听说写点面经能攒人品,赶紧来一波。 滴滴两次技术面,没有hr面。 第一次技术面问了transformer和bert的基础知识。 先是问了知道transformer的架构如何设计的么?我答理解的。遂让我介绍下transformer的block的结构,我巴拉巴拉,然后继续问编码器和解码器的细节,编码器的position是用的什么函数,解码器和编码器的不同之处,解码器mask是怎么设计的。有的我答出来了
双非本985硕,icpc银,1篇sci1区(cv相关) 蔚来智能座舱1面-2023/3/1 面试官性格很好。聊了一个小时左右。后续hr说面得还行,然后一直在评估,可能面的人不少吧。 1. 自我介绍 2. 挑一篇你觉得最好的项目讲一讲 3. 你的算法对比其他的有什么优势 4. 你觉得你的算法有什么缺陷,怎么改进 5. 卷积的计算量(n*m*k*k*c_in*c_out) 6. 计算量越高,推理时间越
双非本985硕,icpc银,1篇sci1区(cv相关) 面的是研究院-见习算法开发工程师 一面: 主要是问我大三时做的分割车道线的项目。面试小哥脾气很好,有些忙,一时没想出来会引导。虽然一边走路一边面试,声音有时候听不清。 整体面试1小时10分钟 自我介绍 识别车道线用分割和检测哪个更好?你为什么要使用分割?(答:一方面是因为分割有百度的一个公共数据集,可以大规模训练;二来目标检测可能受车辆等目标
30道选择题,虽然感觉考得很基础,但是很全面.. 有几道考图像处理的概念题, 考到了kmp(问空间复杂度)、循环队列, 有森林转二叉树的题, 有找出无向图邻接矩阵, 有考boosting和stacking, 有几道c++代码题(主要考c++面向对象、继承、友元函数、内联函数等), 有矩阵压缩的题, 网站默认端口是什么(80), 还有操作系统的题(TestAndSet) 还考了点概率论(很基础的有放
一共二十多分钟,先是自我介绍,然后全程根据简历来问,基本就是聊天的感觉,完全没问八股,最偏向技术的一个问题是问我有没有在工作中用transformer,我回答参数量太大了用了不利于模型轻量化,然后就没问了。 最后反问我问了团队是怎么分工协作的,答分预研和实现两部分,可以帮我标注想去预研(可能是看我完全没有项目经验)。 总体来说面试体验挺好的,面试官很亲和,会认真记录,我听错问题了答非所问也不会打断
面试时间40分钟左右,没有八股文,机器学习相关知识也没问。 介绍自己的论文和项目,大概半小时。 是否做过cv 相关。 没做过yolo , faster rcnn, mask rcnn 不熟悉 大模型 和 transformer 相关有没有经验。没有。 后面十分钟在本地ide写了个dfs。 收到测评,业务面试通过了。#我的实习求职记录#
数据结构:双向链表反转,两个栈实现队列,数组和链表区别。 操作系统:进程间通信手段,死锁。 C++:智能指针,引用和指针区别 项目:面试官应该是做安卓系统开发的,我没了解过这个方向,面试官只问了项目中有什么创新手段和优化方法 场景题:用户通信消息发送已读已送达怎么实现;chagpt使用和看法。 反问:给我介绍了他们系统工程师的具体工作内容。 总结:一共二十分钟吧,面试官人挺好的,是我太菜了,八股一
问题内容: 生成器理解是做什么的?它是如何工作的? 问题答案: 生成器表达式就像一个列表推导,但是它没有找到你感兴趣的所有项目并将它们打包到列表中,而是等待,并逐个生成表达式中的每个项目。 由于生成器表达式一次只需要产生一项,因此可以节省大量内存。在需要一次获取一项,根据该项进行大量计算然后移至下一项的情况下,生成器表达式最有意义。如果需要多个值,则还可以使用生成器表达式,一次获取几个。如果在程序
本文向大家介绍Servlet生命周期与工作原理详解,包括了Servlet生命周期与工作原理详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文为大家分享了Servlet生命周期与工作原理,供大家参考,具体内容如下 Servlet生命周期分为三个阶段: 1、初始化阶段 调用init()方法 2、响应客户请求阶段 调用service()方法 3、终止阶段 调用destroy()方法 S
我目前正在为一个遗留项目创建一个Maven构建,并试图在Maven构建中执行Xtext语言的编译,如下所述。我能够运行构建,但是一旦maven启动Xtext MWE2工作流,我就会在工作流中遇到以下问题: 我还用该语言手动检查了。xtext文件中是否有松散的“-”符号,但找不到。关于如何调试此问题有任何线索吗?我甚至不确定从哪里开始挖。
对不起我的英语,这是我的第一个问题 嗨,我创建了一个issus https://github.com/facebook/react-native/issues/4124 我可以运行完美的react-native start/react-native run-android,它工作得很好 null 3-将签名配置添加到应用程序的gradle配置(android/app/build.gradle) 启
2006 年,Geoffrey Hinton 等人发表了一篇论文,展示了如何训练能够识别具有最新精度(> 98%)的手写数字的深度神经网络。他们称这种技术为“Deep Learning”。
Bootstrap 在 CSS 方面采用 Grunt,用 JavaScript 构建系统,用 Jekyll 做记录。Gruntfile 在使用框架方面有许多便利的特点,包括编译代码、运行测试等等。 工具安装 为了使用Gruntfile以及本地运行我们的文档,你需要拷贝一份Bootstrap的源文件,还有Node.js以及Grunt。参照下面的步骤,你应该已经准备好开始动手了: 下载并安装 Node
人工生命 v1.0 这是一个以“造人”为终极目标的项目,并不是一个实用的、可以马上在实际中使用的项目,目前还处于初始阶段,作者本人也处于探索中,希望有兴趣者能加入,早日在码云上创造出一个真正意义上的人工生命。 简介 | Introduce 目前人工智能的研究主要集中在算法上,下面这张图看了有什么感觉: 绝对是四个字: 一脸懵逼。(原贴位于[这里]) 对于普通程序员来说,是不可能学会上述知识树