自我介绍 介绍项目 BERT了解吗,具体讲一下 BERT采用哪种noramlization方式 transfomer为什么要除以dk 推荐算法了解多少,具体讲一下推荐算法框架及流程 手撕代码 查找最小k个数 你有什么要问我的吗
菜的找实习找不到,而且其实也没时间去,上学就得做导师项目。本来打算收手了,打算开学直接投暑期,在Boss上被hr要简历了,然后直接排了面试,这君要臣面臣不得不面啊…但是其实根本不抱任何希望,就当是去体验一下流程,攒个面经。 然后就开始疯狂准备八股。把简历里的yolo,1-5恶补了一下,cpp的八股也是,还有简历里的本科毕设里用的算法(surf啥的)都挖坟出来背。 面试官人很好,氛围很轻松,不那么紧
#运筹优化# 1.自我介绍 2.介绍一下单纯形法、整数规划(分枝定界、剪枝) 3.有什么加速技巧(割平面、feasibility pump等) 4.出了小小建模题,a和b两个事件,必须有一个或以上发生,怎么建模 二十多分钟面试,只有一轮
上来就先问简历上的项目和比赛,然后细聊研究方向,由此扩展到了目标检测上很多知识点,yolov5的特点,有哪些常见损失函数之类的。 然后写三道算法题 默写快排 最大岛屿面积 将一个H*W的图像resize为2H*2W,不能调库
底层211,论文在投,项目单薄,无实习经历 海笔 - 过于简单的签到题 - 手写模拟定积分 - 公式算KL散度 - 求长度为k的窗口构成顺子的个数 - 切木板,只能沿对角线、副对角线切,求切完多少块 过了3.46,有点低 一面 - 介绍项目、论文 - LSTM和Transformer区别 - 简述PPO - Value-based和Policy-based区别 - On-policy和Off-po
(1)自我介绍 (2)研究论文:网络结构,考察shape(不要把输入数量当作一层shape) (GRU设置的必要性),时间特征怎么划分, 指标 效果 数据特性(时、空、异质性) 网络模型名字很有误导性 (3)基础知识:lr svm的归一化问题;lr里的w是什么意思,正负呢? 交叉熵损失函数与极大似然函数的关系,在什么前提下; 随即森林随即在哪里; dropout(类似于bagging);baggi
来还愿了,希望友友都能拿到自己想要的offer 一面 1.自我介绍 2.代码:top K 3.代码:给一个链表,只反转从left到right内的元素,其余不变 4.问实习项目,没有挖的很深。 5.讲一讲序列建模的模型 6.为什么self-attention可以堆叠多层,有什么作用 7.多头有什么作用?如果想让不同头之间有交互,可以怎么做 8.讲一讲多目标优化,MMoE怎么设计?如果权重为1,0,0
今天的五场面试中的倒数第二场 面试官迟到了4分钟 Base:杭州 面试内容: * 自我介绍 * 回调函数怎么实现? * 常见的损失函数 (MSE、CE、MAE、TirpletLoss * 做了哪些算法研究?怎么去做的? (检索、高度估计、检测 * 图形图像学了解过吗? * 目前所在地,什么时候能来,做多久 反问: Q:实习生做什么? A:一半数据处理(标数据),一半AI算法平台开发 总结:大概率人
本人211本,985硕,目前研二,预计25年6月毕业。医学图像处理方向,导师放养,9月份投了一篇很水的小论文,无项目无实习。10月开始找日常实习,预计实习三个月,找的主要是深度学习和图像算法方面的,在这里总结一下面试经历和遇到的问题。 1、科大讯飞RDG-AI研究院-算法测试(AIGC方向):①自我介绍;②简历上科研经历;③是否了解大模型,diffusion;④有什么了解前沿技术的渠道,平时会关注
本文向大家介绍深入学习Java中的SPI机制,包括了深入学习Java中的SPI机制的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 概述 SPI(Service Provider Interface),是JDK内置的一种服务提供发现机制,可以用来启用框架扩展和替换组件,主要是被框架的开发人员使用,比如java.sql.Driver接口,其他不同厂商可以针对同一接口做出不同的实现,MySQL和Postgre
假设你去随机问很多人一个很复杂的问题,然后把它们的答案合并起来。通常情况下你会发现这个合并的答案比一个专家的答案要好。这就叫做群体智慧。同样的,如果你合并了一组分类器的预测(像分类或者回归),你也会得到一个比单一分类器更好的预测结果。这一组分类器就叫做集成;因此,这个技术就叫做集成学习,一个集成学习算法就叫做集成方法。 例如,你可以训练一组决策树分类器,每一个都在一个随机的训练集上。为了去做预测,
假设你去随机问很多人一个很复杂的问题,然后把它们的答案合并起来。通常情况下你会发现这个合并的答案比一个专家的答案要好。这就叫做群体智慧。同样的,如果你合并了一组分类器的预测(像分类或者回归),你也会得到一个比单一分类器更好的预测结果。这一组分类器就叫做集成;因此,这个技术就叫做集成学习,一个集成学习算法就叫做集成方法。 例如,你可以训练一组决策树分类器,每一个都在一个随机的训练集上。为了去做预测,
先自我介绍,然后主要问项目的区别,yolov5主要改进点在哪,transform为什么能用于cv。你用yolov5跑模型,你的改进点在哪,效果提升多大。 看我用过tensorrt,介绍一下tensorrt优化的流程及常见的tricks。 代码题是二叉树的,不是子父节点的最大和。用dfs没做出来,少考虑了一种情况,然后就寄了。 #快手校招##算法工程师#
本文向大家介绍Vue计算属性的学习笔记,包括了Vue计算属性的学习笔记的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文为大家分享了Vue计算属性的学习笔记,供大家参考,具体内容如下 ①模板内的表达式实际上只用于简单的运算,对于复杂逻辑,使用计算机属性。 ②基础例子: 这里我们声明了一个计算机属性reversedMessage,我们提供的函数将用作属性vm.reversedMessage的getter