Caramel_Macchiato level
获赞
441
粉丝
98
关注
4
看过 TA
3518
哈尔滨工业大学
2025
算法工程师
IP属地:浙江
暂未填写个人简介
私信
关注
字节还是忘不了爷,又捞起来面我了。9.23八股:LR和SVM,在样本不均衡的时候谁更好,为什么 ——SVM好,因为找到最好的超平面之后除非你多出来的样本靠近超平面不然没啥影响讲讲LSTM  ——门机制,缓解RNN的疑难杂症但不根治,我个人做时间序列的经验就是没luan用,用RNN\GRU\LSTM都差不多,甚至有时候不如1D CNN。面试官连连称赞说,说是这样这玩意设计感太强了,就是公式好看。xgboost和Adaboost ——xgboost就是GDBT的提升版,然后说了一下GDBT和一些集成学习的(详情看李沐老师的斯坦福课集成学习那几节)了解因果推断吗 ——听说过,不了解AUC咋算的 ——这我可太会了,因为看面经看到这个了,之前就是当一个二分类指标,周五那天详细的推了一遍物理意义怎么回事以及怎么优化手撕:1.lc75 荷兰国旗问题2.lc240 二维矩阵搜索问题3.指数分布问题,30分钟钓到鱼的概率60%,10分钟钓到鱼的概率许愿...许愿个P——————这几天快乐老家了没上牛客。更新一下 一面过了然后25号约的二面然后挂了 全程八股,没有新的问题,都是以前面经里提过的。最后手撕让写了一个加上l1l2正则化后的梯度下降公式,算导数呗。还有个手撕算法,挺简单的双指针,一开始写错了后来重写了一下写对了。全是见过的八股还能挂, 你们就理解成我全顺畅的答出来然后挂了。what can I say?
秋招许愿搜推offer:大佬太猛了,致敬传奇耐面王
0 点赞 评论 收藏
分享
#互联网回暖,字节要招4000+人# 刚告诉我简历又被锁了,估计又要打复活赛了。这下面试爷是不虚了,爱过不过去****,反正过不过也不在于我,继续拷打字节。就当面着玩了以后,趁还记得一些把之前面试的面经写一下回馈给牛油们,我也不算浪费时间。7.22 某缺人部门海招ByteIntern,当时很多人都接到电话了,当时我也没面试过寻思就当练手了。后来才知道字节一直保留面评,当时要是知道就不面了。这一面个人觉得是最难的。Transformer经典八股:·Transformer结构 ·手写自注意力然后问我Q,K,V的线性变换矩阵能不能共享权重,这个我现在也不知道能不能,问同学说能问GPT4说不能。·为什么÷sqrt(dk) ·多分类损失函数 ——交叉熵;交叉熵里每一项的意义是什么?·讲一下Adam优化器的原理以及优化过程·八股记不得了,手撕lc84,面了快40次唯一一个考hard的8.5 第二面(ByteIntern一面)还是ByteIntern,当时是在官网随便投的,没想到被看到了。部门是做AI评估音乐的,一面面试官说因为看到我简历上钢琴10级适合以及我本来就是做声学AI算法的感觉非常合适。·问了点声学的知识,可能参考意义不大。梅尔频谱怎么来的,MFCC怎么来的,他们什么关系·还是Transformer,自注意力。问了一个cross attention,我当时都没听说过这啥,面完赶紧补习了一下,后来百度二面也问了。·BERT和Transformer区别·TTS相关的,FastSpeech和Tactorn区别。这个不是做语音合成、语音大模型相关的应该也没啥参考的·手撕,手写一个带通滤波器对特定频段的声音加强;最长无重复子字符串8.8 第三面(ByteIntern二面)没太问八股·怎么评价生成式模型生成的音乐(我项目里有一个用diffusion生成音乐的)的好坏·KL散度·Linux熟悉吗?我说我就会cd mkdir rm -rf剩下的不记得了·手撕,括号字符串是否合法,栈秒了然后告诉我要加面,我可去你...