1. 深入讲讲你项目中最复杂的技术问题，从问题分析到解决的完整过程参考答案：我在做工业视觉检测系统时，遇到了一个非常棘手的性能问题。系统需要实时处理30fps的高分辨率图像（2048x2048），但实际运行时只能达到15fps，而且CPU占用率高达90%，完全无法满足生产需求。问题分析阶段，我首先使用性能分析工具定位瓶颈。通过Valgrind的callgrind分析发现，图像预处理和特征提取占用了70%的时间。具体来说，高斯滤波、边缘检测、轮廓提取这三个步骤最耗时。同时发现主线程在等待图像处理完成时被阻塞，导致界面卡顿。深入分析后发现几个关键问题：第一，所有图像处理都在主线程执行，阻塞了事件循...

"Transformer的注意力机制是怎么工作的，为什么self-attention能捕捉长距离依赖？"——这题看起来简单，但面试官会一直追问，从Q/K/V矩阵问到计算复杂度，再问你和RNN相比优劣在哪，答不深就会被一直挖。还有经典的"过拟合怎么解决"，说出Dropout、正则化还不够，面试官会继续问你在实际项目里用过哪个、效果怎么样，纯背答案根本撑不住。

1. 自我介绍，说说你的求职意向和职业规划回答框架：教育背景和技术栈项目经历和技术特长为什么选择声网/云平台方向短期目标（1-3年）：技术深度、业务理解长期规划（3-5年）：技术专家/架构师2. 介绍一下你的实习项目，重点说说遇到的技术难点回答要点：项目背景和业务场景你负责的模块和技术选型遇到的具体问题（性能、并发、稳定性）解决方案和技术手段项目成果和个人收获3. 说说你对实时音视频系统的理解，客户端和服务端的交互流程是怎样的答案：核心流程：信令交互：客户端连接信令服务器（WebSocket/TCP）房间管理：创建、加入、离开用户状态同步：上线、下线、静音媒体协商：SDP（Session De...

整体面试还是不错的，但是没后续了，攒攒人品～1. 项目拷打2. 实习项目介绍，问的很细致3.  wide&deep模型怎么得到user/item embedding的？4. wide&deep用的是什么损失函数5. mtl模型了解吗？介绍下mmoe6. 多个任务怎么平衡loss7. relu做激活函数优缺点8.   catboost和 xgboost 区别9. catboost 怎么处理类别变量的10. 然后又问xgboost 怎么处理缺失值的11. xgboost的损失函数是什么12. DIN里activation unit结构介绍一下13. transformer结构中的attention机制是怎么样的14.   神经网络初始化权重为0的影响