网易严选Java二面凉经

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. Pytorch1.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#你都收到了哪些公司的感谢信？##深度学习##科大讯飞##提前批简历挂麻了怎么办#

自我介绍问实习接触过自动化测试吗？接着挖实习json数据是怎么解析的？如果要用java实现对json的解析，应该怎么做？大概多少行代码可以实现？测试平台是怎么评判算法结果？提过缺陷吗？在工作中具体做出过什么贡献？聊学校经历，有没有不擅长的学科，最终结果如何？有解决过什么实际问题的经历吗？有感兴趣的技术领域吗？还是说技术于自己而言就是一个谋生手段？简单介绍一下自己的课题？反问面试官很有耐心，问的问题和自己预期的有些出入，感觉回答的也一般，但是给过了，感恩

没有后续，应该是凉了。TimeLine一面 9.04二面 9.20一面（40~50min）1.实习、项目简单聊聊2.对OLAP的理解3.做题，给出a[1~n]、m、k，找出数组中的两个下标i和j，满足abs(a[i]-a[j]) 二面（50min）体验还不错，面试官态度挺好的，看出来技术这一块也很资深。1.你认为Python爬虫合法吗，爬虫需要遵守什么协定吗；2.文件系统的文件是连续存储还是离散存储的，这二者有什么优缺点吗；3.写文件的过程是怎么样的；4.高性能计算课程里面并行计算的实验相关的问题；5.进程、线程、协程的区别，为什么协程很好做到模拟高并发；6.进程的特点，虚拟地址和物理地址的映射是怎么做的；7.Malloc 3KB的过程；8.JSON解析的难点。

1.自我介绍2.有没有实习经历3.实习期望能学到什么4.有用过小红书吗，如何测试（场景题）5.对测试了解（测试种类，方法）6.如何数据抓包7.如何定位bug（fillder）返回的josn数据，响应码8.自动化框架如何搭建9.如何参数化10.coding前缀和（数组和最大值）问能不能用python反问