《算法实习》专题

全程50分钟，被拷打得半死的一集😭 1.自我介绍 2.拷打第一个项目，这面试官确实很懂技术，疯狂拷打，我的是一个RAG的项目，我讲到构建向量数据库的时候问我用的embedding模型的结构是什么，输出向量的维度，用的切分段落的模型的结构，然后我讲到lora微调又让我将lora的细节，讲lora训练过程中transformer更新哪些参数；然后让我讲chatglm123怎么变化的；最后让我讲缓解幻

面试时间：4月12日15:00 ～ 16:00 先是自我介绍，介绍完让详细介绍一个项目，期间问项目细节。 然后问基础知识： 介绍一下transformer，attention怎么计算，为什么除以根号dk。 LN和BN的区别，以及为什么cv中用BN，nlp中用LN。 self attention和position embedding是直接相加的，那如果变成concat会有什么影响吗（这个答的纬度变化

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

一面：项目简单问，判断平衡二叉树，层序遍历 二面：最大的长方形，快排思想找第K个数 三面：问业务，问基线方法，重点关注ARIMA，HA方法在单点预测性能，提高综合能力#投递实习岗位前的准备##实习，投递多份简历没人回复怎么办##我的实习求职记录##23届找工作求助阵地#

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

秋招已经慢慢走过了一半，终于有时间来写一下我这半年的总结，先来讲下我的实习吧，先放面经，下一篇再来讲下在智加的实习生活。 岗位：算法实习-预测方向 本人本硕都是机械工程专业，目前在上交智能汽车研究所读研，研二下学期是可以外出实习的，大概在3月份左右开始看暑期实习的机会，本来没有太了解智加，也是机缘巧合在我实验室同学的推荐之下，我和他一起投递了智加的暑期实习。很巧的是我们两后来都来智加实习了。 在官

本文向大家介绍c++加法高精度算法的简单实现，包括了c++加法高精度算法的简单实现的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 c++高精度算法，对于新手来说还是一大挑战，只要克服它，你就开启了编程的新篇章，算法。 我发的这个代码并不是很好，占用内存很多而且运行时间很长（不超过1秒），但是很好理解，很适合新手 高精算法的本质就是把数组编程字符串，然后将字符串像竖式一样加起来： 以上就是小编为大家带来的

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首先，是的，这是我的硬件，我觉得很难，所以我真的很感激一些指导。 我需要证明对于当

1. 不用库函数求sqrt(xxxx). 要求c / c++ 二分  2. 大意：给你n个点以及颜色，只有两种颜色红和蓝，给你n个边（无向图）， 节点的权重为该节点到根节点的红蓝两种颜色数量差，问这个树的权重和为多少？  dfs 超时  bfs 超时  层次遍历超时。 据说用并查集  但是还没想明白。  3. 大意： 给你n个人，每个人会关注mi个股票。 设计一个推荐系统，推荐规则为：如果i人和j

　　　　在Spark MLlib中，也只实现了两种关联算法，即我们的FP Tree和PrefixSpan，而像Apriori,GSP之类的关联算法是没有的。而这些算法支持Python,Java,Scala和R的接口。由于前面的实践篇我们都是基于Python，本文的后面的介绍和使用也会使用MLlib的Python接口。 　　　　Spark MLlib关联算法基于Python的接口在pyspark.m