易车面经

3.28笔试一面4.10 项目纸上手写一个模型训练的的pipline 用pytorch框架 10分钟损失函数介绍交叉殇和kl散度联系和区别adam介绍 有什么参数学习率下降用余弦 原因 llama2和gpt区别位置编码类别介绍flash attention4.15二面+hr主要问项目 很多why 怎么选择 怎么考量 对比 比较相关问题 bad case怎么解决 难点 困难hr 现有offer情况 找工作比较关注什么 期望地点薪资等等4.17 据信 #东方财富#  #算法面经#

1. 自我介绍2. 拷问项目论文实习，针对论文里面的细节细问3. 八股环节腾讯wxg问的深度学习里面比较基础的，梯度消失，梯度爆炸为什么，怎么解决快手问transformer比较多，还要手撕attention（输入不是qkv怎么得到qkv），unet，多头注意力还有问ssim计算公式，psnr计算公式卷积相关八股，包括参数量，输出通道数计算BN中参数个数L1相比于L2损失函数的好处还有面试官天马行空，让介绍yolo，sora4. 算法题环节力扣hot100掌握基本差不多，但有时也会手撕一些网络结构，掌握transformer，unet，和一些torch基本张量操作应该也差不多了。

被pdd算法拷打了，面试官非常儒雅随和，虽然我在那胡言乱语 还是能给反馈= 可惜我太菜了=-= 发个面经回馈一下牛客=1. 自我介绍2. 项目细节3. PSM介绍4. AB Test原理介绍5. 概率分布是什么？几个常见的概率分布6. 二项分布和泊松分布的关系（忘了 n大p小的时候二项分布近似泊松分布）7. 泊松分布在日常生活中的应用（随口说了个公交车等车人数 记得好像泊松过程讲过？但是记不清了）8. LR原理＆介绍9. XGBOOST原理＆介绍10. XGBOOST和随机森林分别适用于什么样的业务场景（直接开始乱说）11. 神经网络了解程度，BP算法12. 有没有出现过取数很慢，什么原因（数据倾斜？）13. 数据倾斜的场景、原因、解决方法14. 怎么判断是否是出现了数据倾斜15. Mapreduce介绍16. 大数据题 统计字符串表中出现的单词个数（裂开）17. 算法题 跳箱子#暑期实习##拼多多#

一面 70min1、自我介绍2、华为软件精英挑战赛（项目中的职责，学会了什么）3、TCP的可靠性如何保证4、流量控制和拥塞控制的区别5、拥塞控制的缺陷6、听过BBR没有（一个拥塞控制算法）7、TCP头部有多少字节8、http 1.0 - 1.1 -2.0的差异和对比9、HPACK算法实现头部压缩10、知道http 3.0吗（就是QUIC：基于UDP实现的HTTP协议）11、QUIC是如何解决对头阻塞的12、QUIC的连接迁移原理，为什么可以无缝连接（连接标识符）13、linux查看进程的命令,如何查找你部署的服务14、Redis的缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透15、go有了解吗16、协程是什么...