5月17日晚    滴滴新锐已oc，感谢滴滴，感谢牛客。 牛客许愿真滴牛批啊！    春招基本结束，此贴完结。       ———————分割线————————       5月17更新 增加 新锐面试 （达成滴滴五面成就） 项目相关 乘客打车需求 滴滴如何为司机派单 使得收益的期望最大化 如何建立模型和数据样本 派单后 如何判断司机是否接受 建模 司机接受建议 但中途 拉到其他客人 如何考虑    反问    许愿滴滴新锐OC吧，锦鲤锦鲤锦鲤！！！    5月8号更新      hr面 20分钟 （不是听说滴滴没有hr面吗）  许愿oc  base 北京 ————————...

正式offer发放统计  17号三面   21号短信 "已通过面试，下周谈offer，请耐心等待"

岗位：计算机视觉岗  一面 4/20 时长1小时     自我介绍   项目   介绍一些损失函数   交叉熵损失，focal损失 （多分类的公式）   BN（公式），Droupout介绍，为什么不一起用   Transformer与RNN区别   LSTM公式   模型优化Trick   pytorch实现多分类focal loss      算法：列表中逆序对个数（分治，hard难度）   反问         二面：4/21 时长一小时      介绍   项目挖掘   Transformer encoder和decoder的介绍   Transformer的不同阶段的QKV来自哪里  ...

据说牛客牛客写面经许愿很灵，我也试一试。     岗位：图像算法岗。      一面：   项目介绍（视频理解），   focal loss，交叉墒   各种图像分类网络的backbone，resnet到shufflenet基本都说了，   组卷积和实现，   Transformer，   分类和回归区别，   等（太久了有点忘记）   算法题：问我刷题多不多，想做难的还是简单的，写难的有加分。我开始选了难的，出了一个最长回文子串，由于本人刷题太少（70多题）想半天没思路。最后向面试官换了一题简单的，最大子数字和。      面试时间1h20min      2面（隔约10分钟）   挖项目，...