算法工程师面经

宁德时代一面背景： 多目标跟踪应聘岗位：机器视觉算法1. 目前多目标跟踪流程？2. 目前目标跟踪是怎么跟踪的？track by detection？3. 跟踪过程中卡尔曼滤波是怎么用的？4. 跟踪塑料袋、球场上球员怎么做的？5. 项目相关6. 论文相关7. 项目&论文推理速度怎么样的？能部署到硬件上吗？8. 跟踪过程中对遮挡情况怎么处理的？9. 做跟踪应该对检测很熟悉，用过最新的YOLOv7吗？10. 问能不能过来实习(回答明年3月后应该可以)问完后说后续会有组长(博士)进行二面，时间不确定。面试感觉氛围还挺轻松的。算法工程师

本硕211，均为非科班，硕士转行智能制造，工业ai，基本全部投递算法工程师，base上海。   前后投递的有将近60家，拿到了嘉银金科和紫光展锐offer。       面试挂掉的有寒武纪，远景智能，百度提前批， 瑛太莱  ，其他大厂统统简历挂或者笔试挂   奉上万得、小红书、嘉银金科、紫光展锐的面经给大家参考吧    1. 万得ai算法工程师      a. 为什么要用卷积神经网络      b. 卷积核大小如何设定的，为什么这样设定，为什么要用最大池化      c. 解释：pr曲线，roc曲线。L2正则，L1正则      d. 结果：第二天就感谢信挂掉了  2. 嘉银金科机器学习算法工...

发面经求好运~同时便于复盘   字节跳动广告算法(offer)   一面（40min）2020.03.11 14:00     介绍竞赛  说说Adam等优化器的区别（从Momentum到RMSprop到Adam以及Adam可能不会收敛，还说了NAG和AdaGrad）  对于LR来说，LR如果多了一维冗余特征，其权重和AUC会怎样变化（权重变为1/2, AUC不会变化）  写出LR的损失函数（交叉熵损失函数）  算法题：二叉树转双向链表（中序非递归遍历修改指针）    二面（1h20min）     算法题：一个类A有next，has_next两个方法，其中next调用会返回值，但索引会自增。...

三面完半个月终于座谈会结束啦，发个面经纪念一下小白菜的第一个offer。   从4月份0刷题找实习 面试翻转链表都做不出来 到现在太难了   时间过的有点久，有的记不太清了哈      2022.6.14 一面    30min       自我介绍    介绍发表的论文    GAN网络相关问题（我有相关项目）：1. GAN网络结构，从14年原始版说到stylegan2， 2.学习率如何设置，这里我不知道该答什么，就是adam优化器自己学习 3.如何让学习更稳定，答得不好，只说了个翻转标签，软标签    目标识别网络相关问题：1.faster-rcnn和yolo v4 的anchor box...

前言 本文目的有三  个人学习生涯的总结和记录 分享非科班转互联网的经验和感悟 对于转行互联网的想法 & 交流  说明：本文会将题主转码前后的心路历程详尽道来，我想有打算转行的同学应该会有类似的经历。 只想看干货的可以跳到第四节。后面还会专门出一期转码面经 一、个人情况 个人信息 双985硕，本硕均机械专业，0基础硬卷算法岗成功，转行上岸 硕士研究方向为智能故障诊断，水过2篇SCI，无顶会论文，获国家 实习经历 富士康：没错，就是那个富士康，属于校企合作项目，机械设备的故障诊断 腾讯：Robotic X 实验室，主要是强化学习在机器人上的应用 阿里：阿里云，机器学习岗，主要是机器学习在...

腾讯视频 pcg 一面 40min 算法题：   回文字符串的判断 字符串中最长的回文串(暴力写了一个o(n3)的，然后动态规划不知道怎么 初始化讲了思路)  面试： 介绍项目，介绍ATSS的方法和改进；描述yolo的改进；fcos和centernet的实现(不是自己实现的所以一笔带过) 二面 50min 算法题 写了20min： 字母赋值求和 (一点思路都没有，面试官提供思路，实现之后再对边界问题进行了实现) 面试： 介绍项目，介绍ATSS然后对ATSS的看法和怎么改进(这里对ATSS存在的问题进行详细的讨论，主要讨论我发现的)；为什么做项目里这种模型形式 问问题： 可不可以线上，主要做什么...

一、秋招战况复盘     美团推荐算法岗（实习转正，比较幸运）  百度机器学习算法岗（已经过了三个技术面，等待下周开奖）  阿里Lazada推荐算法岗（过了三次技术面，10.22结束HR面，等待下周开奖）  vivo推荐算法岗（深圳已offer，已经拒绝）  小米广告算法岗（过了笔试，但是面试选择往后推迟结果没有机会，同志们，给了面试机会一定要好好把握，我是因为实习最后一周出结果，想往后推迟一下，结果无了）  网易传媒推荐算法工程师（笔试a了1-2题，没有通过笔试，还是卷）  字节跳动电商算法工程师（提前批面过一次，但是很可惜当时并没有准备好，错过了机会）    总得来看，做了很多笔试，但是真...

