算法工程师面经

宁德时代一面背景： 多目标跟踪应聘岗位：机器视觉算法1. 目前多目标跟踪流程？2. 目前目标跟踪是怎么跟踪的？track by detection？3. 跟踪过程中卡尔曼滤波是怎么用的？4. 跟踪塑料袋、球场上球员怎么做的？5. 项目相关6. 论文相关7. 项目&论文推理速度怎么样的？能部署到硬件上吗？8. 跟踪过程中对遮挡情况怎么处理的？9. 做跟踪应该对检测很熟悉，用过最新的YOLOv7吗？10. 问能不能过来实习(回答明年3月后应该可以)问完后说后续会有组长(博士)进行二面，时间不确定。面试感觉氛围还挺轻松的。 #宁德时代#算法工程师#算法工程师面经#

本硕211，均为非科班，硕士转行智能制造，工业ai，基本全部投递算法工程师，base上海。 前后投递的有将近60家，拿到了嘉银金科和紫光展锐offer。 面试挂掉的有寒武纪，远景智能，百度提前批， 瑛太莱  ，其他大厂统统简历挂或者笔试挂 奉上万得、小红书、嘉银金科、紫光展锐的面经给大家参考吧 1. 万得ai算法工程师     a. 为什么要用卷积神经网络     b. 卷积核大小如何设定的，为什么这样设定，为什么要用最大池化     c. 解释：pr曲线，roc曲线。L2正则，L1正则     d. 结果：第二天就感谢信挂掉了 2. 嘉...

发面经求好运~同时便于复盘 字节跳动广告算法(offer) 一面（40min）2020.03.11 14:00 介绍竞赛 说说Adam等优化器的区别（从Momentum到RMSprop到Adam以及Adam可能不会收敛，还说了NAG和AdaGrad） 对于LR来说，LR如果多了一维冗余特征，其权重和AUC会怎样变化（权重变为1/2, AUC不会变化） 写出LR的损失函数（交叉熵损失函数） 算法题：二叉树转双向链表（中序非递归遍历修改指针） 二面（1h20min） ...

三面完半个月终于座谈会结束啦，发个面经纪念一下小白菜的第一个offer。 从4月份0刷题找实习 面试翻转链表都做不出来 到现在太难了 时间过的有点久，有的记不太清了哈 2022.6.14 一面  30min 自我介绍 介绍发表的论文 GAN网络相关问题（我有相关项目）：1. GAN网络结构，从14年原始版说到stylegan2， 2.学习率如何设置，这里我不知道该答什么，就是adam优化器自己学习 3.如何让学习更稳定，答得不好，只说了个翻转标签，软标签 ...

前言 本文目的有三 个人学习生涯的总结和记录 分享非科班转互联网的经验和感悟 对于转行互联网的想法 & 交流 说明：本文会将题主转码前后的心路历程详尽道来，我想有打算转行的同学应该会有类似的经历。 只想看干货的可以跳到第四节。后面还会专门出一期转码面经 一、个人情况 个人信息 双985硕，本硕均机械专业，0基础硬卷算法岗成功，转行上岸 硕士研究方向为智能故障诊断，水过2篇SCI，无顶会论文，获国家 实习经历 富士康：没错，就是那个富士康，属于校企合作项目，机械设备的故障诊断 腾讯：Robotic X 实验室，主要是强化学习在机器人上的应用 阿里：阿里云，机器学习岗，主要是机器学习在...

腾讯视频 pcg 一面 40min 算法题： 回文字符串的判断 字符串中最长的回文串(暴力写了一个o(n3)的，然后动态规划不知道怎么 初始化讲了思路) 面试： 介绍项目，介绍ATSS的方法和改进；描述yolo的改进；fcos和centernet的实现(不是自己实现的所以一笔带过) 二面 50min 算法题 写了20min： 字母赋值求和 (一点思路都没有，面试官提供思路，实现之后再对边界问题进行了实现) 面试： 介绍项目，介绍ATSS然后对ATSS的看法和怎么改进(这里对ATSS存在的问题进行详细的讨论，主要讨论我发现的)；为什么做项目里这种模型形式 问问题： 可不可以线上，主要做...

