《机器学习算法面试》专题

1.自我介绍 2.第二段实习介绍 3.ddpm/ddim 原理。噪音是预测什么噪音？上一步的噪音和下一步的噪音有关系吗？ 4.VAE的优势？ 5.第一段实习介绍 6.怎么把SAM用在3D图像上？ 7.你的CLIP嵌入是怎么做的？对齐模态遇到什么问题？ 8.llama微调用的是什么模型？数据集的处理？目的是什么？flash-attention原理 8.家是哪的？上海合肥都能接受吗？ 9.反问？

本文向大家介绍与MSSQL对比学习MYSQL的心得（五）--运算符，包括了与MSSQL对比学习MYSQL的心得（五）--运算符的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 安全等于运算符（<=>） 这个操作符和=操作符执行相同的比较操作，不过<=>可以用来判断NULL值。 在两个操作数均为NULL时，其返回值为1而不为NULL； 而当一个操作数为NULL时，其返回值为0而不为NULL。 下面分别是 S

有同学私信我要面经分享，这里就简单分享一下我的一二面情况(已OC但最终因为个人原因没有去)。 我的运气很不错，两面的面试官都没有怎么刁难我。 一面：coding 1.简单地自我介绍+介绍一个曾经做过的项目 2.算法题一：二叉树的层次遍历，每一层作为一个集合输出(很简单，直接队列过了) 面试官问了时间复杂度和空间复杂度，我说都是O(n)。 答空间复杂度时，说了O(n)但多嘴提到队列里面最多只存二层的

先介绍bg： 学历：C9硕985本。 论文：有一篇CV论文在投。 实习：一段某互联网大厂的多模态，一段研究院的算法开发实习。 由于lz的研究方向略冷门，故投递简历时并没有全找对口的实习。 目前的投递情况有： 腾讯多模态（无消息），淘天买菜（无消息），商汤aigc（无消息），网易（无消息），美团（笔试后无消息【5.29更新：简历挂】），Shopee（笔试后无消息【5.29更新：突然约一面】）。 有面

1、请先做个自我介绍 2、你后续的职业规划是什么 3、作为一个产品经理，应该具备一个什么样的能力 4、TOB和TOC的区别是什么 5、看你做了一些竞品调研，你说说你做竞品调研的思路是什么 6、你上一次的竞品调研，做完之后又什么总结，你们的优劣势是什么 7、你知道产品的生命周期吗，可以详细说一下 8、你觉得项目经理和产品经理有什么区别 9、产品经理和产品运营有什么区别 10、你对算法的知识有了解吗，

主要是项目深挖， 刚开始很惊讶，科大也有搞电机控制的？ 三电平比两电平的优势。 PID整定方法。 开关频率？ 你实验室电机功率。 带载的力矩有多大？ 硬件部分谁在做？ 你主要做了什么？ 相对于其他学校的学生，你的优势在哪里？ 反问。很短不到20分钟没有反问甚至只有12分钟，可能对我没兴趣，总体比较水。 期待二面。

问题内容： 我正在寻找一个随机数，并将其发布到特定user_id的数据库表中。问题是，相同的数字不能使用两次。有上百万种方法可以做到这一点，但是我希望对算法非常热衷的人能够以一种优雅的解决方案巧妙地解决问题，因为它满足以下条件： 1）最少查询数据库。2）通过内存中的数据结构进行的爬网次数最少。 本质上，这个想法是要执行以下操作 1）创建一个从0到9999999的随机数 2）检查数据库以查看该数字是

我有一个包，有以下内容： 6颗红色大理石 我想从袋子里取出一个随机的弹珠，记录它的颜色，然后重复，直到袋子里不再剩下弹珠： 排序计数 包={2：蓝色，5：绿色，6：红色} 累计={2：蓝色，7：绿色，13：红色} 兰德（0,13）=3 i=1 绿色的 袋子={2:蓝色，4:绿色，6:红色} 这是一种很好的方法，还是在时间复杂度方面有更有效的方法？

我正在寻找适合以下问题的算法： 类似Hadoop的公平调度程序。这里的问题是：当集群大小未知时，我可以在哪里获得最小的共享？ 将一些惩罚与每个用户相关联。当用户的作业被安排时，增量惩罚。使用将作业调度给用户的概率为。这类似于步幅调度，但我找不到任何好的解释。

提前批刚开就投了，一面07.01，二面7.20，三面07.29，座谈会08.17，08.25 sp call 通知是SSP -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 具体的面试内容记得

更新：一面过了，等待复试安排 https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20230927/557711646_1695807664522/A747E405F95C0E991B3159848CB5B148 兄弟们，为什么我又遇到kpi面了，是现在没hc了吗都。没hc为什么还要面我呢 一面 介绍了一下论文内容，和当前实习内容情况 大多时间都是在说这个 有没有了解目

一面是只做代码 三道做对就算过 可惜 四道是写出来了 但是复杂度太高了 我说咋都这么简单 现在卡在初试了

15min超短面 ①介绍项目 ②卷积相对全连接最大的优势 ③常用损失函数 ④常用正则化 ⑤知不知道目标检测 ⑥数据预处理方法 ⑦用过哪些神经网络 ⑧用什么深度学习框架 ⑨有过实际pytorch部署经验吗 回去等通知，还会再联系（也不知道是不是真的），感觉自己有关CV方面的没答好，毕竟我也不是搞CV的，不过看他们的JD也不是强制要求CV方向咯，不晓得后续如何

代码面50min，全程八股和coding没问简历 给了两段代码让我看有什么问题 没问题的那段什么情况下会有问题 改成有问题的 智能指针 写一段多线程访问shared_ptr对象会出现问题的代码 单例模式和工厂模式 写一段单例模式的代码 emplace_back和push_back的区别 emplace_back底层用了什么特性让其能够在容器内构造 手撕： 合并区间 无辅助数组原地合并区间

1、介绍项目经历，背景，过程，怎么解决的。 2、如果有一批数据，训练出来后效果精度达不到要求，怎么处理。 数据角度:噪声多需要降噪，数据本身不规律，数据缺值比较多，数据需要去重聚类，特征不够需要引入其他特征 模型角度:模型选择的问题，过于追求最新技术但是不适合场景，模型健壮度不够需要集成学习模型 参数角度:超参数的选择不是最优解导致梯度降不下去 实际角度:评价指标不合理 3、上一段离职原因，gap