紫光展锐图像/视觉及AI算法面试

这段时间又是找实习的高峰期，有很多uu在问主包是怎么才能找到第一份实习。其实主包在第一次实习的时候发过一次学习路线分享，不过这么长时间过去了，主包又有了新的感触，所以重新写了一份转码找搜广推实习的学习路线分享给大家，希望对大家有帮助。以下是主包的一个学习路线，几个部分可以并行学习，但是一定要注意主次之分⚠️（顺序代表主包认为的重要性顺序，仅个人意见）1️⃣手撕（顺手学Python）手撕一定是找到实习最关键且最容易上手的一个部分，可以说当你其他部分都很薄弱的时候，手撕就是让面试官给你通过的关键一手。时间紧，任务重❗找第一份实习的时候只需要反复刷力扣hot100中的easy和mid即可，日常实习90%的手撕都是hot100原题或改编。之前没有相关算法经验的同学，建议放弃自己思考，第一遍刷题的时候，每题直接找一个能看懂思路进行复现，甚至是背诵 。第一次找实习建议至少刷三遍再去面试，最好是能做到看到题目就知道思路。力扣没准备完善千万不要着急找实习，不然可能会浪费宝贵的面试机会。同时面试前要了解该公司手撕是核心代码模式还是ACM模式，如果不会读取输入建议提前学习下。此外还有一些常见的非力扣手撕，包括AUC和注意力等。2️⃣推荐系统相关项目（or自己做过的深度学习项目）项目是你唯一能够和面试官进行交流的环节，一定一定要熟悉项目中的每个细节，包括特征工程，模型结构，模型训练，评估指标，优化过程等等。推荐系统常见的项目主要有阿里云天池新闻推荐和kaggle otto。但是现在只是复现这两个项目有很大概率是过不了简历的，所以最好是能缝合复现经典论文模型：比如复现Wide&Deep、DeepFM、DIN、DIEN等经典推荐模型。不一定要有效果（没效果也可以编有效果），但是一定要能讲清楚原理等。或者可以尝试复现一个生成式推荐项目，这类项目在面试中会很有亮点，大家可以自行在网上找资源。3️⃣推荐系统和大模型因为第一次实习之前，面试官实际上是默认你没有具体的业务经验的，所以这部分除了项目中涉及到的内容以外，只需要有个宏观的认识即可（包括推荐系统各个部分的作用与模型发展史，有时间可以再看看大厂前沿的模型）。还有一半写不下了，可以查看图片中的内容。祝愿每位同学都能顺利获得心仪的实习offer！互联网大厂实习

什么是静态多态与动态多态？动态多态的底层如何实现？ 虚函数表和虚函数指针分别存放在哪里？ 有了虚函数后，一个对象的存储空间大约会多几个字节？ 父类与子类共用同一张虚函数表，还是各自一份？ 如何实现一个单例？ inline（内联）相关：适用场景？所有方法都可 inline 吗？声明了 inline 编译器一定会展开吗？构造/析构能 inline 吗？ 你熟悉的进程间通信（IPC）方式及使用场景？ 进程、线程、协程的区别？ Go 语言如何使用协程？ 如何更合理地关闭一个 channel？ TCP / UDP / HTTP 的区别？ select / poll / epoll 的并发 IO 处理方式...

📍面试公司：长鑫存储🕐面试时间：2025-7月底💻面试岗位：深度学习❓面试问题：1. 自我介绍2. 项目介绍+发散八股，主要针对课题项目的深挖，以及对llm，agent的理解和应用思考3. 反问（工作强度：貌似875，工作内容：llm，RAG等）🙌面试感想：无手撕，强度不高，基本问简历内的问题并进行发散，属于AI+X方向，未来可能从事llm，RAG等方向，等开奖。

被HR姐姐捞的，本来还没打算投，而且虽然JD有我的方向，但是这个音乐生成总感觉和我不太搭边（为三面埋下伏笔┭┮﹏┭┮）一面问第一段实习动机，整体工作流程，项目最大难点，用到的音频特征，最终效果，还有什么不足，打算怎么解决这些不足，RTF，为什么选这个模型，中间穿插一些项目相关的八股。问了一个竞赛的细节场景题当拿到一个任务（例如xxx(我的一个方向)）时，你一般会怎么做？第一步做什么，第二步做什么，最后怎么落地？手撕无重复子串反问二面问实习详细介绍一下xxx的经历（开始吟唱）问一些具体的场景和badcase，还有什么缺点。怎么解决。过渡到第二个项目：和之前第一个比有什么优缺点，模型参数量多大问最...