一、秋招战况复盘 美团推荐算法岗（实习转正，比较幸运） 百度机器学习算法岗（已经过了三个技术面，等待下周开奖） 阿里Lazada推荐算法岗（过了三次技术面，10.22结束HR面，等待下周开奖） vivo推荐算法岗（深圳已offer，已经拒绝） 小米广告算法岗（过了笔试，但是面试选择往后推迟结果没有机会，同志们，给了面试机会一定要好好把握，我是因为实习最后一周出结果，想往后推迟一下，结果无了） 网易传媒推荐算法工程师（笔试a了1-2题，没有通过笔试，还是卷） 字节跳动电...

一面 时间：1月12日  16：00   面试时长：50min 1、深挖简历，一直问简历，问项目，项目背景、个人工作、用到的技术 2、LR和线性回归的区别 3、说一下自己理解的XGBoost 4、XGBoost和GBDT的区别是什么 5、sql常用关键字的执行顺序 6、having的作用、用法 7、介绍一下RL中的 on - policy 和 off - policy 8、代码题目：反转字符串、给定2个字符串求最长公共子串的长度 感觉一面的面试官比较注重过往经历，深挖简历 二面 时间：1月15...

0 导读 这是我写在公众号里的一篇文章，在此分享到牛客上，一来是希望能和牛客上的朋友们一起交流学习CV算法以及相应的知识，也欢迎大家关注我的公众号WeThinkIn 1 写在前面 大家好，我是Rocky。 前两天在部门里做知识分享的时候，一个不太面熟的同事一直积极参与，主动提问与我交流。我一询问，原来是新来的实习生，私下里我们相谈甚欢，毕业季他已经找到了offer，但是坦言算法岗越来越卷。 我突然想起去年毕业之时，曾想梳理算法岗相关的重点与高价值面试知识点，但彼时尚未进入工业界，对算法乃至AI行业很多维度的认识还有局限，故就此作罢。 此时此刻，...

好像没人分享这公司，我来贡献一个挂经，不过体验还是不错的，点个赞～ 平台是showmebug，吐槽一下，通话质量堪忧。。 下午连续两面 一面：1h 自我介绍 项目深挖 深度学习指标 数据不平衡解决方案 过拟合解决方案 特征选择的方法 开放问题：连续特征在什么情况下离散好，什么情况不好(给了一个具体场景，用户的CTR特征) L1/L2的效果对比，为什么？ 代码题： 给定单链表，每个节点存储一个字符，要求时间O(n)，空间O(1)判断链表构成的字符串是否回文串 智力题： 给定数据流，试设计一个函数能够以等概率...

 面试某公司 上来没有自我介绍，直接上来介绍自己的项目。然后直接问问题 1)Python方面 浅拷贝和深拷贝的区别 多线性方面 2）使用的框架 我一般使用是Pytorch，所以他就问torch。记得他好像问nn.module和nn.Function的区别吧？ 还有就是为什么反向传播之前要进行梯度清零。 3）深度学习理论方面 1.ResNet解决了什么问题？ 2.RPN是如何选择候选框 3.CutMix和randomersse的区别 4.Cutmix和Cutup的区别 5.目标检测的Mosaic的原理和损失函数的计算。...

一面1.1介绍项目11.2.讲一下cyclegan的结构和损失函数1.3.讲一下L1和L2的区别追问.L1和L2怎么计算追问.特征提取中如果要降维度应该用哪个？L12.1介绍项目22.2.bert的原理2.3.为什么要用多头注意力？类似卷积操作，关注更多地方2.4.讲一下self attention2.5.计算公式及意义2.6.QKV意义算法：最长递增子序列dp，刚才突然看懂了，面试的时候怎么就没想到(●—●)许愿下次offer

【新氧】面经！算法岗位！ 面试官基本上都很准时。电话面试，之前找一个网络环境比较稳定的地方。 准备：手机、电脑、纸笔 P1：自我介绍 P2：面试官询问简历上的项目经历和实习经历。会问的很详细，自己不了解的部分一点都不要写在简历上。 P3：基础问：         1.你认为什么是知识图谱？作用是什么？未来的发展在哪？         2.做的方向是什么？         3.方向下最常用的模型有哪些？         4.word2vec的原理、两种方式和负采样？         5.transformer、bert的原理、self-...

var a = [1,98,2,3,4,11,23,111,45,67]; var b = [2,3,23,45]; //  求a，b的连续的交集 要求输出[2,3]

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