字节跳动算法实习生一面+二面面经

本人本科和硕士都是数学出身，硕士导师做SVM的，我有点想往深度学习相关的方向转，此次面试字节Data部门算法实习生，今天下午二面结束，感觉希望不大了，在此放上大概率凉经

0217 一面

1. 自我介绍
2. 算法题：力扣11.盛水最多的容器，力扣1884.鸡蛋掉落-两枚鸡蛋。第一道算法题是经过循循善诱才写出来的，第二题面试官只是带我分析了一下，没让写。
3. 聊项目，结合项目穿插着问基础知识，问了LSTM和Transformer的原理，Transformer的计算公式，K，Q，V怎么算，Transformer为什么要用多头，Transformer里的残差连接在CV哪里用到了（resnet），又问了resnet的思想。其他的都是问的项目实现细节
4. 问我能实习多久，老板管的严不严，最好不要老remote
5. 反问环节，我问对方怎么培养实习生、部门业务都有啥、工作过程中对机器学习和深度学习的模型需要应用到什么程度

0221 二面

1. 自我介绍
2. 算法题：给定三个等长数组，每个数组选出一个元素，要求相加和为64，要求输出每种三个数组合，它们的元素出现次数乘积，再对所以可能求和，要求时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1)。我只会暴力破解，但显然时间复杂度不对。做的过程有点懵，想了半天面试官提示先把小于64的数过滤出来，我还是想不出，然后又提示用dict存储计数，至此已经算是完全告诉了我做法。其实我知道得用dict存储计数，但是我是真没反应过来过滤完之后空间复杂度就是O(1)了，直到写着写着才反应过来。
3. 介绍一下某某项目（主要是数据分析和最优化问题建模相关的项目，和深度学习不相关，是一面唯一完全没问到的项目），介绍过程中面试官没有打断提问，讲完了也没问啥，估计是觉得不相关，或者我没讲明白。
4. 开始跳脱项目问八股，让说一下激活函数的作用，relu的公式，relu在0的位置可导吗，不可导怎么处理；说一下神经网络都有哪些正则化操作？BN和LN分别用在哪？Transformer可以用在视觉任务吗，怎么用的，是用BN还是LN？Attention和全连接的区别是啥？
5. 问我能实习多久，每周去几天，然后让我反问。我问对方怎么培养实习生，部门业务有啥，觉得我这次面试表现如何，哪里还需要提高？面试官说代码能力偏弱，某某项目不太相关（他只问了这个不太相关的项目，说是因为其他的上一面问过了），基础知识还可以。

感觉面试官比较冷漠，氛围不如一面融洽，且没有针对项目问很多问题，估计是因为本身就不太相关，加上自己讲述的可能也没有让他很明白，所以后面基础知识问的也很跳脱，和项目没什么关联。而且面试官全程给人一种看我很弱的感觉。

二面应该是就此凉凉了吧，毕竟代码能力偏弱是硬伤。。。对非科班确实很残忍555我刷的力扣会的一道没考到555555。