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@牛客901307651号:
【美团】机器学习/数据挖掘算法工程师
楼主本人本身的研究方向是cv/多模态,并不是做数据挖掘出身,在这里先感谢组里的大佬捞我[狗牛头]一、笔试美团的笔试有很多轮,题目也比较简单,比较容易ac。建议使用C++来完成,有些题目python可能会超时。。。二、面试面试一共包括四轮,三轮技术面+一轮hr面一面首先是挖掘简历内容。包括详细介绍自己觉得较好的项目以及涉及的知识考查,具体可以看看自己所学方向/目标岗位的八股。此外还有一些实习中对业务理解的问题。编程题考查的内容是回文串的个数,并考察时间复杂度/空间复杂度的计算。二面简历主要介绍了自己在实习期间做过的多模态论文,包括其中用到的一些技术的细节并进行相关技术细节的延伸。比如召回是以哪种方式处理的,为什么transformer用LN不用BN,BN/LN的区别有哪些,常用的一些loss有哪些,各自的特点是什么。开放题:电梯调度问题设计一个电梯调度系统,来解决上下班高峰时,如何进行电梯调度可以收益最大化。首先回答这个问题需要明确电梯调度系统的输入输出有哪些;其次,需要分析收益的分层理解(用户体验/电梯运行成本/...);最后还是调度算法应该如何优化。我在回答的时候类比了磁盘调度算法。编程题:给定两个队列,每个队列有若干区间,完成区间合并任务。三面针对简历有比较详细的展开,并且问了相关的技术前沿的探讨。三面并没有编程题。HR面主要还是询问自己是不是想做目标岗位这个方向,自己认为的方向匹配度有多少。另外还有一些工作向的问题,比如在工作中遇到过哪些挑战,如何面对这些挑战,自己有哪些优缺点等等。主要的准备思路还是对自己简历中的项目要深度理解,对实习涉及的业务及技术有自己的思考。另外基础的准备需要八股+刷leetcode2023届寒潮中求职不易,祝各位offer多多,早日上岸!
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03-25 20:22
中国传媒大学 数据分析师
你的实习产出是真实的还是包装的?
想和大家认真聊一句: 实习写在简历上的经历,到底该真实到什么程度,又该不该适当包装? 我自己的看法是:真实是底色,包装是表达。 大部分实习生刚进公司,其实很难独立扛下大项目,日常更多是协助、执行、打杂、学习。 如果完全照实写“整理文件、录入数据、复印跑腿”,简历看起来就很没竞争力。 所以所谓的“包装”,更像是把不起眼的小事,提炼出价值: 把“整理表格”,写成“负责业务数据汇总与核对,保障部门日常工作高效推进” 把“帮忙对接信息”,写成“参与跨部门沟通,协助推进项目节点落地” 把“简单执行”,写成“熟悉业务全流程,积累实操经验” 这不是造假,而是学会用专业的语言,总结自己真正做过的事。 有一分经...
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03-26 07:41
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1. FreeRTOS 中任务栈溢出是如何检测的?configCHECK_FOR_STACK_OVERFLOW 的两种模式有什么区别?答:FreeRTOS 提供两种栈溢出检测方式,通过 configCHECK_FOR_STACK_OVERFLOW 配置:模式1:在任务切换时检查栈指针是否超出栈边界。速度快,但如果溢出后栈指针又回来了,可能漏检。模式2:在任务创建时用固定值(0xA5)填充整个栈空间,切换时检查栈末尾的几个字节是否被改写。检测更可靠,但有轻微性能开销。两种模式都会在检测到溢出时调用 vApplicationStackOverflowHook(),用户在这里处理错误(比如打印任务名...
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03-15 15:36
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心态爆炸了
28届找小厂实习,沟通了一百多一个面试都没有,简历投了十份但是都没后续了,不知道问题出在哪,是项目问题吗,有没有大佬帮我看看。
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03-29 00:13
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1. 大语言模型的 RLHF 训练流程是什么,它存在哪些潜在风险RLHF 一般分三步。第一步是 SFT,用高质量指令数据把基座模型调成能听懂任务、按格式回答的模型。第二步是训练奖励模型,把人工偏好数据整理成 chosen 和 rejected 形式,让奖励模型学会判断两个回答哪个更好。第三步是强化学习优化,最经典的是 PPO,让当前策略在奖励更高的方向上更新,同时用 KL 约束避免模型偏离初始策略太远。它的风险主要在三个地方。第一,奖励模型可能学偏,模型最后学到的是“讨好奖励模型”而不是真正更有帮助。第二,强化学习阶段如果约束不够,模型容易出现 reward hacking,看起来分数高,但真...
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