百度算法工程师(实习)笔试(3.13)

30道选择题,虽然感觉考得很基础,但是很全面..
有几道考图像处理的概念题,
考到了kmp(问空间复杂度)、循环队列,
有森林转二叉树的题,
有找出无向图邻接矩阵,
有考boosting和stacking,
有几道c++代码题(主要考c++面向对象、继承、友元函数、内联函数等),
有矩阵压缩的题,
网站默认端口是什么(80),
还有操作系统的题(TestAndSet)
还考了点概率论(很基础的有放回抽样)
编程题两道:1. 直接找连续的1的块数就行 2.第二题我直接用的贪心,但是只A了36%,可以用动态规划。
全部评论
今年百度编程题难度和往年就不是一个量级
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发布于 2023-03-14 19:53 北京
老哥 有百度的消息吗 一直停在笔试状态 不知道挂了没
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发布于 2023-03-16 21:05 湖南
笔试完之后流程退回简历筛选了,是不是代表寄了啊
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发布于 2023-03-15 17:20 北京
你好,请问笔试的题目能在哪搜到比较全的呀,想刷下题不知道在哪找
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发布于 2023-06-07 17:26 江苏
求问编程题怎么看对了百分之几呀
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发布于 2023-03-16 15:58 广东
我giao我第一题读错题意没过,第二题过了
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发布于 2023-03-14 09:25 天津
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发布于 2023-03-14 00:21 江苏

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1️⃣抖音一面1、聊项目。2、AUC的两种公式是?你能证明这两种等价的吗?3、BERT-CRF中,为什么要加CRF?好处是?4、self-attention为什么要用QKV三个矩阵,不用有什么问题?有没有哪个模型的Q和K矩阵是一样的?5、reinforce属于on-policy还是off-policy?为什么?6、reinforce带上baseline好处是?reinforce的loss写一下?7、策略梯度会推导吗?简单写一下?8、代码题(代码题一般别着急写,先跟面试官说下思路,确定了再写):lc 46,全排列(lc表示leetcode,下同)。lc 73,矩阵置0。2️⃣抖音二面1、介绍项目。2、知识蒸馏有哪几种?你觉得哪种效果最好?3、nlp的数据增强方法,主要有哪几种?每一种举个例子?4、分类的损失函数为什么是交叉熵而不是mse?5、BERT对输入文本的长度有什么限制,为什么要限制长度呢?6、BigBird里面有哪几种注意力机制?相比原始transformer的self-attention的优势?7、场景题:如何根据拼多多的商品数量,估计淘宝的商品数量?8、给出emb_size, max_len, vocab_size, ff_inner_size,num_heads, 12层,求BERT参数量。9、代码题:n皇后问题。3️⃣抖音三面‍1、简单聊项目。2、CRF和HMM区别?CRF为什么比HMM效果好?3、如果BERT词表很大,比如vocab_size达到几百万,怎么办?4、快速手写一些transformer的mha(多头注意力),伪代码意思一下就行。5、为什么对比学习中,temperature很小,而知识蒸馏的temperature比较大?6、你觉得在抖音买东西,和淘宝、拼多多他们的区别是?(我没在抖音买过,就只能现场编。)7、你最近看到过哪些paper?简单介绍下?8、你觉得自己有那些优缺点?平时喜欢怎么缓解压力?📳对于想求职算法岗的同学,如果想参加高质量项目辅导,提升面试能力,欢迎后台联系。
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1️⃣自我介绍:【⌚️10分钟】点评:流水账,有些磕磕绊绊,自我介绍环节的项目介绍的很详细,非常冗余。优化:写逐字稿,背诵,提升语言表达能力。2️⃣经常问题的问题优化:【⌚️20分钟】1:transform结构了解吗?回答点评:回答的很简单,5分吧,说了transform的结构是encode-decode结构,分块,每个块里面有四个组建,MHA、FFN、LN、残差链接,介绍和理解不深刻。提升指导:梳理回答逻辑结构,讲解MHA、FFN、LN、残差链接的添加逻辑和含义,其中MHA给出代码层面理解,从2分钟的回答变成6分钟的回答。2:多头自注意力机制是啥?公式是啥?代码你会写吗?回答点评:讲了公式,但是掌握的不够细致,pytorch代码框架不熟悉,attention_mask机制没有写出来。提升指导:讲述代码的原理,如何使用代码回答问题,展示自己的理解深刻。3:rag中的多路召回是什么?embeding为啥用智源的BGE-large/Base?回答点评:使用了BM25和向量召回,但是没有讲出来两个的区别和联系提升指导:先讲原理,再讲述下语义理解能力和泛化能力的区别,计算的效率,两个互为补充等。3️⃣不会回答的问题指导:【⌚️40分钟】1:  LN不太会回答,看网上的回答很多,但是不是理解层面。2:我的向量召回是faiss做的,和这个相关的问题我如何准备?3:经常会被问到rag用的啥框架,这个问题如何回答?还需要准备框架的知识吗?4:面试官经常问我,rag的模型是啥?有做微调吗?如果不做微调怎么回答?5:大模型还需要补充那些知识?📳对于想求职算法岗的同学,如果想参加高质量项目辅导,提升面试能力,欢迎后台联系。
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