字节商业化算法实习生面经（一面挂）
字节面经
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自我介绍（介绍到一半，面试官直接开问）
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针对项目进行提问（我有个深度学习项目，就问了我在里面做了什么）
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针对项目，问你知道光流的概念嘛？
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手写光流（我说写不了，需要认为标注，然后就增加了一些假设）
I1 = [[1,2,3],
[4,5,6],
[7,8,9]]
I2 = [[9,1,2],
[3,4,5],
[6,7,8]]
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上面代码有什么优化方法
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项目提问，在你的项目中为什么光流的方法反而不好
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项目提问，残差链接的概念
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项目提问，为什么你们项目没用残差链接
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另一个项目，LSTM的台风轨迹预测项目介绍
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介绍一下LSTM
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为什么LSTM能解决梯度消失或者梯度爆炸
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LSTM全称叫长短时记忆神经网络，为什么叫“长短时”
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介绍一下项目中的Encoder-Decoder结构的LSTM
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介绍一些引入时刻t的LSTM（项目里面的模型）
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为什么你们的模型好，好在哪
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卷积核的参数量
（输入卷积：Win * Hin * Cin 卷积核：k * k 输出卷积：Wout * Hout * Cout
参数量：（即卷积核的参数） k * k * Cin * Cout）
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手撕代码
```python
# 拆解期望
# E(10) = E(1)/4 + E(2)/4 + E(5)/4 + E(10)/4
# 上式不完全对，还要加上1
# E(10) = (E(1)+1)/4 + (E(2)+1)/4 + (E(5)+1)/4 + (E(10)+1)/4
# 然后化简
# E(10)*3/4 = (E(1)+1)/4 + (E(2)+1)/4 + (E(5)+1)/4 + 1/4
def yinzi(n):
res = []
for i in range(1, n // 2 + 1):
if n % i == 0:
res.append(i)
return res
def E(n):
if n == 1:
return 0
res = 0
yins = yinzi(n)
s = len(yins) + 1
for yin in yins:
res += (E(yin) + 1) / s
res += 1 / s
return res * s / (s - 1)
print(E(13))
```
总结
字节面试是我见过难度最大的，考察面也非常广，免了我90mins（自己手撕代码也比较慢，在数据结构与算法上确实还不够扎实）
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