科大讯飞提前批一面挂

7月29号投的飞星计划，深度学习平台框架与应用方向；9月4号约的一面，全程八股问题，不问简历相关的，也可能因为简历都是自驾的经历 问题主要包含C++，深度学习，Pytorch三方面。
一. C++
1.C++的版本是多少？
2.编译的方式是怎么样的？
3.链接的概念，动态库与静态库的区别，以及在linux中是以什么结尾的吗？
4.针对于一个函数的话，里面的参数那些传值，那些传引用？
5.const的多个功能，变量已经被const修饰了，但我想修改该怎么办呢？
6.以cast结尾的关键词，你还知道哪些吗？
7.const与constexpr，他们俩的区别是什么？
8.Linux下进程与线程的区别，进程和线程序之间的通信是如何的？
9.linux系统查询显卡的占用率的命令
二. 深度学习
1.模型断点保存的时候需要保存哪些信息？优化器的信息需要记录下来吗？
2.常见的会改变学习率的优化器可以介绍一下吗？
3.常用的损失函数
4.DETR的框架结构介绍一下
5.DETR里面的transformer结构的encoder和decoder是如何的？介绍一下？
6.如果输入多张图片，但是他的W和H不一样的话，但我们想要给他拼batch，该如何去做呢？
7.resize方法，padding，还有什么其他的方法吗？
8.BN和LN的区别在哪？
9.训练和推理的时候BN有什么区别吗？
10.你还知道其他的算子在训练和测试的时候有不一样吗？
三. Pytorch
1.基于pytorch，如果我们需要搭建一个模型结构，并从头开始训练的话，我们需要做哪些工作呢？
2.pytorch的dataloader和dataset这两个的一些常用参数能够介绍一下吗？可以支持你修改哪些参数？或则自定义的魔术方法哪些需要修改？
3.tensor一般会有哪些属性？
4.tensor里的数据有哪些类型呢，浮点型和整形的区别有了解过吗？存的是float还是int呢，是多少位呢？
5.如果我想要冻结某些参数层呢？使其不更新呢？
6.多卡训练的话，需要做哪些操作呢？
四.反问
1. 主要的工作内容
超大量数据的清洗工具, 训练框架，基于pytorch，加一些定制化的操作; 推理引擎的开发
2. 技术栈
python和pytorch,C++,大模型的基础架构知识
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