许愿

写在前面：AI面试一般分技术面和行为面，大厂会有2~3轮技术面 + 1轮HR面。技术面以手撕代码 + 八股知识点为主，行为面主要考察项目经历和沟通能力。下面按模块整理高频题。1、机器学习基础请解释过拟合的成因以及你会如何处理？几乎每家必问。答题时要涵盖：正则化（L1/L2）、Dropout、数据增强、Early Stopping、降低模型复杂度等。BatchNorm 和 LayerNorm 的区别，各自适用场景？CV 方向 BatchNorm 更常见；NLP/Transformer 中 LayerNorm 是标配。能对比 GroupNorm 加分。梯度消失/爆炸是怎么产生的，有哪些解决思路？从...

真没招了，三月才开始准备八股和算法因为没想到不仅大厂笔试过不了小厂也根本鸟我，笔试都不愿意发一个，心里心存侥幸说即使没实习好好磨炼技术再做一两个rag、agent项目去秋招，但是我现在投暑期实习就感受到秋招的寒气了，完全不觉得是金三银四而是铜三铁四😭😭😭，怎么办完全没招了，最近焦虑到学都学不进去每天都在投简历

大二小登简历求拷打

一面时间：3.20面试官介绍业务自我介绍展开讲一下百度的实习（STAR法则）举一下评测过程中典型的badcase你的工作偏下游，那么是怎么推进闭环的？做ui自动化的时候，url页面相互跳转是怎么处理的？ui自动化用的chrome插件还是自动化平台？挑选一下实习中遇到的困难，你是如何解决的？语言技术栈用的什么？mysql的四大特性（ACID）隔离有哪些级别redis常见八股（分布式锁、三大缓存问题）tcp与udp区别tcp与udp各自举一个使用场景有用过白盒测试吗？算法手撕：leetcode1. 两数之和针对用户登录功能，设计测试用例反问环节二面忘了录音了，反正和一面问的差不多，后面反问的时候跟...