之前面试金山武汉的部门给我挂了,但是因为又投了金山珠海的部门,所以又从头再来了一遍流程,希望这一次运气好点😅。 🕒 岗位/笔试时间 11月7日 时长40分钟 📝 一面面试题目 1.计算机基础 (1)解决哈希冲突的方法 (2)哈夫曼树 (3)动态规划算法思想 2.word2vector的两种改进方法 3.在语言模型算法中可不可以使用两层lstm 4.讲解一下论文课题中的序列标注任务 5.有没有
#24届软开秋招面试经验大赏# 投递岗位:算法工程师(应该是这个,具体名字忘了) 先是有个笔试,笔试全是选择题,考察的知识点有雷达、数字信号处理、机器学习、傅里叶变换等。好多都不会做,瞎选的。 面试时间:7.7 面试流程 15min 电话面试 电话面试真的很猝不及防,一点准备都没有 1、自我介绍 2、研究生期间做过哪些项目?遇到了什么问题?是怎么解决的? 3、用什么语言多一些?会用python吗?
#24届软开秋招面试经验大赏# 投递岗位:视觉AI算法软件架构开发工程师 这是极氪的提前批 面试时间:9.23 面试流程 30min 线下面试,两个面试官,一个线下一个线上 1、自我介绍 2、介绍项目中的难点问题及解决 3、你在模型部署过程中遇到过量化导致精度下降这个问题吗?怎么解决的? 4、你研究过单目标跟踪算法吗?能说一下单目标跟踪和多目标跟踪有什么区别吗? 5、会设计算法模型吗?会训练模型吗
视频面试 40分钟 1. 自我介绍 2. 手撕排序,按时分秒进行自定义排序,使用堆排,重定义排序规则 3. 介绍一个主要项目,目标检测相关的 4. 问了解sql么,不了解 5. 问了解人脸安全检测么,答了一下应该和攻击防御相关,具体没研究过 6. 问了一下后续如果通过的话,还有一个hr面 希望可以接到hr面,第一次写面经 #如何判断面试是否凉了#
自我介绍 简历内容,为什么骨干网络使用resnet32比较小的网络? 可视化分析这步是怎么做的,基于分析的改进是怎么改的? 视频数据采集,帧同步的策略怎么实现的,摄像头没有硬同步吗? 模型部署的一整套流程能说一下? 提问环节 #提前批##三一重工##算法工程师##计算机视觉岗#
微吼科技 1.组件间通信方案 2.不使用基础组件方案也不使用三方框架实现组件间通信方案 3.将一个页面的功能抽离成组件 4.线程同步 5.socket绑定的service可能会在后台被回收的处理方案 6.打开一个JS页面,替换顶部图片的方案 7.retrofit添加请求头 8.ExoPlayer缓存机制 9.View的绘制流程 10.View的传递机制 11.内存优化 12.内存泄漏 13.性能优
1.osi七层模型,分别干什么的 2.http有哪些请求方法,put和post有什么区别(put修改服务器的数据(幂等),post是向服务器新增数据),options方法是干嘛的(检测服务器支持的请求方法) 3.https与http的区别(为什么在传输过程中要用对称加密,非对称加密能不能实现) --非对称加密有两个严重的问题:一是非对称加密效率太低,会严重影响到用户打开页面的速度; 二是非对称加密
字节测开二面面经: 实习经历 java中进程线程并发,协程(java中协程不是好久不用了吗) 并发的优缺点 数据库锁 死锁 sql:统计每个小时的用户数 ,每个小时怎么搞??? 智力题:10箱黄金 算法:字符串元音字母位置不变,其他的字母位置反转 #字节跳动二面#
浅面了下得物,据说一共两轮面试,但人比较多,一面结果会通知的比较慢。 面经 1.自我介绍 2.实习1中数据1提升的背景、目标、过程及结果是什么,如何衡量结果 3.你提到的这几个关键动作有帮助到提高主播的开播数吗?开播后这些主播的留存怎么样? 4.之前开播过但直播数据比较差的这部分主播在参加活动后有怎样的发展? 5.全程跟完活动的主播有多少是新人主播 6.如何给主播进行培训? 7.如何衡量哪些主播真
一共两轮面试,但人比较多,一面结果会通知的比较慢。 面经 1.自我介绍 2.实习1中数据1提升的背景、目标、过程及结果是什么,如何衡量结果 3.你提到的这几个关键动作有帮助到提高主播的开播数吗?开播后这些主播的留存怎么样? 4.之前开播过但直播数据比较差的这部分主播在参加活动后有怎样的发展? 5.全程跟完活动的主播有多少是新人主播 6.如何给主播进行培训? 7.如何衡量哪些主播真实参加了培训? 8
对于普通本科想要进好一点的公司实习还是有点难度,很多时候投出去的简历都石沉大海。 今天想和大家分享一下我在科大讯飞实习产品运营助理一岗,从投递到拿offer只用了2天的经验,希望可以帮到大家。 一、DAY1-准备简历&简历投递 1.准备简历 简历就是找实习的敲门砖尤其重要,我认为我的简历被讯飞看到的很大原因就是简历结构清晰,数字话表达,整体看起来很容易找到重点,不会让hr产生疲劳。以下有几个点需要
学习连接:理解L1, L2正则化的正确姿势 归一化的主要目的是降低模型复杂度,减少过拟合。 最基本的正则化方法是在原目标(代价)函数中添加惩罚项,对复杂度高的模型进行“惩罚”。数学表达式为: 其中是目标函数,为惩罚项,可以理解为模型“规模”的某种度量;参数控制正则化的强度。 常用的正则化函数 L1范数,L1正则化(LASSO): L2范数,L2正则化(Ridge/岭回归(华为二面)): 如何实现降
排序算法是在我们求职面试的时候有很大的概率会被提及,因为不管是在工程类方向中还是在研究类方向中,排序算法的思想都有广泛的应用。 下面,我就来大致的介绍一下各种面试中常见的排序算法的基本思想和相关的实现,希望对你有所帮助。 以下的排序思想都会基于这个序列来进行讲解,同时配上适当的图解和代码以及代码注释一起讲解。请放心食用。最后的序列都会按照从小到大的顺序进行排列,大家可以自己修改代码,使得序列按照从
7.14 一面 一面全部是写代码,连自我介绍都没有😂 - 快速幂(easy)扩展问题:python如何处理数据溢出? - 用pytorch实现单头self-attention(mid+),之后问了self-attention的细节和一些扩展理解 - 一个数组,如果前面的数大于后面的数的二倍,则记作一个翻转对,求翻转对的个数(hard)其实是逆序对的变种,实现归并之后稍微改改就行 7.20 二面
算法岗 三道编程题,C了2/3希望能过。。 第一道经典找迷宫出口,bfs就行,注意边界。 第二道计算NxN矩阵的行列式,我用的dfs按照公式算,好像有问题。。没写出来。 第三道统计区间长度,先排序,合并重叠区间然后统计长度。 #AutoX#