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日常实习

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27双非本—腾讯IEG游戏安全后台实习面经
运气还可以,算是10天速通了吧timeline:9.16 一面9.18 二面9.22 三面9.23 HR面9.24 录用评估9.26 Offer腾讯一面(1h)1. 介绍实习需求(K8S 和 Casbin RBAC 相关)2. 为啥初创实习两个月离职3. Go 为什么支持高并发4. GMP模型原理5. Goroutine Work-Stealing 的目的6. P的角色的作用,如果在M上维护Goroutine队列有什么不好7. GMP对CPU密集型任务能提高并发么8. IO操作需要CPU么,什么时候需要,磁盘IO和网络IO的区别9. Channel的作用和底层实现10. Channel的缓冲区在用户态还是内核态11. Goroutine阻塞等待的时候由谁来唤醒,需要额外的goroutine来遍历所有的channel么12. M上的G0是干嘛的13. 介绍select/poll/epoll14. 网络IO的流程15. 了解过Go Runtime么算法:求两个数的最大公约数腾讯二面(1h)1. 介绍实习需求,最有挑战的部分2. RocksDB了解么,说一下LsmTree3. 详细介绍一下Raft协议4. Raft协议和Paxos协议的区别,有哪些优化5. 介绍一下React Agent6. LangChain 和 LangGraph 的区别7. Agent 和 LLM 的区别8. Function Call 和 MCP 的区别9. RPC的全流程10. 负载均衡算法有哪些11. 介绍一致性Hash算法,服务扩缩容之后有什么影响12. 网络编程13. 介绍一下TCP和UDP14. 介绍一下HTTP各个版本及实现算法:1. 编辑距离2. 两两交换链表中的节点腾讯三面(30min)1. 介绍实习,你做了什么2. 介绍项目3. 实习时长,到岗时间,推HR面腾讯HR面(15min)1. 离职原因2. 实习时长,到岗时间3. 聊聊天
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算法岗-日常实习-面经
面试历程: 9.2 贝壳找房 语音算法岗 技术一面→技术二面挂9.2 标贝科技 语音算法岗 技术一面→技术二面→hr面→斩获offer 岗位垃圾已拒9.3 智谱华章 大模型岗 技术一面 挂,大模型岗不匹配9.12 小红书   交易算法岗 技术一面 挂,交易算法不匹配9.13 滴滴 安全算法岗 技术一面→技术二面 挂,自我感觉良好但后续无通知9.16 滴滴 地图导航算法岗 技术一面→技术二面→加面技术三面→斩获offer9.17 阿里高德 交通算法岗 技术一面→技术二面→斩获offer9.18 快手 支付算法岗 技术一面 挂,岗位不符整体上面试的方向分成三类:语音算法岗、时序算法岗、其他岗位,因为自己的基础主要在语音识别和时序预测,所以主要介绍前两个方向的面经,其他岗的我也不太懂,只是试着面了一下;所有岗位的面试流程均为:自我介绍→项目穿插八股→算法题→反问环节面经:1、为什么会出现梯度消失或者梯度爆炸?2、LSTM相较RNN又有什么优势?3、介绍你用到的损失函数4、详细解释transformer的整体架构5、transformer为什么要用注意力机制?共有几个注意力机制?为什么用多头注意力机制?6、说一下q、k、v机制以及注意力计算公式,为什么公式中要除以根号dk?7、交叉注意力机制的q、k、v分别来自哪,是编码器还是解码器?8、说一下transformer训练一次都有哪些参数会更新?9、你用的transformer参数量是多大?10、为什么要位置嵌入,使用加法嵌入而不直接拼接?11、说一下transformer为什么要用层归一化而不用批量归一化,他们两个的区别?12、你用过哪些音频处理办法?音频处理流程?用过哪些pytorch的库?13、说出你用过的linux命令14、了解哪些机器学习算法,KNN的neighbor参数的作用?决策树、随机森林是bagging还是boosting?15、分类和逻辑回归的区别?16、用过哪些优化器,训练轮次是多少?17、模型的输入是什么,输出是什么?18、介绍TDNN和ECAPA-TDNN,了解等错误率吗,p、r、f的计算公式?19、对时序数据做过哪些预处理?特征选取是怎么做的?数据量是多少?输出百分比是92%,另外的8%差在哪?20、降维方法有哪些?VAE和普通自编码器的区别?21、了解常用的推荐系统算法吗?22、在你的项目中,用到了transformer的哪些部分,编码器还是解码器,还是全部?23、了解端到端吗,该怎么实现?24、说一下transformer为什么要掩码,三个注意力都有掩码吗?25、了解大模型吗,介绍RAG,说明RAG的作用,说明为什么大模型会出现幻觉?26、声纹识别技术的损失函数是什么,评价指标是什么,做了哪些调参调优工作?27、介绍whisper模型,说明其和transformer架构的不同之处28、介绍语音合成模型VITS29、写transformer的注意力机制部分的代码,会sql吗,写sql、写算法题,问思路30、为什么LSTM有时候会比transform好?transform为什么训练比较慢?31、说一下transform在时序上最新的工作32、场景问答,司机怎么接人,怎么为乘客规划最新上车点33、说出能准确描述自己的三个词,怎么做目标规划34、讲一下最近你读的一篇文献35、在你打比赛中,你觉得冠军的代码比你的好在哪里,有什么优势?36、算法题:leetcode随机出题、写场景sql题、手写transformer
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27学院本鼠头铁中...
在阿b实习了半个月,最近国庆闲下来分享下学院本鼠鼠的路程。因为学历劣势,便早早做了实习打算。在大二下ssob招呼语1000+时,找到了学校附近的一份实习,帮二手手机店老板写仓储系统,去了发现算上我只有两个研发。于是每天背着游戏本坐着往返一小时的公交,顶着维修的胶水味和烟味干了一段时间就跑路了,第一段实习结束。大二下的暑假,想着有了一段实习或许会轻松些,却没想到依然难找,转眼间ssob招呼语就来到了3000+,此时oc了苏州一家小厂,不过也比上一段正经些,是100-499人的小厂。于是一人从广东来到苏州,干到了9月开学前才提了离职,第二段实习结束。大三上想着大家都说大厂日常实习多,于是海投了大厂,发现这句话学院本不适用,即使有了两段实习还是已读不回,优先级低中低,于是去海投了中小厂,后来实在智能OC,再三犹豫下还是拒绝了,认为自己两段小厂再去小厂了意义不大。于是继续海投中大厂,再后来来到了阿b测开,并且开发的内容比较多,自认为是非常幸运地一次。另外幸运的是成功为这份实习争取到了免听实习流程,在实操前有打听过有类似的流程,于是拿着大一大二参加过的蓝桥杯类水奖去找了一位位领导,准备了一份份申请书/保证书也是幸运地申请成功。小小感叹一下,越是起点低就越要把握住那来之不易的机会,因为很有可能错过就真的不复了。回顾我在没有实习时基本每天都会把ssob招呼语打满,不想背八股时就一直刷hot100,如今招呼语3000+,hot100四刷完,有点好奇到明年秋招时招呼语会到多到多少,hot100又刷了几遍...发此贴只是想激励和我一样低学历迷茫的友友。即使最后秋招依然路边,但我们至少努力过不是么。
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