《机械制造2024笔面经》专题

一面： 自我介绍 项目介绍 八股文： 1. GBDT 2. xgboost 3.逻辑回归，svm，决策树的优缺点，适用场景 4.决策树和随机森林的区别 5.是否了解attention，transform的kqv 6.用过的loss函数，是否了解triplet loss之类的，好几个没听过的loss，没记住 7.batchnorm的参数是否可训练，b*c*w*h有多少个参数 8.如何进行上采样，上采

base 西安 一面(30min): 第一个面试官: (1) 英文自我介绍 英文说我的家乡和陕西的不同 (2) 介绍一个自己的项目 问了下模型的数据量 (3) 介绍一下模型训练的流程 (4) 完成括号匹配需要使用什么数据结构，讲一下怎么实现 (5) 主要使用的语言：python 了解c++吗：本科用过，但现在不熟 ×(6) 指针和引用有什么区别：我知道指针是啥...但是引用想成了python里的引

首先面试体验真的很好，面试官先开的摄像头，并且告诉我开不开都可以，怎么舒服怎么来 总共有三个面试官，一开始就是正常的自我介绍（我还担心要英语），然后就全程问简历上的东西，问的也不是很深，可能是我的项目和他们组的方向不一样，全程面试官都很友好，也会讲一讲面试以外的事，比如我说了未来的规划以后，他也会给我一些建议，总之感觉面试难度并不大，只要把自己简历上的东西准备好就可以了 许愿有后续！

面试官特别温柔有礼貌，全程无八股无手撕，先是询问我的论文，问的特别细，包括这个卷积核大小是多少，然后他还现场给我计算，仿佛在审稿，后悔没准备ppt了，当场从arxiv下载下来共享屏幕，因为之前面的几家都不怎么关心我的论文，只能说还得是联想研究院 然后问实习经历，追问你个人的代码贡献，主要工作，创新点等，遇到比较感兴趣的，要我当场手敲公式给他展示(*´I`*)感觉真的很有科研氛围

没错，很遗憾，没OC，至少目前还没，那就把面经分享出来，希望积攒rp吧 自我介绍 项目深挖 数据处理、模型选择 手撕lc108 l1和l2正则区别 l1为什么能得到稀疏解 dropout如何做的 lightgbm优化点 lstm和transformer的区别 lstm和Transformer的时间复杂度 强化学习 就这些吧，希望能进oppo #OPPO开奖#

面试官提前了三分钟到，准点开始 请自我介绍一下吧 我分成了两部分，一部分是贴JD描述，锁了自己的zz面貌，学校的新闻中心做过zx；两段线下实习腾讯和天府可乐，两段线上华为/荣耀和新华社青媒体矩阵。（有结巴，有紧张，没按腹稿走） 简历深挖 1.谈谈你在hw这段经历里面遇到的问题和如何解决 2.谈谈你在做voc里面，客户的反馈或者说冲突处理 3.谈谈你在腾讯实习经历里面遇到的问题和解决 4.SOP你们

问题内容： 与传统的等待通知机制相比，使用Condition接口/实现的优点是什么？在这里，我引用道格·李（Doug Lea）的评论： 条件将对象监视方法（wait，notify和notifyAll）分解为不同的对象，从而通过与任意Lock实现结合使用，从而使每个对象具有多个等待集。如果Lock替换了同步方法和语句的使用，而Condition替换了Object监视器方法的使用。 我看到这是实现等待

问题内容： 如果RPC没有超时机制，如果它试图调用已关闭服务器的RPC方法，该如何“杀死” RPC调用？ 问题答案： 您可以使用渠道实施超时模式： 该会阻塞，直到返回或经过。

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