《算法题》专题

题型：60单选（60min)+2道编程(30min） 单选：概率论+机器学习+深度学习+python编程相关考点 编程：1.反转链表；2.三数之和为0（ACM模式属实不习惯） 总体来说比较简单 但我觉得我答的不好。

7.29一面 1h 1. 介绍在阿里的多模态工作 2. 介绍另一份意图识别模型的实习工作 3. 介绍你的论文，对抗样本相关 4. 手撕代码：岛屿的最大面积 没有八股，基本就是介绍项目，对项目有些不懂的地方跟我确认下 反问：主要做多模态的一些内容安全，风控识别 希望能过吧 #快手#

全程50分钟 因为我写了了解git相关，被问了git branch、强制推送之类的 深挖项目 损失函数 设计思路，难点 发的文章有关transformer，所以问了我相关问题，注意力机制的计算qkv 手撕 最大子序列长度 太久没做题了，只做出暴力解 实习项目 paddleocr paddlespeech stable diffusion 反问 面试官这边主要是做bert部分的，问了我相关的都不太了

攒一波人品，许愿座谈会 6.9 一面 25分钟 7.11 二面 50分钟（6.16月过一次二面，当时没空延期了） 7.20 三面 17分钟 一面： 1. 自我介绍 2. 挖项目1 3. 大津法原理，怎么操作的？ 4. 怎么计算连通域的阈值？ 5. 挖项目2 6. transformer中encoder和decoder中的attention有什么区别？ 7. 描述一下NMS的过程 8. BN的过程，

题型有单选、多选、简答和编程，单选多选不好说难度，我感觉考得有点细节，就不太确定。简答题问了几种激活函数的优缺点和梯度消失。编程是一道dp，思路不难，写也不难

1. 自我介绍 2. 简历项目（问的比较细，每个项目都会问一下） 3. 介绍Lora 4. 了解哪些商用的大模型，都有什么优缺点 5. QLora 6. 量化的优点，如何量化 7. Git的使用（如何管理项目，对比两个版本的不同） 8. 了解cuda吗？如何使用 9. pytorch的版本问题 10. 部署模型的经验 11. 如何查看和管理cpu，gpu资源 面试官总体感觉兴趣不高，没有开视频。回

8.28 计算机视觉方向 一面 40min 三个面试官，一个问项目，一个问深度学习的八股，一个问数据结构与算法，被拷打了 英文环节 英文自我介绍 家乡是哪里；介绍一下你的家乡 技术环节 1. 选一个你贡献最大的项目介绍（Kaggle比赛），穿插提问 2. 说一下训练过程 3. 过拟合是怎么解决的 4. 半监督学习在比赛中怎么实现的 5. 介绍一下CutMix 6. 为什么要用3D+2D网络 7.

0828晚上一面，电话面 正在摆烂，突然来了个电话，说是海康的电话面 首先自我介绍 然后让我选一个最具代表性的工作讲讲 然后问一些背景问题，比如泥电的英才学院是干嘛的 然后问我做多模态懂不懂cv那边的东西，举个例子啥的 最后是反问 15分钟，没什么八股，都是问项目，不知道能不能过

1出示身份证 2自我介绍 3个人认为比较重要的项目经历 4注意力机制有哪些 5常用的排序方法 6数据结构方法 7激活函数 8介绍一下其他项目 9反问 全部大概15分钟结束，我 #荣耀求职进展汇总# 校好像不是荣耀目标院校。全程有点敷衍，KPI面。

一面 1h 自我介绍 深挖论文 深挖实习 八股transformer、diffusion model 手撕lc每日温度 反问 二面 30min 自我介绍 在哪里上班 优缺点 为什么做这个方向 导师是谁 没听过你们学校有做这个方向的啊？ 中科大西电清华上交的谁谁谁你认不认识，美国的什么什么实验室有听过吗 手撕lc旋转图像 没有反问 3天后感谢信，二面简直是抽象死了，除了有手撕之外跟hr面没差别，还鸽

岗位是算法部署相关的实现。因为有一段算法实习，面试官上来先说了是偏工程不是算法研究😪 (面试官非常友善 有聊天的感觉了 1. 自我介绍 2. 介绍论文基本思想，介绍用过c++的哪些东西，答 类的封装 继承多态 智能指针 stl 3. 智能指针的原理，weak_ptr作用，vector扩容，c++多线程编程 4. tcp握手挥手过程 5. 反问环节 无手撕，感觉主要关注项目熟悉程度和基础知识(八股

两个面试官 半小时解决 中兴不愧是华子死忠粉 面试内容： * 自我介绍 * 对互联网和传统企业看法 * 学校项目和企业项目有什么区别 * 选一个项目来讲 * 如果以后大厂更好，会跳吗 * 遇到最困难的事怎么解决 * 华为和中兴比较下 * 暑期实习为什么不去中兴？ 反问： * 看能否进sp面，不能就普通offer

#面经# 自我介绍 0. 问简历 讲了讲两段研究经历，因为方向比较偏所以没问太细。 1. Transformer细节 答：self-attention，positional encoding, memory, cross-attention, subsequent mask等等 预测时怎么预测？ 答：autoregressive 2. VAE 答：构建高斯分布和实际数据分布的映射。实际训练中先用网

无手撕，无八股，问的都是简历上面的项目，会讨论的非常详细，也会有些拓展问题。 面试官非常nice，超级详细的介绍了部门和主要的业务！ #秋招##面经##吉利#

提前批，延后到了现在…… 敢问多少佬鸽了，池子排序到了我 三个面试官问问题， 华为大疆长光腾讯，只问华为，果然对标华子是吧 面试内容： * 自我介绍 * 需要简历共享屏幕 * 邮件问题，见末尾 * 项目深挖 * 论文算法 * 异构设备了解吗 * Ascend了解吗、 * 算法比赛 假设我们有一批设备的故障数据，且故障与设备的部件一一对应。设备的数量有10000+，故障种类100+，我们有每个故障的