《机器学习算法面试》专题

2本车硕，通信专业，岗位是算法工程师。 4月中下旬投递 5.10下午1.30面试15min 1.自我介绍 2.讲讲你的项目（通信➕AI）这个原理是什么样，强化学习有哪些方法，输入是什么，reward是什么。 3.问了深度学习激活函数有哪些，说下你用的（relu），讲讲它的缺点（我好像多答了一个梯度不连续）。 反问:这个岗位的业务主要是什么?和公司主业的关系? 到现在19.43了还没消息，身边有人1

（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

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#

4.18 技术面 问项目经历，多模态、大模型算法的了解和理解。手撕三个bbox的iou计算。 4.24 hr面 常规hr面。 4.26 发感谢信没过。

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

1 自我介绍 2 问了一些问题细节 Bert内部的架构是什么样的？ 注意力机制是怎么回事，如何计算？ 简单回答了下KQV啥的，具体的矩阵运算记不得了 为什么Bert内部采用batch layer(没听太清)？ 不知道没答上来 Bert和GPT结构上有什么区别？ 3 经历问题 问到了项目中做语义匹配的时候使用Bert什么标记的输出 4 闲聊 有没有接触过实体抽取和知识图谱？ 为什么学管理的来搞算法？

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，

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

lz背景985本日硕机械,课题方向和图像相关性不大,有段工业视觉检测相关的实习背景. 前几天刚面了埃科光电的图像算法处理岗,时长35分钟,面试官是个小伙子,语气很和善,问题还是比较硬核的. 1)自我介绍 2)机械专业为什么不投递结构相关岗位? 3)简述一下视觉相关的实习经历和用到的算法. A:饮料瓶和药瓶的模版匹配 4)模版匹配的目的是什么?常用算法有哪些? 5)(4的回答有提到)LoG是什么?它

一、计算机网络 TCP/UDP TCP/IP即传输控制协议，是面向连接的协议，发送数据前要先建立连接，TCP提供可靠的服务，也就是说，通过TCP连接传输的数据不会丢失，没有重复，并且按顺序到达。（类似于打电话） UDP它是属于TCP/IP协议族中的一种。是无连接的协议，发送数据前不需要建立连接，是没有可靠性的协议。因为不需要建立连接所以可以在在网络上以任何可能的路径传输，因此能否到达目的地，到达目

多层感知器定义了人工神经网络最复杂的架构，它基本上由多层感知器构成。多层感知器学习的图示如下所示 - MLP网络通常用于监督学习格式。MLP网络的典型学习算法也称为反向传播算法。现在，我们将专注于使用MLP实现图像分类问题。 上面的代码行生成以下输出 -