百度NLP算法面经 感觉好难

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...

在我刚开始学习的这个阶段，我想先把学什么怎么学梳理清楚，这样就不会陷入信息过载的焦虑，每天也比较有计划。🔵 技术知识一上来学技术搞一大堆术语一个都看不懂就很容易劝退，所以尽量要放轻松。我们主要是要了解基础概念和对应的本质，要关心发展趋势（啥问题是技术大佬们在努力解决的），不需要知道细节。两个对我来说比较比较好的方式：1. 看youtube，特别是andrej karpathy，超级多人推荐他是因为真的讲得好。B站有中文字幕版。2. 直接问AI （GPT deepseek等）。让AI解释概念。比如prompt要明确说我是一个文科生没有技术基础，你给我解释什么是transformer模型的多头注意力。AI给我举了一个中文语言学的例子，并且给我提了一些问题，在提问->回答中理解，来确保我能理解。🔵 AI工具多试用，了解AI能力边界。如果不贵的话花点钱试用一下市面上的产品。比如AI生成视频的领域，如果用一阵可灵和即梦就知道人物一致性、时长限制可能就是核心卡点了。在目前这个阶段如果要用AI生成视频需要很多人工工作的。🔵 市场需求AI让很多搞不成或者不好搞的事情变得都能搞了。多去看一些商业案例。新闻，一些好的播客，或者一些创始人的twitter或者一些采访视频。听真的干事情的人讲对市场产品和商业化的思考的价值一定是最高的。话说我其实觉得这个和AI关系都不大，我们本身就应该多关注商业案例。（我现在还属于超级多输入应接不暇的阶段，之后想明确一下哪些订阅的内容输入对我来说是帮助非常大的再分享一个list。）其他重要的事情：- 为自己制造一个让自己开心的环境，有一起学习的朋友或者有一笔小小的预算用来试用产品。- 要有输出，vibe coding写一些自己的小app或者输出一些笔记记录都是好的。我最近都在实践。- 改变自己的习惯，在生活中融入AI。Sam Altman之前有个采访说，他们观察了很多AI的使用者，30岁以上和以下有巨大的差异，30岁以上的人会习惯性地把AI当成搜索引擎在用，而30岁以下的人回把AI当成智能体，和ta进行智力、情绪甚至情感交流。要像一个年轻人一样用AI。

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...

偶然刷抖音被喂到的，号称不会被共享屏幕截取