字节CV搜索提前批一面面经

写面经攒攒人品吧,明天二面了,但愿顺利

  1. 问项目,具体是怎么个效果和流程,用的什么开源框架
  2. Stable Diffusion里是如何用文本来控制生成的,Unet的Attention模块具体是如何实现的
  3. Cross Attention说一下,Attention 里用了 softmax,讲一下softmax
  4. softmax用来做分类时对应交叉熵函数,讲一下交叉熵
  5. Focal loss 解决了什么问题
  6. 讲一下dropout,train和inference的时候有什么区别
  7. 手撕1:给定一个分词表和一个字符串,将字符串按照分词表进行切分,返回所有可能的分词结果
  8. 再问几个复杂度的问题,快排复杂度多少,冒泡/插入排序复杂度多少
  9. 堆排序知道吗?建堆的过程是什么样的,复杂度多少?
  10. 手撕2:给定一个和为1的分布,按照分布的概率值输出对应的数组下标 [0.23, 0.07, 0.5, 0.2] : 23%的概率输出0,以此类推
  11. 判断落区间的复杂度是多少,有没有优化空间(答了二分)
  12. 用二分写一下(写了半天边界没太判断好)
  13. 最后反问

#字节##字节跳动信息集散地##面经#
全部评论
我一面字节推荐也碰到你的第二道手撕算法题了,也是明天二面
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发布于 2023-08-14 20:13 法国

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上周组里招人,我面了六个候选人,回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人,算法题写得都不错。第一道二分查找,五分钟之内给出解法,边界条件也处理得干净。第二道动态规划,状态转移方程写对了,空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历,力扣刷题量都在300以上。后三个呢,就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好,有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生,我印象特别深——她拿到题之后没有马上写,而是先问我:“面试官,我能先跟你确认一下我对题目的理解吗?”然后她把自己的思路讲了一遍,虽然最后代码写得不是最优解,但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的,但当我问她“如果这里是线上环境,你会怎么设计’的时候,她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么?我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候,也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷,你不刷就过不了笔试关。后来工作了,前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候,没人让你写反转链表,也没人让你手撕红黑树。更多的是:这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官,慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出,但目的变了。我出算法题,不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候,是怎么思考的。你会先理清题意吗?你会主动问边界条件吗?你想不出来的时候会怎么办?你写出来的代码,变量命名乱不乱、结构清不清楚?这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具,不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路,这没问题。但如果你刷了三百道题,却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的,那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode?要刷,但别只刷题。刷题的时候,多问自己几个为什么:为什么用这个数据结构?为什么这个解法比那个好?如果换个条件,解法还成立吗?把刷题当成锻炼思维的方式,而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的,从来不是一台背题机器,而是一个能解决问题的人。
牛客51274894...:意思是光刷力扣还不够卷
AI时代还有必要刷lee...
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