大疆机器学习笔试题讨论

3.12 一面3.15二面3.19三面3.20挂总结：个人基础知识还是有所欠缺，需要及时补充，但是不明白，二面三面为啥一点简历都不问？一般不都是二三面简历深挖吗？后续会更新面试问题引流，字节抖音美团百度快手京东 #牛客解忧铺#

先允许我向各位佬介绍一下自己，华科本硕但非科班，学的都是数学。去年六月开始学习Java后端相关技术栈，只学习到了Java、MySQL、mybatis、spring、springboot和springsecurity，还有一些linux指令，可以说技术栈比较浅。自学过操作系统和计网，目前LeetCode hot100刷了70题。因为巧合，现在来到了滴滴做大数据开发实习生，但是Hadoop等大数据框架组件都没学习过。现在也是非常想投暑期实习。😅目前就是非常迷茫。不知道以后是走大数据开发，还是走Java后端开发。恳请各位佬给我点小意见吧~😘附上两份不同的简历。

1.自我介绍2.抓着项目的一些问面试官喜欢问从顶层的实验设计的一些东西我的实验为什么要选用 cos 距离或者 mse？能不能用 KL散度？是不能用还是不好用？KL 散度和交叉熵的区别和联系是什么？（都是我没考虑过的问题 有点汗流浃背）既然你用到了那么多微调方式， 那你有什么实验过程中探究了 lora 的比如 秩之类的参数的影响吗？prompt tuning  ptuning v2 有啥区别？（说完他觉得我说的太八股太宏观了，又讲了一堆原理）为什么 p v 2 比 prefix tuning 要减去那个 lstm 和 linear？ 我说论文里说适配 NLG 任务，好像记错了。有没有接触过强化学习？为什么你们只考虑微调，是因为啥原因？你是用几张卡跑实验？多大参数的模型？跑的时候内存占用量多大？有没有试过全量微调？ 那你想一下，假如我用 deepspeed 的几种版本， 全量微调7B 模型，内存占用多大？最后大概的意思就是说他比较看重实验最初的一些设计能力， 不能蹬 OOM 再来解决。让我之后要多理解一下 deepspeed。说社招看的多这些理解能力。反正基本上就是项目围绕讲。 后面说我项目做的，工程应该能力不错。 代码题也是那种很简单的处理数据。

1 介绍下你自己我按照常规的套路，先自我介绍，然后介绍我的项目，想引导着问些八股，但是好像没用😂2 32位和64位你能联想到什么，从机组操作系统，数据结构等角度，开放性的谈一下你的理解😂😂这个问题直接问了15分钟3 手撕代码给你一个应用场景，设计合适的数据结构，并完成两个功能函数看出来是树了😂😂，但是没咋刷算法，以为只问sql，我的格局小了，写了二十分钟，一点不会😂😂总结：快手很好，我菜了，大厂面的是综合素质和算法，背八股是行不通的，哈哈😂😂😂