腾讯机器学习面经

冬招的第一个offer
一面
先拷打项目
然后手撕多头注意力机制和一道算法题:lcr08长度最小子数组
然后问了一些八股
linux如何查看某个文件有多少行
linux如何查看某个文件的第几列
git回滚的指令
合并分支的指令
弹一弹熟悉的激活函数和优缺点
fasterrcnn的优化
yolov5v8的优化
为什么业内yolov5用的比较多而不是yolov8
多头注意力机制和单头相比有什么优势
正则化为什么可以增加模型泛化能力

二面
拷打项目和实习,围绕项目问了很多细节问题,并讲述实习收获
然后手撕dnn分类和算法题:lc1262可被3整除的最大合
本来想用贪心,写的细节有点问题,然后给面试官口述了一下思路,后面面试官提示用dp,然后换dp重新写了一遍
最后八股
数据分布不平衡的时候如何解决
focalloss如何计算
bn层训练的参数包括什么,都是什么作用

hr面
自我介绍,分享收获最多的一段经历
然后咨询现有offer,沟通薪资

全部评论
请问这是面实习还是正式校招啊?
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发布于 03-18 12:55 四川
进面试会有论文门槛吗?
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发布于 2024-01-03 21:47 上海
算法岗机器学习还要问linux啊? linux我一点不会啊
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发布于 2023-12-19 19:35 浙江
请问楼主有签过三方了吗?腾讯这边会等和上家解约三方吗?会等多长时间呢?
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发布于 2023-12-17 14:49 福建
啥时候投的啊
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发布于 2023-12-16 18:00 广东

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xiaolihuam...:当然还有一种情况是你多次一面挂,并且挂的原因都比较类似,例如每次都是算法题写不出来。面试官给你的评价大概率是算法能力有待加强,算法能力有待提高,基础知识掌握的不错,项目过关,但是coding要加强。短期内高强度面试并且每次都是因为同样的原因挂(这个你自己肯定很清楚),会形成刻板印象,因为你偶尔一次算法写不出来,面试官自己也能理解,因为他清楚的知道自己出去面试也不一定每一次面试算法都能写出来。但是连续几次他发现你的面屏里面都是算法有问题,他就认为这不是运气问题,而是能力问题,这种就是很客观的评价形成了刻白印象,所以你要保证自己。至少不能连续几次面试犯同样的错。算法这个东西比较难保证,但是有些东西是可以的,例如某一轮你挂的时候是因为数据库的索引,这个知识点答的不好,那你就要把数据库整体系统性的复习,下一轮面试你可以,项目打的不好,可以消息队列答的不好,但是绝对不可以数据库再答的不好了。当然事实上对于任何面试都应该这样查漏补缺,只是对于字节来说这个格外重要,有些面试官真的会问之前面试官问过的问题
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