移动研究院技术一面

房补1200，晚餐30，拒了

哈哈，很奇怪的是移动研究院面试在移动笔试前一天！岗位：算法工程师/后端开发可以选9月份投递一面：10月25日笔试：10月26日再次笔试：11月2日二面：在等待主要问题：    简历面！    八股：deepcopy 和 copy的区别    手撕    工作地点考虑：北京 和 西安#运营商笔面经互助#

自我介绍手撕算法介绍LSTM，有几个门，和GRU以及RNN的区别。LSTM有输入输出遗忘门，GRU有重置更新门。都是RNN的变体。LSTM是怎么解决梯度消失问题的？cell state的加法可以使梯度大于1，逻辑门参数可以一定程度上控制梯度消失。LSTM和GRU哪个训练得更快？GRU更快。transformer的encoder和decoder有什么不同？结构上和任务上。transformer的decoder为什么要用掩码？swin transformer的优势。梯度反向传播的原理。链式求导得到误差对于各个权重系数的偏导，然后通过梯度下降算法更新权重，从而最小化损失函数。常用的优化器有哪些？transformer为什么在大批量数据上表现更好？自注意力机制和分布式并行训练。RNN变体有训练瓶颈吗？有，梯度消失或爆炸。反问。部门以及团队情况。

timeline：10.8 笔试，10.12 线上一面，10.12 测评，10.15 线下二面，进池子笔试：三道编程题一面：自我介绍，深挖项目，反问二面：自我介绍，深挖项目、论文和实习经历，遇到的最大困难，有没有钦佩的同龄人，对荣耀的了解，有没有投华为估计是泡挂了