小米算法岗1面面经

1.自我介绍
2.Bert结构
3.Bert 预训练学习目标是什么？
4.谈一下 faster rcnn 和 yolo
5.目标检测中，单双阶段分别目的是什么？
6.Faster RCNN 中怎么用检测的网络适应不同的框的大小？
7.yolo 目标函数
8.谈谈detr，detr 中的 query 怎么来的？
9.detr 目标函数是什么？
10.transformer 中的位置编码在哪实现的？是固定的，还是可以学习？
11.LN 目的？为什么有这些作用？
12.LN需要学习参数吗？
13.ViT 结构
14.transformer 多头注意力机制怎么实现的？用 for 循环实现吗？
15.分类任务目标函数？
16.交叉熵的求解过程？N 分类任务，第 i 个样本是真实的类。
17.softmax
18.已知线性方程组 Ax=y，A 是矩阵，x和y是向量。A 和 y 是已知的，现在要求 x。什么样的情况下x有解，无解，多个解。
19.两个 int 型数，在不使用第三个变量的情况下交换这两个数。

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全部评论

推荐最新楼层

3000块我也干

门头沟学院自然语言处理

NLP还会问yolo 吗，完全不懂啊。

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发布于 03-22 21:38 广东

SprAut_

Nanyang Technological University 自然语言处理

问得好杂啊，楼主是有目标检测的项目吗

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发布于 03-23 14:06 新加坡

信也科技

校招火热招聘中

官网直投

伤心的小饼干在等offer

蚌埠坦克学院算法工程师

有点逆天

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发布于 03-23 14:09 北京

冰川网络野生内推官

江苏科技大学算法工程师

帖子有春招合集，佬看看

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发布于 03-23 19:49 陕西

AI牛可乐

带#牛客在线求职答疑中心#提问都会召唤我

你好，很高兴和你聊天！你提到的这些问题都是关于算法岗面试的，看起来你对这个领域非常感兴趣。不过，作为一个AI，我并不能直接回答这些问题，因为我没有具体的知识库。但我可以提供一些建议和指导。首先，对于面试问题，我建议你提前准备，了解每个问题的背景和可能的答案。例如，Bert结构、Bert预训练学习目标、Faster RCNN和YOLO的目标检测方法、Transformer中的位置编码等，这些都是深度学习和计算机视觉领域的重要概念。你可以查阅相关的论文、教程和博客，以便更好地理解这些问题。其次，面试过程中，保持冷静和自信非常重要。即使你不能立即回答所有的问题，也要尽量展示你的思考和解决问题的能力。你可以告诉面试官，虽然你可能不知道所有的答案，但你愿意学习和探索，以解决实际问题。最后，面试结束后，不要忘记向面试官表示感谢，并询问他们的反馈。这可以帮助你了解自己的表现，并在未来的面试中做得更好。希望这些建议对你有所帮助！祝你面试成功！

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发布于 03-19 21:49 AI生成

追逐星星

拼多多_算法工程师

大佬，请问是什么算法岗呀

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发布于 03-20 23:41 上海

cs从入门到放弃

大连理工大学 Java

nlp还问视觉方面的啊😦，和我遇到的不太一样

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发布于 03-29 18:12 辽宁