一面(7.4) 自我介绍 介绍一个做过的项目 sql里面union和union all的区别 访问最近时间第五的用户: 用户 id url 访问时间 未来安排(保研还是工作) 反问(问道算法实习生为什么没有问算法方面的问题,面试官说后面的面试会遇到。在反问的过程中,又突然问我决策树进行剪枝如何判断剪枝的好坏) 总结 猪八戒这个面试很奇怪,我感觉自己所有问题都回答上了,最后还是给我挂了。可能就是拿我
面试机会来自室友内推。推完立刻就面了。 个人情况:中科大本硕 本数学 硕统计 代码能力一般 无任何实习或项目经历 详细见之前的动态。面之前充满愧疚,会不会耽误人家时间,自己可能不太符合岗位。 首先感谢黄面试官的友好。没有问一些我明显就不会的东西。 自我介绍。对方说看我没有实习经历就不问项目相关了,问理论。 然后让我把lasso和岭回归详细介绍了一下 然后介绍核方法 然后介绍svm 然后介绍CNN
本文向大家介绍Symfony2学习笔记之控制器用法详解,包括了Symfony2学习笔记之控制器用法详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例讲述了Symfony2控制器用法。分享给大家供大家参考,具体如下: 一个controller是你创建的一个PHP函数,它接收HTTP请求(request)并创建和返回一个HTTP回复(Response)。回复对象(Response)可以是一个HTM
小硕一枚,有幸笔试做两道被美团捞简历,成为第一个暑期给面试的公司 流程: 1.面试官介绍部门做什么的,视觉智能的,现在在做中文的文字可控生成 2.我自我介绍,介绍一下简历上一个印象深刻的项目 3.掰扯一些论文的做法,(他不懂) 然后问我如何端到端训练风格迁移,用扩散模型 4.乱扯了在快手做的事情 5.如果让我做可控文本生成,我会怎么做,发散问题(不会,实在不懂) 6.缩小范围,字体风格迁移要怎么做
我正在尝试从 Azure 机器学习工作室内部连接到 Azure SQL 数据库。根据 https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-core/azureml.core.datastore.datastore?view=azure-ml-py,建议的模式似乎是使用Datastore.register_azure_sql_database方法创
5.10 机考200多分 6.01 一面 1.自我介绍 2.讲讲简历的项目:只介绍了第一个项目,乳腺癌检测,用到了yolo,任务特点是数据量大以及数据不平衡balabala 3.除了提到的上采样还有什么方法可以应对数据不平衡:一开始没想起来,面试官提醒loss,想起来有个focaloss。 4.YOLO每个版本的变化是什么:以前看过,随便讲了讲先验框和backbone的变化。 5.除了yolo还有
分享一下面试经验攒攒人品 求捞~ 一面技术面(1h): 没有自我介绍,一上来就简单聊了两句了解身份,然后开始问项目,可能因为项目和岗位相关性很强,第一个创新点(第一个项目)就问了40多分钟,后面稍微了解了一下其他的项目就没了。 二面主管面(1h): 1.自我介绍 2.项目(这个也问了很久,主管说是因为项目和他们做的比较相关,就详细问了下) 3.合作经历,出现矛盾怎么解决 4.遇到的印象最深刻的挫折
自我介绍。 面试了C++基本语法和计算几何算法。 1.C++基本语法 (1)多态是什么? (2)上一个回答提到了虚函数,接着问虚函数是怎么实现的? (3)内存溢出和内存泄漏是什么? (4)在子类是公有继承的前提下,父类的私有变量在子类能否直接访问? (5)在A函数里用指针申请好空间后,这块空间需要返回给B函数,然后B函数使用后不再使用这块内存,虽然我们可以手动释放,但往往可能忘记释放,请问用什么方
一面 一小时 介绍自己的项目 项目相关问题(其中一个是问方法/论文的创新点在哪) 协方差和相关系数是什么,他们的的关系是什么 L1范数和L2范数的区别 谈谈Sigmoid ReLU函数在0点的梯度怎么处理 Transformer和Rnn的区别 谈谈Transformer多头注意力机制,多头注意力和普通注意力的区别 从普通注意力换成多头注意力会导致参数暴涨吗?如果有所增加的话,请分析主要是哪个结构导
一面 1. PTQ和QAT的区别 2. 如果对embedding也做量化,你觉得会有什么问题 3. 说一下常见的量化方法和原理 4. 假如现在让你对transformer模型进行量化,你觉得需要量化哪些算子 5. 矩阵乘法算子的量化过程 手撕(如流IDE) 1. 搜索二维矩阵 Ⅱ lc原题 2. Top k 3. python pep9规范 问题 二面:交叉面 1. SLU和NLU的区别 2. 其
1.code 硬币换零钱问题 秒了 2.项目 严格拷打最近一个实习的项目,面试官很厉害,一下子就指出了一些当时没有考虑过的东西 3.八股 无 4.反问 组里做什么,base在哪 流程半小时结束,面试官说因为人太多了,所以面试很短 vivo hr说暑期实习技术面就一面,希望好运,进hr面
一面:35分钟(回忆版) 1、自我介绍 2、上来直接问上段实习内容 (可能因为两家公司有过合作,所以面试官比较感兴趣,尽管上段实习不是图像算法岗,也问得比较多) 3、对yolov5的理解(简历内容) 4、C语言static 答了C++的,就没继续问,可能公司不用C++吧 5、用过哪些单片机做过什么? 6、车道线检测算法的思路 提前准备到了 7、卡尔曼滤波器了解吗,能否用C语言写一个 反问:实习能否
无自我介绍、业务介绍,直接开始。 首先问了项目里的文字处理和图片处理,有没有用到NLP的知识,图片处理有没有用RNN,我说:“都没有!” 然后他就开始问共享单车有没有用LSTM这种深度学习算法,我说:“当时考虑过,但是没有用!” 然后面试官说考考深度学习、机器学习基础原理这块吧(都忘了!哈哈!) 1、GLM是什么? 我就说是generalized linear model广义线性模型,然后卡住。。
985本硕,2篇CVPR一作,其中一篇oral,一段3个月的蔚来自动驾驶实习经历。两天内面完所有两轮技术面。 一面主要讲了两篇论文(强烈建议有论文有项目的同学做一个好点的PPT给面试官讲一讲),深挖背后的知识点,然后提新的场景,现场想idea去解决,讲完就已经一个多小时了,无coding。 二面主要介绍了一下实习的工作内容。最后看时间差不多了写了道链表翻转题,居然这都没写出来(本人没咋刷过题)。
蚂蚁很早就投了,但是直到三月底才捞起来面试,部门是支付宝事业线,岗位是计算机视觉算法 先问了一下有没有做笔试,做了笔试就先不做题了 项目中为什么使用了卡尔曼滤波,为什么跟踪模型使用了比较老的SORT 场景中相邻帧的box跳动较大对跟踪的影响 SORT的匹配是怎么做的,简述一下匈牙利算法(被面试官质疑了一下,问是不是应该是KM算法,脑子抽了没想起来,其实带权的二分图匹配就是KM算法,只记得叫匈牙利了