拼多多算法实习生一面面经 5.29

很好的一次面试体验, 面试官人很和善, 问的也很基础没有刻意为难, 总共45分钟

1. 自我介绍
2. 项目介绍, 介绍一下项目中遇到的难点, 以及是怎么解决的
3. 深度学习和机器学习是不是都懂, 我说基本都用深度学习, 然后问我常见的激活函数(我回答了激活函数的公式, 优缺点), 然后问我为什么有了ReLU还要设计Leaky ReLU
4. 模型过拟合应该怎么处理, 回答了正则化, 简化模型, 增加数据, 然后问我为什么增加数据有助于缓解过拟合
5. 能不能接受上海这个地点, 能不能接受11 11 6
6. 介绍卷积神经网络
7. 卷积神经网络和循环神经网络的区别(我忘记循环神经网络对应RNN了, 以为是LSTM呢, 就没回答, 其实应该是随便拿捏的)
8. 介绍Transformer, 自己有没有什么应用
9. 介绍反向传播算法和梯度下降法, 学习率一般怎么选
10. 为什么选择pdd
11. 手撕代码, 第一题是根据输入特征图大小, 输入通道数, 输出通道数, 步长, 卷积核大小, padding计算输出输出图尺寸. 第二题本来要出正则表达式, 我一般正则表达式都是现查, 就说能不能换一道. 换了一道lc7. 整数反转. 但是没有要求超过范围输出0, 用python写的, 秒了
12. 介绍自己的论文
13. 反问. 以为pdd主要是搜广推, 问我做CV的不太符合怎么办, 有没有人带, 回答说组内做CV和NLP的也很多

许愿二面, 希望二面的面试官也很好