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牛客344243631号
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门头沟学院
2023
算法工程师
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确定要拉黑牛客344243631号吗?
发布(23)
刷题
牛客344243631号
昨天 13:31
算法工程师
6.8号的HR面是不是kpi啊?
如题,星期六+端午还给我HR面,是不是一眼kpi
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牛客344243631号
05-15 12:08
算法工程师
5月12PDD一面的有二面吗
听说PDD那几天面了非常多,现在应该都在排序,看看各位进度
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牛客344243631号
05-09 21:50
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算法工程师
拼多多笔试
1+0.74+0.06+0.76差不多两个月的找实习,只学会了骗分😅😅
投递拼多多等公司10个岗位
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牛客344243631号
05-08 23:35
算法工程师
大模型推理这个方向怎么样
#牛客帮帮团来啦!有问必答# 有读本校(末九)硕士的机会,方向是大模型推理,偏系统的,不过老师也是才转这个方向的,值得读吗?
戈薇薇:算法工程的话,中大厂基本都有对应的岗位。大模型推理也不错
牛客帮帮团来啦!有问必答
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牛客344243631号
05-06 19:36
算法工程师
暑期实习盖棺定论了
从3.15到现在,彻底结束。末九本科冲算法,确实太难了,只有美团,腾讯给了面试。腾讯pcg进了二面然后挂,就再也没被捞了(有没有懂哥说说是啥原因)美团两次一面挂,但都不是秒挂,都排序两三天才挂,而且面试的时候聊得还行,手撕也出来了虽然有点瑕疵,就是不知道为什么。最后只能去一家小厂了,不过能给500一天。一个很疑惑的点是为什么我的面试都不怎么问八股,我八股背了半天,结果都只问项目,这就导致我网上看的面经基本用不到,因为他们压根就不问。太难受了,除了实习外,有没有大佬说说还应该做啥准备才能在秋招拿到大厂offer
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牛客344243631号
04-25 20:45
算法工程师
美团算法求捞
美团一面到家大模型排序挂了,目前四天没动静。有没有大佬捞我一下
美团一面927人在聊
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牛客344243631号
04-21 09:33
算法工程师
美团一面为什么那么久还不出结果
3.17下午一面,到现在一直没变是啥情况?为什么别人结果那么快就出了
美团一面927人在聊
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牛客344243631号
04-10 00:06
算法工程师
百度挂了还能投吗
百度简历复筛挂了怎么投其他岗啊?还是说投不了了?
投递百度等公司10个岗位
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牛客344243631号
04-08 14:51
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算法工程师
关于bn和ln
二面的时候面试官问我为什么transformer不用bn而是用ln。我看了几个网上的八股回答,结果面试官还是不满意,有没有懂哥讲一下啊? #nlp# #腾讯# 我的回答也是不同句子长度不一样,然后每个句子的位置不一样,可能是表达不大好,那个老东西不满意
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牛客344243631号
04-03 15:08
算法工程师
腾讯二面
直接寄,30分钟速通,然后没手撕
腾讯二面541人在聊
腾讯工作体验
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牛客344243631号
2023-10-03 15:53
算法工程师
双非美团一面
BN层作用:BN层是对输入进行操作,具体是求得均值和方差以后,每个数减去均值除以标准差。如果你对高斯分布还有印象,你会知道,我们在把高斯分布从某个分布转化为标准高斯分布的时候,用的也是这个公式。大多数情况,我们也会假设我们的数据是服从高斯分布的。所以这样的操作,其实就是把分布尽可能转化为同一个分布。那么为什么要把不同批次的输入,都转化为同一个分布呢?因为你不能保证你的每个数据都是同一个分布的(有噪声),同时,在网络还没收敛的时候,网络的每一层变化,也无法让每个数据都变成同一分布,(一个序列经过一个复杂函数变换以后,还能保证是同一个分布吗?)这里的每个数据指的是每一个batch。而一旦数据不是同...
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投递美团等公司10个岗位 >
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牛客344243631号
2023-09-07 22:19
算法工程师
SHEIN提前批NLP面试题目简析
1.Transformer的多头注意力的作用:从GCN的角度就是探索更多的权重矩阵。原文的解释是MultiHead-Attention 提供了多个“表示子空间”,可以使模型在不同位置上关注来自不同“表示子空间”的信息。 即通过MultiHead,模型可以捕捉到更加丰富的特征信息。这里的多个表示子空间其实就是GCN里的多个权重矩阵。2.无序数组的中位数:这道题应该算是本科算法课的入门题了,找中位数和找任意第k个数是一样的方法。方法一:快排一次后,检查k落在哪个区域,然后对那个区域再进行一次快排。如此反复,可得答案。方法二:同样使用快排,但是对基准数不再随机,而是尽可能找出让两段区域长度相等的划分...
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投递SHEIN等公司10个岗位 >
如何判断面试是否凉了
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牛客344243631号
2023-09-06 23:54
算法工程师
旷视NLP--中科大硕士--面试题目简析
试题来自@ustc_zh 介绍lora,p-turing,各自优缺点 Lora是采用低秩矩阵分解的方式进行模型的微调,在transformer中,主要在wk,kq,wv,wo这四个矩阵中进行SVG分解,秩R是所设置的新的超参。 优点: 1)和原模型相比完全没有推理延时。 2)可插拔式的使用,可以快速针对不同的下游任务训练不同的lora权重(尝试过stable diffuion的不同LORA之后可以深刻的体会到它的优势) 3)低参数,适合小样本场景。 p-Turing是直接新增参数的方式进行的微调,在transformer中,主要在embedding层,wk,wv出拼接新的参数,以进行微调。 优...
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投递中国科学技术大学等公司10个岗位 >
我的实习求职记录
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牛客344243631号
2022-08-15 20:43
算法工程师
题解 | #列表的最值运算#
还是非常easy的 x=input().split() y=[] for i in x: y.append(int(i)) a=max(y) b=min(y) print(y) print(a) print(b)
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牛客344243631号
2022-08-15 20:14
算法工程师
题解 | #查字典#
没啥难度 x=input() y={'a': ['apple', 'abandon', 'ant'], 'b': ['banana', 'bee', 'become'], 'c': ['cat', 'come'], 'd': 'down'} for i in y[x]: print(i,end=' ')
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