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只吃亏不吃鱼
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门头沟学院
2027
算法工程师
IP属地:湖北
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确定要拉黑只吃亏不吃鱼吗?
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只吃亏不吃鱼
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01-25 14:15
门头沟学院 算法工程师
Meta Research Intern面经
感觉网上没有太多这类岗位的面经 给社区贡献一个数据点 背景: 美国二年级cs phd在读 找24年summer intern 网申了google和meta 时间线: 23年12初网申 1.8 hr reach out 1.17 确定面试 一轮AI coding一轮Research design 1.17 另一个组he reach out,需要多加一轮research design 1.22 AI coding面试,其实AI coding绝大部分都等同于easy coding,一道leetcode easy一道medium 1.23 组1 research面试 聊聊自...
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2021-12-05 21:11
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门头沟学院 算法工程师
字节跳动2022提前批cv工程师offer记录
前段时间hr打电话邀请参加面试,最近收到意向书,这里记录一下,供大家参考。 背景: 澳本,全faculty排名1%,活动校内获奖若干;1篇cv顶会,2篇小领域顶会,若干在投/若干顶会拒稿;国内国外6段研究实习。 时间线: 总共三面,跨度4个工作日,共2周收到意向书,10月份谈薪资。太久没刷题了,算法做的一般,没有加面,应该是个白菜☹️ 面经: 1. 介绍实习做的项目包括:解决了什么问题、有什么难点、和之前的做法有什么不同、具体实现细节、数据量等等 2. 介绍中了的和在投的paper:做了什么task、算法细节、复杂度等等 3. 算法题:给个int数组,确保反转连续的一段可以使整体变为升序,求最...
贪玩的小男生:
太强了
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2020-07-17 22:46
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门头沟学院 算法工程师
腾讯AI lab实习offer记录
投的是cv研究岗 时间线: 第t天:邮箱投简历 第t天+20分钟:hr打电话确认情况 (当时已经很晚了,真敬业啊...) 第t+1天:第一个组导师加wx约面试 第t+4天:一面,聊自己的工作,经历,兴趣。间接测试知识面和match程度 第t+5天:第二个组导师加wx约面试 第t+6天:第二个组一面,疯狂介绍我的工作,一个讲完讲下一个,到最后我都无话可讲了...但是方向还是蛮match的。后面说好像面试过了的话可以两个组选一个? 第t+7天:第一个组二面面试官加wx约面试 第t+11天:二面,coding,两道medium的题,艰难做...
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2020-07-17 13:35
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门头沟学院 算法工程师
华为诺亚方舟实习offer记录
时间线:3.18官网邮箱投递简历3.25发来邮件约面试4.3约笔试,两道题,一道考察算法,一道考察深度学习框架,两小时,线下做。4.10二面4.17offer面试:面试主要围绕做过什么,想做什么来问。顺着自己的项目问基础知识和发散性点子。有趣的事:每次面试都是两个面试官,轮流问问题....面试居然问到了design pattern....(问这个问题的时候就觉得不对了...)还问了如何安装pytorch哈哈
能否来个成都offer:
官网没看到实习生投递链接啊,lz能给个链接嘛
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2020-03-17 20:35
门头沟学院 算法工程师
记一次有趣的字节面试
问:之前实习做了哪些工作?答:导师布置了一个用mask rcnn 实例分割图像中xxx物体各个instance的任务。问:总共几个类别?答:总共只有两个类别,xxx和background。问:你那个导师是不是学计算机的?怎么用mask rcnn做?两个类别就是每个pixel二分类啊----------问:讲一讲中值滤波器。答:请问是average filter还是median filter?问:不会就说不会,我们直接问下个问题。----------问:讲一下传统机器学习非监督学习的各个算法。答:有xxx和xxx,分别是xxxxx样的。其他的我想一下啊问:不要在网上查文档,不会就说不会。
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2019-10-28 19:11
门头沟学院 算法工程师
华为面试:已结束?
有朋友有过这样的面试状态吗?面了两面,提问和代码都是秒杀 聊的也蛮好的 实习时间都谈好了,但是状态就成这样好几天不变了?这是挂了么还是啥意思🤔(应该是留学生专场)
ypl:
很明显啊,你二面没通过,如果二面通过的话会紧接着进行三面的,不用等了
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2020-07-17 13:36
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门头沟学院 算法工程师
腾讯光子技术中心实习offer记录
今天走完了面试流程,算是贡献一组数据吧总共5轮面试(包括hr),每轮之间间隔一周左右,都不超过30分钟。前三面是技术面,主要围绕简历,之前的实习经历和做过的项目问一些dl和cv基础的问题,具体有:dl基础相关。bn训练和测试的不同、overfitting,underfitting原因及解决措施、loss function有哪些,对应什么task、optimizer、transfer learning、data augmentation的常用手段GAN相关。描述、介绍优缺点、知道哪些variant、WGAN的优点和不足、conditionalGAN的应用场景ResNet相关。描述、介绍特点、介绍...
擅长白日做梦:
大。。二。。 🐮🍺
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