真的破防了

💼公司岗位👥面试题目🤔面试感受 #社招# 1.简历介绍yolo项目介绍如何处理误报和误检问题gpu不够怎么处理fp16和fp32模型调参和模型裁剪怎么做的pytorch original memory（这里忘记了 完全不知道）2.cnn感受野概念transomer和cnn区别和用法 self- attention里的开根号原因熟悉cuda嘛？写过cuda嘛？写过算子嘛？结论：不是很match，不继续面了只能回忆起这么多了 相关同学加油👏！分享面经 保佑🙏offer早点拿到待审核的公司offer…🙏🙏 #算法面试分享#

4.18面的，到现在还在一面评估中😭，发个面经攒人品。30mins，美的EDP部门，面试官人很好。5mins的自我介绍，10mins+的对个人生活、学习什么的各方面的问答，然后剩下才是问技术。前面的各方面问答，这方面问得很杂，就是问学习、生活、感情各方面，有些忘了：1、问为什么选择前端，喜欢前端哪方面。2、你这个专业给你生活带来了什么便利。3、有无在生活上遇到过挫折或者困难，当时是怎么解决的，遇到的时候有无很失望过。4、有无组织过大型活动，收获了哪些知识，在活动中担任什么角色，具体怎么做的。5、生活上有无遇到过经过自己不断努力最终收获成功的例子。6、问大学学习生活上有哪些转变给你带来了便利。...

前两个流程都被结束了，然后被腾讯视频捞了，之前的面经马上到达字数限制了，所以新开一文记录。一面时间：4月17日 16:00 ~ 17:00上来先是做了一下自我介绍然后开始问实习的项目，让详细的讲，期间就夹杂着八股。使用的什么loss函数，除了交叉熵损失函数还了解哪些损失函数。项目过程中有没有遇到过过拟合的问题，什么原因造成的，什么办法解决。为什么L1和L2正则化能够缓解过拟合的问题。项目过程中模型设计方面遇到过什么问题，怎么解决的。什么时候会用softmax，和sigmoid的区别。了解什么召回算法。双塔降维的流程是什么？现在tf比较熟悉了吗。（因为提到上一段实习中最开始不习惯使用tf而是习惯使用pytorch）因为上段实习中讲到了特征降维，面试官问了一个场景题，比如当前情况下我没有任何用户的过往历史数据来进行学习，但我需要进行特征降维，我应该怎么做？后来面试官讲到他们目前遇到这个问题，然后想看我有什么想法，最后讲他们使用的VAE，问我有没有了解过VAE。结束之后做了一个算法题：1120. 子树的最大平均值然后就是反问时间。希望能过吧，三战腾讯了----------4月26日更新二面时间：4月25日 15:00 ～ 16:10主要就是问简历上的项目，然后从项目开始扣八股。介绍一下transformer，位置编码为什么要用三角函数。了解过哪些推荐算法，说了DIN就让简单介绍一下。思考一下如果是短视频推荐当中的序列，应该怎么编码。了解SGD，adam等优化器吗？adam和adagrad各自的优缺点以及适用场景。如果要从头开始做一个预测用户视频观看时长的模型，应该有哪些步骤？如果同时要优化用户的点击率和用户的观看时长，应该怎么做？多任务模型了解过哪些？权重共享是共享哪些部分？实习中用到了降维，因此问了一下了解过其他降维方法如pca没有？没有做算法题，如果过下一面是总监面，不知道结果如何，祈愿----------5月9日更新三面时间：5月8日 14:00 ～ 14:50三面是总监面，自我介绍完了之后针对之前做过的项目深挖了一下细节，然后问如果后续针对项目的算法进行优化会从哪些方面进行考虑，感觉主要看你的思维和解决问题能力。三面结束后第二天约了hr面，在10号

20年末流二本毕业,2月份过年前因为业务方向问题和老板吵了一架被开了,目前为止换了三家公司,三月份中旬开始找工作(说实话,不上班的感觉真的太爽了)华侨控股 过了没去(hr看起来很好看,可惜加了微信之后发现结婚了)因为之前是主做供应链的,这家希望把我招进去完善他们的供应链系统。基本没问什么技术问题,都是围绕供应链业务展开的,聊的还不错,但是薪资给不了目标和诚电气 过了没去这家主做亚马逊跨境erp,大部分问题也是围绕业务展开,技术问题问的很少,CTO人很不错。没去的原因研发部门规模太小,进去之后估计又要和老板直接对接,不喜欢子不语 挂了这家也是做供应链的,技术问题偏多,但都问的很抽象,...