《星环科技》专题

1、涉密 去部队能接受吗 2、项目里用的什么地图 3、axios二次封装怎么做的 4、实习时间 最快到岗

一般好像没人写hr面的内容，但是鉴于我面之前比较想知道飞星hr面问什么，顺便写一下之前的疑点，所以面完索性记录下来 全程24分钟 1.不用自我介绍，直接开始 2.开始问我实习相关的东西，问我有几段，我说两段，她说第一段问什么没写简历上，是因为不相关吗，我说不是，简历位置有限，还没写上；问我实习期间有没有佩服的人，我讲了一下我mentor的事迹；问我跟非技术对接有没有什么矛盾，我就编了点；问我这两段

题主是做视觉slam，VIO相关的，本非硕9，有一段手机厂机器人相关的实习，一段自驾公司AVP泊车业务实习,一篇RAL在投，一篇TIV一审，本科做robomaster出身，有国奖，项目涉及地下停车场和城市场景多传感器融合的车辆位姿估计。 提前批OPPO简历挂，要求双9 字节机器人部门挂，宇宙厂招神仙 百度，网易泡着，估计也快挂了 大疆测评做完，初筛中 宁德时代，极氪初筛中 影石360，科大讯飞飞星

岗位运维开发，面试一个hr一个架构。pod创建流程，调度算法，容器通信方式，k8s核心组件和作用，接触过哪些devops命令，k8s集群创建方式，ceph三种存储模式,有状态服务无状态服务，Jenkins，小论文对k8s做了哪些优化，上两家实习公司的工作内容，然后因为我回答的内容有java服务跑在容器，问我如何解决储存问题，dockerfile，dockercompose 兴趣爱好，为什么选择雄安

本文向大家介绍meteor 在流星中使用环境变量，包括了meteor 在流星中使用环境变量的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 例子 可以在流星调用之前定义环境变量，如下所示：            

牛客上星环的帖子很少，我来分享下。 2道选择题10分，3道问答题30分，3道简答题60分 3道简答题是3选2，题目量不大，时间充裕。 题目考的内容就是统计学习，概率论，深度学习理论 跟牛客星环题库里的那套算法真题一样。 感觉挺复杂的，有些基础知识还是得系统梳理下😅 #星环科技##提前批#

一面：boss直聘，拷打项目，无八股。面试官简单介绍了项目的情况，反问。 二面：电话面，面试官一眼看出项目是网上的，我狂妄发言：“我是有自己的思考的”，然后被拷打，最后只憋出来了一条。 根据我之前的回答，面试官问了 1）数仓，业务系统，大数据平台的关系 根据jd，问了 2）py如何连接数据库，数据库游标、连接不释放会怎么样 3）hive分桶表，如何分桶，如何确定分桶的数量，分桶有什么用 4）怎么处

本文向大家介绍星形和环形拓扑之间的区别，包括了星形和环形拓扑之间的区别的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 星形和环形都是网络拓扑的类型，可以定义为网络的布局，该网络包括节点和通过发送方和接收方的连接线路。根据两者的性质和特征，我们可以对其进行区分。 以下是星形和环形拓扑之间的重要区别- 序号 键 星型拓扑 环形拓扑 1 定义 星形拓扑可以定义为一种网络拓扑，其中节点连接到中央集线器或路由器，

1，盒子模型，区别，用处（标准和怪异） 2，介绍了实习项目的难点和优化点（说了比较久） 3，vue2响应式原理 4，vue2和vue3区别 5，http和https 6，tup和upd区别 7，反问

更新：7.18一面，7.22收到感谢信，8.9流转到正式批，8.24二面，9.5三面，9.15HR面 7.18一面 (20min) 总结：没聊项目，只问深度学习的基本知识。 1.用什么语言？ 2.用过什么优化器？哪个收敛快？哪个泛化性好？ 3.用过哪些激活函数？激活函数有什么作用? 4.leakyrelu和relu的区别? 5.用过relu6吗?有什么好处？ 6.讲一下交叉熵 7.softmax和

#飞星计划#投递 （6月19日） 转到科大讯飞飞星计划——计算机视觉方向 之前的面试都没有记录，只记得问了项目 、 python和C++的八股，相对比较简单。 8月13日 面试官是一个声音很好听的小哥，很有礼貌且很有耐心，面试体验感很好。 1、简单地自我介绍一下； 2、简历的竞赛部分，举一个例子说明通过竞赛获得了不错的提升？ 3、读博和工作在研究生期间发力不同之处在哪？ 4、为什么简历上没有写实习

全程30分钟 无手撕 1.自我介绍 2.介绍一下论文的项目，我直接共享屏幕开始讲，讲完问我论文里认识推理是怎么做的，然后问我基于哪个模型做的，然后让我讲一下我的研究方向，然后让我说一下未来这个方向会怎么发展，最后问了我其他几篇论文的情况 3.介绍一下实习的经历，我讲了一下智能npc相关的，然后让我详细讲一下，我就说了人设对话、模型训练、模型推理几部分 4.让我说自己的优缺点，我就说优点是抗压能力强

全程四十多分钟，无手撕 1.自我介绍，介绍完先问家是哪的看来离得远还减分了；然后问为什么要面讯飞，我直接开始拍马屁 2.介绍第一个项目，我的是一个rag的项目，先介绍了大概思路，然后问我rag的核心思想是什么，我答了一下我的理解，说到embedding他问我维度，我答了一下，他说会不会影响计算速度什么的，我答了我的理解；问我数据的存储方式，我说向量数据库；问我如何优化这个过程，我答了几个方面；问我

面试时间8月29日 科大讯飞飞星计划NLP 二面 感觉是要寄，这面试官问问题很不清晰。。。 1. 直接查户口 2. 跳过项目、实习直接八股轰炸（感觉是直接回我不感兴趣） 3. 问训练一个通用大模型的步骤（我理解成base模型了，流程里面只说了预训练，然后他意思是chat那种，就还得包含SFT、RLHF） 4. 问Transformer encoder decoder结构上的不同（答了双向注意力和单

1、自我介绍 2、选一个你认为做的亮眼的项目介绍 细问项目、问的特别深、注意别挖坑，特别是自己做的东西一定要熟悉 3、问做个语音方面的内容没有 4、是否系统的学习过深度学习课程？ 5、决策模型、判别模型了解吗？ 6、二叉树的遍历、深度遍历、广度遍历等 7、数据结构、链表等 8、了解语音合成、语音识别吗？ 9、了解Transformer、self-attention、LSTM吗？细化讲一下 10、大