货拉拉算法实习生

base：深圳 10月10号投，11号一面，效率很快。40min 一面1.自我介绍2.手撕代码：回文数 3.个人项目    1.个人项目的出发点    2.项目的服务有什么    3.怎么部署的大模型    4.langchain 怎么使用的    5.Agent设计的工具类等细节4. Transformer面试官着重问的是个人项目的实现细节，算法问的不是很多。

唯唯诺诺的kpi  小米(一面1.5h，深挖项目技术，手撕attention+遍历二叉树)​隔天挂​光明正大的的kpi面试，腾讯(30min，纯套在字节做大模型数据的方案)

10.25 镁佳（北京）科技有限公司—一面14：001.Dropout机制2.Self-attention中的计算方法3.Kv/squr(t)为什么要除以squr(t)4.为什么要有position embedding5.如何解决decoder-attention中无法看到后面信息的问题：mask matrix6.Bert主要用来干什么？Next sentence perdiction 和 Mask 位置填补总体来说就是死扣transformer编码题：二分查找用2个栈实现队列10.25 镁佳（北京）科技有限公司—二面17：00查看CPU使用情况：top(实时监控工具)查看端口占用情况：netstat -tuln  # -tuln：列出所有监听的 TCP 和 UDP 端口显示系统内存的总量、已用量、空闲量以及缓存和缓冲区的使用情况：free -h查看GPU使用情况：nvidia-smi特别细致地提问上一段的经历，算法让我输入每一步骤的输入和输出logistic回归：y=1/(1+e(wx+b) 其中y也可以表示成P(X编码题：将列表中的0元素，其他按正常的顺序排列，提到列表前面10.27 货拉拉——一面11：00询问项目经历聚类方法K means支持向量机对过拟合的理解，以及如何解决过拟合。编码题：快速排序（找基准的那个排序方法）感觉货拉拉的面试还是挺中规中矩的

有无佬了解上海为旌，据说加班还挺猛，最近发展势头好像还不错引流:大疆 华为 小米 比亚迪 腾讯 字节跳动 百度 阿里巴巴，为旌