 讲讲机器学习中的分类算法 机器学习中的回归、分类、聚类都有什么特点 讲一下检测的发展历程,讲一下yolo 讲一下常用的损失函数,并且说一下公式和特点(focal,交叉熵) python中的多线程 python中的一个函数,如果传进去一个数组,在函数里修改了,这个数组会改吗(实参形参) 两个list用加号连接得到什么 #秋招进度交流
岗位:智能驾驶感知算法(SP专场) 一面: 自我介绍。 让讲张正友标定,几种坐标系转换,畸变参数怎么算? 介绍集中立体匹配网络(提出了什么,针对什么提出的)然后再细问。 C++里vector怎么清空(应该指的是capacity),队列和栈的区别?子类能不能访问父类protected?子类对象能不能访问?protected继承后能不能访问? 开始问项目,问细节,还提了一些扩展问题,我简历上的所有项目
自我介绍 问学校的nlp相关项目,解释的算细 问bert是什么结构,问还有什么类似模型。 问链表找环,回答的快慢指针直接说错,说这样找不到环。 多个文件中找一个词怎么快。 代码题 三元组找和为0,正常解题速度一直催,最后说了思路结束 反问,链表找环答案,不说 让自己查,本人nlp方向,问过去了做什么,回答:什么都可能做,来了再分 感觉kpi或者就是这个风格,网上查工资不少,但是这面试官感觉水平一般
一面(8.10) 聊项目和论文 DIN的结构 DIN和之前方法的区别 DIN 所用到的激活函数 Batch Norm 和 Layer Norm 的区别 二面(8.18) 聊项目和论文 问了一些场景题 问了大模型可以在哪些场景上有落地 三面(9.13) 聊项目和论文 HR面(9.14) 聊大学学习和实习经历 个人的缺点和优点 个人最大的挑战 确认了出结果的时间 三面都没有手撕,基本上在聊实习和论文。
自我介绍 简单介绍一下这个推荐项目 用户数据量和内容数据量,总共有多少特征,具体是大概有哪些特征,用户行为序列用到了吗? 一个特征有多个值的情况是怎么处理的? 有做特征选择吗?训练数据量多大?多路召回怎么做的?多路召回有几路?多路召回是怎么融合的? 有做粗排吗? 召回的离线指标和线上指标大概是什么情况? 用户的冷启动是怎么做的? 介绍一下 GrapSAGE,word2vec, deepwalk,
项目负责了什么, 大津法原理 , 最大类间方差和类内方差区别, 支持向量机的理解, 最小二乘的公式, 最小二乘是用来干什么的, open CV常用哪些函数 triangle原理 霍夫变换原理 图片的拷贝怎么实现 深拷贝浅拷贝 形态学处理的函数 腐蚀膨胀原理 图谱增强都有哪些,说一下实现原理 fast RCNN和yolo系列的区别 还有一些想不起来的,基本上都是根据项目来问的 记录一下吸取经验 面试
9.27一面 1.自我介绍 2.复盘9.21机考,只做了两个题,简单说了一下没做出来的题的思路 3.做题,在lc 上面直接码,三个mid选一个 4.用什么语言-java py 换着用 5.数组和链表的区别 6.多线程 7.数据库 8.介绍一下自己熟悉的机器学习算法 8.算法评价 9.深度和广度的区别 中间还有一些忘了,总的来说以为投的算法考机器学习多结果全是java已经很久没看了,稀碎,不过好歹给
一面30分钟 主要就问了一些项目,项目每个部分做什么的 写了yolo的项目,问了一下yolo具体怎么做的,项目前面还有一部分融合,就问了怎么融合,轻量化,量化部署一类的 之后也差不多类似,没问的很深入,主要问了应用上的一些问题,如何做的之类的 之后论文什么的也是类似,简单问如何实现的,顺着项目问了一些简单的出现问题如何解决之类的,或者说类别不均衡如何解决,之后没用笔试题就结束了 问了transfo
面经攒人品,让我过吧 自我介绍,中文 问我觉得笔试难不难,我说在参加的里面大概是中等难度吧(我根本不记得了,好久了) 然后就是项目拷打,但是主要在问很开放的问题,技术细节没有那么多。主要是流程啊,用到的技术间的区别等。(还是要熟悉自己的简历和项目) 唯一像八股的就是问了下我 attention 里 mask 一般是怎么实现的,有什么用(一直没对上脑电波,我想说 BERT 那种 mask 的作用,现
投的时候很犹豫投搜索还是投nlp,想着先投搜索吧,挂了再投nlp,一面完不匹配,都想直接让hr结束流程赶紧转投得了,不过犹豫了下结果过了……二面换了个面试官估计是做内容理解的,面试流程好了很多,没有一面那种割裂感了,但是不是很会搜索,现在如果拒了转投沉没成本有点大 一面,讲实习经历,面试官不太了解我做的,所有问了我一些搜索相关的场景题,我竭尽所能回答了,不过感觉回答的一坨,类似于如果让你设计召回,
可话(北京)一面 时长:30分钟 面官:可话app后端负责人 面官问: 我是可话app项目这边后端的负责人,面试开始前请你先来个自我介绍 我听你说你大一的时候参加学生组织,能说一下你在组织里主要做什么吗?线下活动的话又是怎样的? 你觉得你们组织的那个线下 “时光胶囊” 这个活动最后那个执行的效果好吗? 面官:“那么我们回到面试,我今天就是主要想了解一下你这边之前做的这些项目、一些经历、还有学习的一