补一下华子的面经 9.20 笔试 10.13 北京线下面试 一面 项目拷打 手撕判断一个正整数是不是完全平方数 二面 项目拷打×2 手撕一道dfs,大概就是在一个字母矩阵中按照给定的单词顺序在矩阵中上下左右搜索 三面 项目拷打×3 然后询问了在实验室项目分工如何做的,有没有跟导师出现冲突,怎么解决的,有没有觉得自己的项目做不下去的时候,怎么坚持下来的。 #24届软开秋招面试经验大赏#
一面 1、自我介绍 2、简历项目 3、手撕是一道力扣原题,牛顿迭代法开根号,这个题被考了好多次了 4、反问环节 二面 二面面试官主要侧重于C++和SLAM,包括: VINS-Mono如何进行初始化?如果是双目系统该如何进行初始化? 如果已知部分地图先验信息,该如何加入优化? VINS边缘化是怎么实现的? 手动推导旋转矩阵求导结果,SLAM十四讲上有推导过程 线程锁如何保证线程安全?#24届软开秋招
面完说不太符合…… 面试内容:30min 面试内容: * 自我介绍 * 华子项目介绍 * pytorch如何分析性能 * ddp如何优化多机多卡 * 分布式训练的batch * pytorch图优化 * pytorch2.0特性 * pytest有哪些参数 * pytorch如何根据yaml注册算子 * 系统级算子多平台测试 * 手里几个offer * 期望的base地 反问: * 框架相关的开发
🕒 岗位/面试时间 高德打车机器学习算法 🤔 面试感受 太棒了吧,如沐春风,面试官人特好,特温和,还有正反馈 👥 面试题目 主要还是围绕项目,深挖项目,以及项目未来想做什么 其余就是基本深度学习知识,优化器,损失函数,标准化,模型结构,transformer,梯度反向传播,评价指标 手撕是很简单的dp
投的nlp算法(大模型方向) 一面3/19(40分钟) - 自我介绍+项目 - 简单介绍一下目前大语言模型的发展 - 简单介绍一下gpt,gpt1-4代知不知道有哪些不同 - 手撕1:力扣367. 有效的完全平方数(复杂度是多少) - 手撕2:力扣394. 字符串解码 二面3/21,两名面试官,一人问,一人听(40分钟) - 自我介绍+项目(稍微问得详细了一些,20分钟) - 没问八股 - 手撕1
1.hr问题 问了最大的挑战,喜欢什么样的leader,觉得国外和国内上学的区别,性格怎么样,周围人怎么评价你,有没有女朋友,女朋友怎么评价你,反正问了一堆性格,以及什么时候可以来 2.反问 组里氛围,转正策略,公司福利 第一次全部面完,开泡! hr说四月上统一发offer
👥面试题目 早上6点起来面试,脑子懵懵的😖 1.编程:序列化二叉树 2.队列和栈有什么区别 3.2D目标检测算法有哪些经典的,讲讲工作原理,优缺点对比 4.anchor 框是怎么选取的? 5.最新的 YOLO 算法有了解吗? 6.YOLO v3 v5 有使用过吗? 7.自注意力机制什么工作原理? 8.自注意力机制这么设计有什么优点? 9.transformer 中 QKV 是怎么得到的? 10
今天上午线上面的,20min速通,快得我一脸懵逼 1.自我介绍 2.简单问了论文(任务、难点、方法) 3.会C++吗(本科学过,不太熟) 4.做题(不限语言,我的题是字符串相关的,不算难,但是面试官只给10min,就有点慌,没完全做出来) 5.进vivo想从事哪方面工作 6.反问(忘记问一共几面了) 面试官很温柔随和,不过每个问题都没有细问,不知道是不是kpi面 后续:真的挂了,今晚就收到了感谢信
自我介绍 项目拷打 然后开始很多基础的问题: 手写Attention;其中dk的作用是什么? Transformer结构,多头公式,区别 讲解下RNN?与Transformer区别? 归一化作用,有哪些类别,为什么 Batch Normalization,公式? 为什么使用激活函数 梯度消失原因,为什么使用Relu, 特点,在0点是多少,与sigmoid区别? F1-sore公式,Precisi
自我介绍 对推荐系统的了解:背景,前景,架构,方法 项目拷打:特征构建,模型选择,评价指标 论文拷打:背景,模型,评价指标 八股(都是从项目和论文中找的点):SVM原理及其推导,LR原理及其推导,XGBoost原理及其推导,XGBoost处理缺失值的方法,模型过拟合的处理方法, 手写:数组中前k个最小的数(类快排)
机器学习,电话面试45分钟 投了这么多阿里系总算有个面试 纯自学,研究与机器学习不相关,没论文。实习的时候算法一个都没给面试,那时候没算法的竞赛(只有华为杯国一),只有华子和宁德给面试了,华子一志愿算法没泡出来,被捞到通软,8月开始实习,5-8月狂打了5个算法的比赛,有个kaggle金牌,还有个进线下决赛了(运筹类的算法) 竞赛任务驱动学习,数据挖掘,运筹,图像分类,分割,只要比赛涉及都去接触了,
20min介绍论文,实习经历 10min手撕easy旋转矩阵 10min做扔硬币概率期望 10min 闲聊 面完觉得自己砂疯了,坐等后续 一周后发现已回到人才库
30min 八股+算法+项目没问多少 八股,问的不怎么深: TCP和UDP的区别 TCP三次握手 深度学习训练过程的过拟合、梯度爆炸、梯度消失如何产生的,如何处理 是否了解NLP (不了解,问的图像方向) 讲一下diffusion model的流程 排序算法知道哪些,举例一个稳定排序和一个不稳定排序 深度/广度优先算法不使用迭代的话用什么数据结构实现 项目: 介绍diffusion model在项
1. 自我介绍 2. 简历项目 3. 大语言模型的微调方法的了解 4. two sum 5. 排序算法(随机选一个写) 基本都回答上来了,算法题也都是easy级别的。两天后就显示流程结束。 哎! #饿了么##面经#
一面: 实习经历,项目经历 感觉科研经历比较多,介意做业务吗 算法:合并两个有序数组 二面: 实习经历,项目经历 推荐常用的多目标模型 AUC如何计算,推荐模型的评价指标有哪些 场景设计:瑞幸咖啡原价20元一杯,成本5元,设置动态定价的策略和算法,使利润最大(考虑用户接受度,季节偏差,是否举办活动) 算法题:AUC计算