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想要offer非常努力
03-15 15:53
FPGA工程师
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oppo笔试
问一下大家,一意向一直在复筛,感觉挂了,这样可以参加马上要开的第二轮的笔试吗
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M1sTaker
04-08 15:59
电子科技大学 电子信息类
拼多多 暑期实习 算法工程师 二面
1.问项目:项目用到的具体技术大模型微调中的优化大模型微调的技术原理(lora、ptuning)微调时如何调参2.算法题:顺时针打印矩阵全程55min
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Lily_111
04-09 19:49
安徽汽车职业技术学院 统计学类
百度机器学习算法春招一二三面面经
【一面】1. word2vec的原理,skip-gram训练的具体流程,使用的损失函数,是怎么选择正负样本的,选择样本上有哪些优化算法,负采样的原理,还有哪些优化方法2. 贝叶斯调优,机器学习中有哪些优化参数的方法,为什么交叉熵会作为softmax结果的损失函数?梯度下降为什么有效,关于损失求一阶导数为什么有效?刚你提到了泰勒一阶展开,泰勒二阶展开有哪些相关的优化方法呢?3. SGD的原理,计算公式是什么,4. 在图的那个项目中担任了什么角色,做出了哪些贡献5. 介绍一下LSTM,seq2seq和transformer,介绍一下attention的原理6. Linux,bash这些有用过吗7. auc的计算方式(使用(FPR,TPR)算,排序公式去算),为什么这两种都可以计算出auc呢?它们之间有什么联系?然后就是使用sql写出auc的计算公式8. 有1000部电影,想要给人推荐,你有什么思路9. 手撕:接雨水,使用sql写auc【二面】1. cnn做bn的方式,rnn是怎么做的,bn的好处2. gpt和transformer的区别3. 机器学习中方差和偏差的理解4. bagging和boosting的区别5. 位置编码的理解,attention的理解6. transformer和rnn的区别7. lstm为什么可以缓解梯度消失8. 异构图,GCN,word2vec,fasttext,9. SGD和adam的区别,在DNN中分别适用于什么样的情形10. 用过哪些DNN模型,11. 贝叶斯在推荐中的应用12. bagging和boosting的方法有哪些13. 手撕:三数之和,柱状图中的最大矩形面积【三面】1. 会C和C++吗2. 数据结构的掌握程度3. 平常使用的技术栈有哪些4. 对推荐的了解5. 有哪些召回算法6. 对于推荐中排序的理解7. 排序算法,稳定性和时间复杂度8. 互联网每天都有很多用户搜索数据,在一天的日志中找到搜索频次最高的10个query,怎么实现(topk问题,使用堆)9. 堆排序稳定吗,时间复杂度(刚才在回答排序算法的时候,没有说到堆排序)10. 搜索的词条补全 是根据什么数据结构实现11. 现有的春招推进情况12. base地点倾向许愿许愿!!!
百度三面38人在聊
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御坂妹妹12534号
04-03 14:31
哈尔滨工业大学 计算机类
25届暑期实习小记②
金三过去了还是0offer,发牛客存个档吧阿里大文娱(优酷) 简历挂通义实验室 简历挂简历进筛选流程:字节、Vivo、Oppo、菜鸟、阿里智能信息(夸克)、钉钉(复活赛)做完笔试/待安排面试:淘天、饿了么、灵犀、阿里控股、阿里国际、阿里云、腾讯音乐(怎么基本全是阿里系)藤子TEG约了一面美团到家约了二面其他基本都了无音讯,投了简历就没动静了,也没说挂也没进流程。。希望四月一切顺利
投递58到家等公司10个岗位 >
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牛客397679467号
04-15 16:43
前端工程师
拼多多前端二面
兄弟们,拼多多前端二面只有40分钟正常吗
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Devs008
04-10 11:23
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东北大学 计算机类
度小满 NLP算法实习 一面面经
全程45分钟,面试官人很好很强,我随便说一个小众的模型他直接说出来作者是哪的了,太强了1.自我介绍2.拷打第二个项目,先让我详细介绍了项目,然后提问,主要问了langchain框架怎么用的,向量库构建细节,为什么用lora微调而不全参(卡不够),让我详细讲讲幻觉消除,然后跟我聊了一会对向量检索的看法;3.拷打第一个项目,让我详细介绍了论文,然后一部分一部分提问,问了共情对话生成任务的定义,条件随机场怎么建模情绪流的,然后问了强化学习怎么做的,奖励模型怎么训的;4.介绍部门,了解到部门主要做个性化角色对话生成5.反问,请教了面试官我的RAG的项目怎么提升,给了我很多建议,太强了整体感觉很好,然后面试官给我说会约二面;我发现只要项目里东西够多基本不会专门被问八股,不过面试官会仔细拷打项目细节,不懂的千万别写简历上😭----------------------------------------------------------------------约了二面#面试中的破防瞬间##面试时最害怕被问到的问题##算法#
面试中的破防瞬间
面试时最害怕被问到的问题
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