分享一下新华三售前技术支持工程师一站式面经 面试人巨多,发的消息是1.30但是到了三点钟之后才面第一面 第一面业务面 1.自我介绍 2.挖简历两三个问题 3.会有情景模拟题,(但是我没遇到) 4.问项目经历里的相关经历 5.是否了解网络基础知识 6.路由器,交换机的区别,简要说一说 7.如果搭建一个数据中心,该如何进行呢?(还是在说交换机和路由器相关功能) 第二面hr面 这一面就是随缘面了,有的h
和一面群面在线上面不同,二面是线下一对一面试,一个人大概30min时间 问的问题: 1,自我介绍,(1-3min) 2,技术问题 arp表,mac表,ip表有哪些特点,不是谈作用,这个我理解错了 3,我有撰写博客,面试官现场大概扫了我写的100多篇博客,主要会看写了哪些技术内容,也叫我分类,以及说明写博客的原因是什么 4,聊项目经历,学校和企业内的都可,在项目中担任什么角色,主要起到哪些作用 5,
1.问项目 2.八股: 讲一下transformer 为什么用layernorm 讲一下bert 了解哪些大模型 大模型中attention的改进方式(MQA,GQA) 3.代码: Leetcode不同路径II#面试经验##算法面试经验分享##拼多多暑假实习面经#
腾讯这次暑期实习没有笔试,做了测评之后,就发了面邀了,2024.03.19今天下午面试,时长一个半小时,面试官人很好,但是鼠鼠太菜了,估计要G,不过还是记录一下面试问题吧。 1.聊了一下研究生的方向以及跟着导师做的项目,大概沟通了下。 2.然后问了下实习经历,做了哪些事,遇到了哪些问题,怎么解决的。 3.平时使用到哪些组件,然后问了一些八股: 有没有遇到数据量过大,导致代码运行时间慢的问题?做过哪
学校学的东西太浅显而且有些比较落后比较老的知识,所以面试时好多不知道的东西,面试状态也不还好,感觉是凉了😭 以下是面试流程与问题: 自我介绍(学校课程:高级程序设计语言与计算机四件套,还有数据挖掘、图像预处理、人工智能导论等专业课程) 问项目,深挖你的流程与技术栈(我答的是一个模板匹配方式的车牌识别系统)以及你对你项目的缺点总结与改进方案,实施了没有?为什么不实施?(忙毕设) 对目前人工智能行业
1.英文自我介绍 2.英语问我有什么好爱 3.粤语描述项目 4.团队业务,团队角色,团队架构 5.能不能说说你在项目中是怎么使用spring的?
9.7晚上六点通知9.8晚上七点面试,半小时。9.9早上通知挂。 面试的时候只有你开摄像头面试官不开,面到后面还有别人说话的声音,面试官中间闭麦几次。(复盘是KPI面,只根据自我介绍来问连我简历都没看,把我项目里的内容都搞混了) 1.上来先自我介绍,然后根据自我介绍问项目的内容。没有涉及到C++和手撕代码。大家好好准备自我介绍,面试官一般根据这个来问。 2.主要问项目里面具体的技术实现手段包括原理
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。
今年投递 OPPO 的人实在是太多了,6月28日投递,8月1号才过初筛,收到测评和笔试链接 面试应该也是最后一批面试了,期间因为时间冲突联系招聘HR调整面试时间,HR表示如果不面,后续可能不再安排了面试了 时间线: 8.2 笔试 - 8.18 一面 - 8.28 二面 - 8.29 HR 面(状态码显示通过✅) 三场面试都比较简单,每轮面试30min左右,不太清楚是 kpi 面还是学历厂 一面 8
1. 有无实习经历 2. 深挖项目,着重问需求分析阶段的内容。好几次讲到了功能的实现,面试官都说不想知道功能细节,只想知道前期需求调研和报告撰写的过程 3. 需求分析阶段遇到最大的困难 4. 如何看待从软件工程师转换到面向客户的售前角色 5. 如何去追求自己的喜欢的女生,如何介绍自己(?) 6. 如何看待chatGPT(二面又问到了) 7. Github中Copilot工具的使用对编程人员带来什么
45min面试分成三部分 1)项目介绍 广告公司实习,用多元回归看哪个广告平台对收入影响最大。 问:模型有什么问题和改进方法?答:依靠经验判断哪些特征有用,也许神经网络会好。问:你有实行这个改进么?答:没有。(羞愧) 科研项目,神经网络判断哪个SSD延迟更低。 问:用了什么样的模型,是否特征筛查。问:你知道什么业界的特征筛选发放么。答:我只知道便利所有特征组合。(相关矩阵) 2)机器学习问题 问:
上来先自我介绍然后让自己挑一个项目介绍。后续面试官问了很多问题 1 特征工程如何做 2 特征筛选都有哪些介绍一下 3 随机森林原理 4 支持向量机介绍一下 5 深度学习框架会哪些介绍一下 6 transformer介绍 7 attention机制都有哪些介绍一下 8 lstm原理以及相比于rnn的优势 9 时间序列预测都有哪些方法 10 介绍一下arima算法 11 数据库都会哪些 12 深度学习
1.介绍你的项目的动机 2.哪些是个人项目,哪些是学校作业(感觉港理非常了解且在意国内作品集培训现状) 3.针对我的学校作业的提问 3.1为什么做这个主题 3.2在这个过程怎么验证你的项目有效对于目标的用户 3.3测试过程发现了什么问题,怎么改进 3.4其他人怎么评价你的项目 3.5看你参加了很多比赛,为什么 4.你为什么想来香港学习sd,这个崭新的专业 5.你怎么定义服务设计 6.和你的本科相比
荣耀:2022秋招 推荐搜索工程师 一面 自我介绍、论文 论文模型中学习率、batch size 以及其他参数是如何调优的 学习率使用模拟退火优化,初始值设置的稍大。 Batch Size 设置的尽可能大来提高学习的效率,并根据具体结果适当调整。 其他参数网格搜索。 介绍 LSTM-> Transformer -> BERT 传统 RNN 存在长期依赖的梯度问题,被 LSTM 通过三个门控解决,G
10月12日 一面 30 min 技术面 一、自我介绍 二、 深挖项目、主要负责哪块? 三、ICP流程 四、C++掌握如何 五、对ORBSLAM2的理解 六、了解激光SLAM吗 七、深度学习模型做了什么? 八、约了第二天的手撕代码。。。。哎。。。终归是我不配了,一个一面都好难啊 估计自己面试表现太差了 #零跑科技##2023校招##面经##零跑科技校招#