《机器学习算法面试》专题

问题答案可关注公众号 机器学习算法面试，回复“资料”即可领取啦~~ 1.机器学习理论 1.1 数学知识 1.1.1 机器学习中的距离和相似度度量方式有哪些？ 1.1.2 马氏距离比欧式距离的异同点？ 1.1.3 张量与矩阵的区别？ 1.1.4 如何判断矩阵为正定？ 1.1.5 距离的严格定义？ 1.1.6 参考 1.2 学习理论 1.2.1 什么是表示学习？ 1.2.2 什么是端到端学习？ 1.2

Index 基本遵从《统计学习方法》一书中的符号表示。 除特别说明，默认w为行向量，x为列向量，以避免在wx 中使用转置符号；但有些公式为了更清晰区分向量与标量，依然会使用^T的上标，注意区分。 输入实例x的特征向量记为： 注意：x_i 和 x^(i) 含义不同，前者表示训练集中第 i 个实例，后者表示特征向量中的第 i 个分量；因此，通常记训练集为： 特征向量用小n表示维数，训练集用大N表示个数

前言： 岗位：机器学习算法实习 笔试情况：无笔试 一面 1.自我介绍（非科班硕，一份水实习）; 2.介绍项目，并由此引出一系列八股文： 介绍gbdt算法的原理与实现 说说xgboost对于gbdt所做的主要优化 3.介绍实习工作 简单介绍resnet及其主要改进(shortcut连接，BN层)，说说这些改进为什么work 介绍transformer及self-attention机制实现方式 了解哪

时长：1h 1.自我介绍 2.选了个实习深挖，这部分问了蛮多的，从流程到实现，每部分的输入输出等等 3.根据我的研究方向，问了一些经典的算法和最新的一些前沿成果（这部分拉了坨大的，面试官说我说的那些东西在他上学那会就有了） 4.注意力机制的计算公式？为什么除以根号dk？ 5.了解推荐模型嘛？知道哪些模型？ 6.手撕：和为k的连续子数组（面试官口述的问题，一开始理解成输出数量，结果是要输出所有的数组

50分钟 第一份工作更看重什么？ 职业规划？ 最近遇到的挑战 优缺点 了解哪些多模态 为什么blip除sa外参数共享 有碰到模型出的图都是全白或者全黑的吗，怎么解决 你更偏向于做哪个方向？ python装饰器 混合精度训练是什么 Sdxl和1.5区别 Clip最终输出维度多少 vae缩放系数多少 训练注入了哪些条件信息？为什么要注入这些信息？ Sdxl有什么问题吗 怎么解决 Dalle了解吗 训过

一共50分钟左右，基本没八股 1.自我介绍 2.挑一个项目详细介绍一下，我介绍了一下我的RAG的项目，吟唱完面试官说提问几个重要的点，第一个问了一下数据集怎么构建的，第二个问了一下大模型怎么解决幻觉问题，第三个问我数据集构建问答切分怎么考虑语义问题 3.让我详细介绍另一个项目，我另一个项目是论文项目，吟唱完面试官又提问几个重要的点，第一个问我论文里情绪划分详细怎么做的，第二个问我共情怎么定义的，都

7.14 一面 一面全部是写代码，连自我介绍都没有😂 - 快速幂（easy）扩展问题：python如何处理数据溢出？ - 用pytorch实现单头self-attention（mid+），之后问了self-attention的细节和一些扩展理解 - 一个数组，如果前面的数大于后面的数的二倍，则记作一个翻转对，求翻转对的个数（hard）其实是逆序对的变种，实现归并之后稍微改改就行 7.20 二面

感知机可以理解为几何中的线性方程：w*x+b=0 对应于特征空间 R^n 中的一个超平面 S ，其中 w 是超平面法向量，b 是超平面的截距。这个超平面将特征空间划分为两个部分。位于两部分的点（特征向量）分别被分为正、负两类。

本教程将全面介绍深度学习从模型构造到模型训练的方方面面，以及它们在计算机视觉和自然语言处理中的应用。

二面挂 总时长1.5h，面试45min，剩下时间手撕 面试大概问题： 1.讲数据挖掘比赛的过程 2.连续字段怎么转换为离散字段 3.讲一个困难的经历是如何解决并分工的 4.讲一个自己熟悉的网络框架 5.L1正则和L2正则 6.多模态数据怎么利用，模型怎么设计 其他的记不清了 反问环节： 1.部门做什么的 2.用的主要方法是什么 手撕代码，两问： 1.给定函数f(x) = 1.2 x^2 - 0.8

一面 3.21 问项目：问了一个项目，问的非常详细，大概问了30min 然后问基础： transformer的架构 为什么使用multi-head、残差链接和前馈神经网络层 梯度消失的原因是什么 gpt和t5的区别 bert和t5的区别 了解现有的大模型，比如LLaMa这些吗 代码：删除链表倒数第k个节点，需要考虑到k>链表长度这个边界情形

背景：211本硕，一作SCI一区论文两篇，无实习。 9.14（一面） 面试官没露脸，听声音是女生，上来先让做个自我介绍。 然后说：“说下你的论文吧。欸？你没准备PPT吗？” 我内心：？？？？？？且不说邮件里没这要求，就算有，你前一天晚上才给我发的面试通知我上哪给你弄PPT去？ 然后还是耐心和她说：”我对着论文讲可以嘛？” 她无语地说：“行吧。” 然后就是漫长地边讲边解释的过程，她似乎是对我的方向基

全程35分钟，是个女面试官，感觉气场上应该是个部门主管；无手撕算法 1.先介绍了部门情况，第一次见面试官先自我介绍的，感觉确实是个领导，有亲和力 2.自我介绍 3.拷打第一个项目，我本来想共享屏幕对着模型图讲，结果面试官说不用，我就直接讲；这个面试官理解能力很强，我讲的她基本直接就懂了，之前有的面试官要问我好几遍；然后提了一些问题 4.拷打第二个项目，主要介绍了项目整体以及一些亮点，然后问了我幻觉

全程50分钟，这次是女面试官，人很好，不怎么拷打，开始时先介绍了面试流程 1.自我介绍 2.介绍第一个项目，我的是一个RAG的项目，吟唱完让我说一下项目的两个亮点，我就介绍了语义感知的文本切分和缓解幻觉的两个点，又提问了一些问题 3.介绍第二个项目，我的是一个论文项目，我直接共享桌面对着模型图讲了一遍，当然中间也穿插着提问，殊不知这次共享有几率让我寄掉 4.问一个基础问题，面试官问了我transf

全程45分钟左右，目测面试官是个主管 1.自我介绍 2.介绍实习经历，首先让我介绍一下整体业务，然后拷打数据构建部分，然后让我介绍一下vllm，然后让我说一下大模型幻觉问题怎么解决，然后让我介绍一下大模型跟bert那种相比结构有什么改进 3.第二第三个项目都是我介绍了一下，就没有了 4.代码题，写二叉树的前序遍历，用递归和非递归实现 5.问一些其他的问题，问我在小米和网易实习哪个好，让我说出两个网