一面   时间：1月12日  16：00     面试时长：50min      1、深挖简历，一直问简历，问项目，项目背景、个人工作、用到的技术   2、LR和线性回归的区别   3、说一下自己理解的XGBoost   4、XGBoost和GBDT的区别是什么   5、sql常用关键字的执行顺序   6、having的作用、用法   7、介绍一下RL中的 on - policy 和 off - policy   8、代码题目：反转字符串、给定2个字符串求最长公共子串的长度   感觉一面的面试官比较注重过往经历，深挖简历         二面   时间：1月15日  14：00   面试时长：...

0 导读   这是我写在公众号里的一篇文章，在此分享到牛客上，一来是希望能和牛客上的朋友们一起交流学习CV算法以及相应的知识，也欢迎大家关注我的公众号WeThinkIn   1 写在前面      大家好，我是Rocky。   前两天在部门里做知识分享的时候，一个不太面熟的同事一直积极参与，主动提问与我交流。我一询问，原来是新来的实习生，私下里我们相谈甚欢，毕业季他已经找到了offer，但是坦言算法岗越来越卷。   我突然想起去年毕业之时，曾想梳理算法岗相关的重点与高价值面试知识点，但彼时尚未进入工业界，对算法乃至AI行业很多维度的认识还有局限，故就此作罢。   此时此刻，我听着工业界前线的炮...

好像没人分享这公司，我来贡献一个挂经，不过体验还是不错的，点个赞～   平台是showmebug，吐槽一下，通话质量堪忧。。   下午连续两面   一面：1h   自我介绍   项目深挖   深度学习指标   数据不平衡解决方案   过拟合解决方案   特征选择的方法   开放问题：连续特征在什么情况下离散好，什么情况不好(给了一个具体场景，用户的CTR特征)   L1/L2的效果对比，为什么？   代码题：   给定单链表，每个节点存储一个字符，要求时间O(n)，空间O(1)判断链表构成的字符串是否回文串   智力题：   给定数据流，试设计一个函数能够以等概率的方式随机获取数据流的某一元素...

 面试某公司   上来没有自我介绍，直接上来介绍自己的项目。然后直接问问题   1)Python方面   浅拷贝和深拷贝的区别   多线性方面   2）使用的框架   我一般使用是Pytorch，所以他就问torch。记得他好像问nn.module和nn.Function的区别吧？   还有就是为什么反向传播之前要进行梯度清零。   3）深度学习理论方面   1.ResNet解决了什么问题？   2.RPN是如何选择候选框   3.CutMix和randomersse的区别   4.Cutmix和Cutup的区别   5.目标检测的Mosaic的原理和损失函数的计算。   6.LabelSmo...

一面1.1介绍项目11.2.讲一下cyclegan的结构和损失函数1.3.讲一下L1和L2的区别追问.L1和L2怎么计算追问.特征提取中如果要降维度应该用哪个？L12.1介绍项目22.2.bert的原理2.3.为什么要用多头注意力？类似卷积操作，关注更多地方2.4.讲一下self attention2.5.计算公式及意义2.6.QKV意义算法：最长递增子序列dp，刚才突然看懂了，面试的时候怎么就没想到(●—●)许愿下次offer

【新氧】面经！算法岗位！   面试官基本上都很准时。电话面试，之前找一个网络环境比较稳定的地方。   准备：手机、电脑、纸笔   P1：自我介绍   P2：面试官询问简历上的项目经历和实习经历。会问的很详细，自己不了解的部分一点都不要写在简历上。   P3：基础问：           1.你认为什么是知识图谱？作用是什么？未来的发展在哪？           2.做的方向是什么？           3.方向下最常用的模型有哪些？           4.word2vec的原理、两种方式和负采样？           5.transformer、bert的原理、self-attention、...

var a = [1,98,2,3,4,11,23,111,45,67]; var b = [2,3,23,45]; //  求a，b的连续的交集 要求输出[2,3]

#顺丰科技算法工程师面经# #算法工程师面经# #校招面经# 👈点击话题查看更多同类面经干货！每日面经精选，为你发掘牛客干货！

#华为算法工程师面经# #算法工程师面经# #校招面经# 👈点击话题查看更多同类面经干货！每日面经精选，为你发掘牛客干货！

#百度算法工程师面经# #算法工程师面经# #校招面经# 👈点击话题查看更多同类面经干货！每日面经精选，为你发掘牛客干货！

#算法工程师面经# #校招面经# 👈点击话题查看更多同类面经干货！每日面经精选，为你发掘牛客干货！

#字节跳动算法工程师面经# #算法工程师面经# #校招面经# 👈点击话题查看更多同类面经干货！每日面经精选，为你发掘牛客干货！