写面经，攒人品，求offer

先说说秋招吧，投了进几百家公司了，至今没有offer，可能是学历不行，也可能是工程能力不足，emmm，总之至今还是 0offer
从9月份就开始投简历了，到了10月底才开始有面试机会，后来改投实习，面试机会才稍微多点

联想研究院实习/10.30

1. 自我介绍
2. 问项目
3. 图像分割有做过吗，没做过，知道别人做过
4. 介绍自己公司，应该是搞理论的，说要在学术界受认可
5. 跟着哪个导师的，闲聊

奇瑞一面/10.31

1. 自我介绍
2. 对自动驾驶的了解
3. 着重介绍一下跟自动驾驶相关的项目
4. 只知道图像分割感知那一块的，路径规划有做过吗
5. 六级过了是吧
6. 行看你挺想来，给你过了吧，之后好好学习自动驾驶的东西
7. 在芜湖不想去，二面给拒了

MetaAPP 一面/11.02 实习

1. 自我介绍
2. 解释一下Transformer
3. 注意力机制
4. 多头注意力机制的多头指的是
5. 介绍一个熟悉的网络 介绍的是resnet
6. renet不是为了缓解梯度爆炸，而是为了缓解梯度消失问题的
7. 还知道哪些缓解梯度消失和梯度爆炸的方法
8. 双塔结构的好处是什么，为什么不使用单塔结构
9. transformer和CNN的区别是什么
10. 在实习时你们主要用到的数据是什么，都是什么类型的
11. 一道算法题，最长回文子串，问思路和时间复杂度
12. 反问
13. 什么时候能来实习

MetaAPP 二面/11.03 实习

1. 自我介绍
2. 介绍一下你的项目吧，着重说说创新点
3. 介绍一下Transformer的流程，有用过吗
4. 简单介绍一下你的实习工作
5. 你们公司对推理的速度要求的多吗，你的项目一般推理时间是多长
6. 介绍一下你参与的这个项目
7. 这些论文都投在哪写期刊/会议上了
8. 有使用过轻量级的Transformer吗
9. 算法：最长递增子序列
10. 能实习多久

镁佳科技-实习-一面/11.11

1. 自我介绍
2. 项目中的问题，正负对如何选择的
3. BN层的参数，输入是NCH，BN层参数是多少 2*C
4. softmax和交叉熵损失怎么计算，二值交叉熵呢
5. 如果softmax的e次方超过float的值了怎么办
6. 常用的优化器有哪写，ADAM和SGD有什么区别
7. Resnet的BottBlock和Basic Block有什么区别，为什么这么叫
8. L1范数和L2范数有什么区别，为什么L1解空间是稀疏的，L2解空间是稠密的
9. 目标检测的IOU用过吗？
10. 二分查找求x的平方根
11. 使用pytorch实现预测标签是N10，真实标签是N1的交叉熵，真是标签要换成N10，交叉熵是label的值乘以预测标签softmax后的对数，要将label的标签转换成N10，需要使用torch.scatter

轻松-推荐算法实习-11.14一面

1. 两分钟自我介绍
2. 问项目，实习时候的项目，用的什么网络，怎么计算相似性
3. 用什么损失函数，AUC用过吗
4. transformer用过吗，RNN什么的呢
5. 介绍一下transformer的结构，注意力机制在哪体现的
6. 参加过什么比赛吗，本科的java为什么现在不用了
7. 有没有offer，实习不一定能转正你能接受吗
8. 写代码，中序遍历二叉搜索树
9. 写代码，二叉搜索树插入节点
10. 递归有什么特点，比较重要的是哪写方面
11. 递归实现反转单链表
12. 闲聊

......

暂时就这么多了，秋招快要结束了，没有offer真的好难受
为什么人家随随便便十分钟面试就能拿到offer，连算法题都不用写，而我，emmmmm
为什么有写小厂的算法题那么难，那是我一个应届生应该会的吗？