zoom 语音算法面经 已意向
之前面了zoom的2技术+HR面，挺有意思的，总体不难，但涉及的知识面很广，在这里记录一下几个印象最深的问题
一面：
手写 k-means
k-means会不会出现某一个类没有数据的情况
为什么EM算***陷入局部最优
项目深挖
transformer transducer说明
WFST解码器说明
BPE训练和char训练相比有什么优势劣势
二面：
各种排序算法和复杂度
hash map底层实现
SGD和Adam优化器说明
L1 L2正则项的区别
贝叶斯公式的应用
手写一个给音频文件加高斯白噪声的程序，要求读取wav文件并输出wav文件，要求可调节SNR（放本科毕业分分钟搞定🤣，不过现在信号处理忘了好多）
9-28 HR面：
常规问题
为什么选择zoom
和现在拿的offer公司相比，如何选择
投递58到家等公司8个岗位
