滴滴算法工程师一面面经

一开始就是面试官先介绍了一下部门情况，然后让我自我介绍，简单问了问简历的东西，然后开始算法题。
两道算法题都是动态规划的，一个是机器人从棋盘左上角走到右下角的路径数量，一个是找出第n个丑数。
然后就开始针对简历的东西问八股，这里说几个我记得的：
1.简单说一下transformer（但是我简历里没写transformer，不过也问了，很详细
2.Transformer里面q k v的计算，里面的偏置量之类的
3.激活函数说几个
4.（前面我说到了relu）relu为什么能缓解梯度消失
5.还有什么其他方法能缓解梯度消失
6.简历里写了迁移学习，那么能不能讲一下知识蒸馏，在结构上面比如输入输出上面有什么变化，优势在哪里
7.讲一讲迁移学习，有什么分类
8.迁移学习有一种分类，好像是归纳式和直推式，这两种能说一说吗？有什么区别，输入输出有什么不一样

最后就是反问，面试官表示不会很看重学生期间研究方向是不是和部门的匹配， 因为基本都不太匹配。
后面可能技术还会有二面三面之类的，但是问题流程都和这个差不多。

总共持续了50分钟。
2024.9.20

二编：挂了，伤心，关键没感觉答的有啥问题
#算法面经#