1.conv2d的参数及含义 2.pytorch如何微调fine tuning:在加载了预训练模型参数之后,需要finetuning模型,可以使用不同的方式finetune 局部微调:加载了模型参数后,只想调节最后几层,其它层不训练,也就是不进行梯度计算,pytorch提供的requires_grad使得对训练的控制变得非常简单 全局微调:对全局微调时,只不过我们希望改换过的层和其他层的学习速率不
投递岗位:算法工程师 9.25招行面试 1、介绍两个简历上数据相关的网络项目,问了数据源是从哪来的(自己爬的还是比赛提供的)? 2、SQL索引相关:索引建在哪些字段上? 3、索引什么时候会失效? 4、有没有了解过数仓知识? 5、手撕python编程题和SQL题(涉及到链表)。 PS: 1、自己准备了很多和机器学习、深度学习相关的算法问题,都没问到,哈哈哈哈。 2、面试官人很好,非常耐心的解答。 面
Zoom 笔试经验 自动化测试 题型: 25道选择+两道编程(各占50%) 主要考察点 选择:堆相关知识点,关系型数据库,测试相关的,操作系统(查看目录的命令),数据结构(二叉树)、图的时间复杂度空间复杂度、性能测试、对称加密非对称加密、子网网址等考的挺杂的但是都是基础的东西。 编程:一道有点像力扣的有效的括号的变形(个人看法),另一道记不太清了(没写出来) <本人代码水平比较差,仅代表个人意见,
1. 送分题:考场上有n种类型题目,输入是每种题目的题数和得分,算在最多做出k题的情况下,最大得分是多少。 2. 给一个有根树,和每个节点的权值,求所有子树里第k大的子数权值。一个子树权值是其所有节点权值之和。 3. 取数游戏,甲先取,如果某个人取了奇数,那么另一个人必须跳过下一个数取后面的;如果某个人取了偶数,那后面那个人可选择跳或者不跳再取数,注意可以连续跳大于1个。输入一个数组和它的长度,输
在第二种聚合物的情况下,它将是'b'而不是'a'。当然,如果选择了最终的聚合物,则翻转的定义如下 A[127]=2*A[126]+A[127] 需要注意的是,由于翻转,位置将改变为2、0或-2。 不管怎么说,现在我的问题是,平衡距离比应该的要高得多。理想情况下,我被告知它应该是0,或者最大可能是2和4。比这更大的可能性是微乎其微的。但我的代码经常给出22、30等值。谁能告诉我怎么了?请随时要求进一
10.5 算法分析 通过前面各小节的介绍,我们看到可以设计出多种不同的算法来解决同一个问题,如搜 索问题中的线性搜索和二分搜索,排序问题中的选择排序和归并排序,最小生成树的 Prim 算法和 Kruskal 算法,等等。本节要讨论的是:解决同一问题的不同算法有好坏之分吗?
图只要能做到文案清晰、元素合适、有一定的视觉效果就是合格的。 1、分析文案,通过关键词发散出合适的元素填充画面和塑造氛围(做到元素合理) 2、找到能很好承载文案突出主题的构图参考,我这次笔试就是参考了旋转式的构图(做到文案清晰,提升视觉效果) 3、自己设计字体既能提升视觉效果使标题更吸睛又能多展示一项技能(提高通过率),也可以用字库 4、测评时间60分钟很短可以考虑适当放弃 5、设计三步走就是,项
#实习面试初体验# 本人双非硕,23届,分享一点自己第一次面试的经验给大家。 第一次找实习之前非常焦虑,准备了很多东西,深夜都还在学习,找人改简历。第一次给我面试机会的是滴滴,当时是电话面试,面试官问了几个简单是sql问题,和一些基本情况。本来第一次面试还挺紧张的,但因为是电话面试,而且问的问题我也都答上来了,一下子就没那么紧张了。最后面试官还说,觉得我还不错,我的自信心一下子受
自我介绍。 面试了C++基本语法和计算几何算法。 1.C++基本语法 (1)多态是什么? (2)上一个回答提到了虚函数,接着问虚函数是怎么实现的? (3)内存溢出和内存泄漏是什么? (4)在子类是公有继承的前提下,父类的私有变量在子类能否直接访问? (5)在A函数里用指针申请好空间后,这块空间需要返回给B函数,然后B函数使用后不再使用这块内存,虽然我们可以手动释放,但往往可能忘记释放,请问用什么方
一面 1. PTQ和QAT的区别 2. 如果对embedding也做量化,你觉得会有什么问题 3. 说一下常见的量化方法和原理 4. 假如现在让你对transformer模型进行量化,你觉得需要量化哪些算子 5. 矩阵乘法算子的量化过程 手撕(如流IDE) 1. 搜索二维矩阵 Ⅱ lc原题 2. Top k 3. python pep9规范 问题 二面:交叉面 1. SLU和NLU的区别 2. 其
写在前面(废话很多,可以直接跳过看面经): 牛客网作为一个应届生求职分享平台,让鼠鼠得到了非常多有用的信息,也认识不少共同努力的朋友,此帖主要记录所有面经和timeline供参考。总共投递16家公司,有面试就会有面经帖,会慢慢施工。 9/26 致还在纠结要不要投大厂的鼠鼠:这两周淘天,腾讯,字节进度都有所推进,且明确问过面试官还有HC,可以投递/找人捞复活试试。 BG: 双C9本硕,非科班,但是有
1.两分钟介绍一下自己; 2.介绍一个你最熟悉的项目; 3.介绍一下项目中的模型结构; 4.如何实现知识图谱的融合?数据集构造时,图谱与影像的对应关系; 5.了解transformer么?介绍一下transformer的结构; 6.本领域的前沿技术有了解么?介绍一篇你最近阅读的前沿论文; 7.大语言模型如何进行微调的?是全量微调么; 8.如何根据本地知识库实现对话; 9.langchain中的每个
投递岗位:NLP算法工程师 投递时间:看不到了 进去就看到面试官趴着,心里就觉得要挂了 从面试开头趴到结束,后悔没有直接退了 正式批 1. 自我介绍 2. 对自我介绍丝毫不关注,直接开问大模型 3. 可以直接去找相关前沿,或者企业的内容知识 恶心,秋招最离谱的一场面试,完全不知道对面在干嘛 #24届软开秋招面试经验大赏#
同程offer到手了,补一下同程旅行的面经 岗位:算法工程师 base 北京 一面 技术面 主要问实习项目,然后结合项目问了一些八股 如果模型不收敛如何解决 如何判断训练过程中出现了梯度消失还是梯度爆炸 如何解决梯度消失和梯度爆炸 平常用哪些激活函数 介绍一下selu和swich激活函数,有什么优点 你在模型训练的过程当中用到了哪些小tricks 二面 技术面 为什么不继续做cv投搜推算法 实习项
10.27突然接到面试通知,不知道是不是kpi还是啥的,这么晚(投了这么多算法,为数不多的进面试) 面试官上来就说:我们简历太多了,所以我跟方向其实不一样,到时候交流起来可能有点问题。。。。 自我介绍 为什么选择自动驾驶 深挖论文:包括思路,包括对比同行效果什么的 介绍实习:包括背景,主要工作,效果什么的 C++八股:i++和++i的区别,emplace_back和push_back的区别(没答出