接下来的两轮技术面一轮是业务场景题,一轮是一个酷似《狂飙》里蒋天的人给我讲了一堆入职之后的事就没了,然后是HR面,就这么ByteIntern前后面了一个月后顺利“通过”了。期间我还面了网易的推荐算法实习,也过了,但是因为这个ByterIntern已经告诉我准备入职了我就推掉了....然后offer审批了两周,字节HR打电话告诉我说那边说因为这是能转正的实习,看的表现符合预期但没有超出预期,所以没审核通过。我可阐释你的梦啊,生怕我转正是吧。ICASSP截稿9.9,正好实验做完了,那几天光速写了一篇,反正就4页,快得很。然后9.3被正式批捞了,一个叫用户增长(User Growth)的部门,我也不知道干啥的,去校招网站看会数据结构机器学习深度学习这些就行,那就面呗。HR加我微信问:"同学我看你都六面了啊而且面评也不错的,怎么回事啊?"是啊,怎么回事啊,你们企业传统艺能你都不知道吗?不过这回效率倒是快,秒锁我简历,我本来正和国际音乐那边的聊得不错准备内推我,结果发现已经被用户增长锁了,锁完就约面。9.5 第七面(正式校招岗一面)估计是看我之前算法八股考差不多了,开始考我数据结构啥的了·知道哪些排序算法?时间复杂度都是多少·哪些是空间换时间的排序算法?·栈和堆的区别·泊松分布和γ分布的区别(?woc开始考数学了)·β分布和γ分布的关系·卡方分布和γ分布的关系·softmax公式·AUC,机器学习里样本不均衡怎么解决,二分类的话如果负样本过多对AUC有什么影响,sigmoid的平均值会怎么变·手撕,最大子数组乘积,lc1529.6第八面(正式校招岗二面)这面我了个大草啊,拷打半天数学。·线程和进程的区别(我草你就那么确定我学过OS吗,这真是我自己好奇自学的)·C语言里临时变量怎么存的,全局变量怎么存的,临时变量可以用指针指向吗?我就记得当时学CASPP的时候临时变量是放栈里全局变量是放堆里,栈里的物理地址总变我估计是不能用指针指的,我就这么说的。·手撕,给定先序遍历和中序遍历,输出后续遍历,递归秒了。然后面试官直接放弃繁文缛节了,开始我面试以来最汗流浃背的一小时:“我看你学数学的,我得看看你数学基础怎么样”这一部分参考意义其实不小,我PDD二面也考了贝叶斯估计,现在偏机器学习算法岗的岗位会有考·多项式方程,怎么写程序求解? 直接懵了,这我把大二学数值代数的知识回想起来了,最后说出来牛顿迭代法,记忆恢复20%。好在没让我动手实现一个·抛硬币,直到抛出两次正面停止,预计要抛多少次(求期望)。本来我信誓旦旦的写了一个求期望的级数,准备用级数求和再不济用高中的错位相减算,结果写到5次的时候汗流浃背了,发现这个表达式太难写了。最后努力回忆起上辈子的记忆用马尔科夫状态转移算求出来了。答案是6次,具体怎么算牛油们查一下就找到了,挺经典的题。·抛10次硬币,4次正面,6次反面,求抛出正面的概率p的极大似然估计。我上早八,我都多少年没算过这东西了,开始边胡诌边说了,我说我记得这玩意是无偏估计....诶,无偏估计,那这东西算出来最后应该是2/5...最后倒果为因,从结果倒推推出来了极大似然估计的式子算出来了9.11第九面(正式校招岗三面)·lc31 下一个排列·二分类问题的损失函数。 为什么是BCE?表达式是什么,为什么是这个形式?答:因为交叉熵是凸的,好优化;另外交叉熵和KL散度之间差了个目标分布的熵,优化BCE就是减小KL散度,让预测分布和目标分布差距减小。面试官连连称好虽然没有luan用表达式一开始写完少写了个符号,提醒我之后写出来了。9.12因风格不融洽(nm$l),三面挂,我去问了一下之前国际音乐的HR能不能给我推进进程,她告诉我发现我又被锁简历了,这次是机器学习算法岗的,哥们又要打复活赛了。这回爱过不过,全当去给牛油们更新热乎的面经了。
A灰哥:已经分不清字节是要你还是耍你了
查看22道真题和解析
0 点赞 评论 收藏
分享
去B座二楼砸水泥地:攻击力过弱,有待加强😂
0 点赞 评论 收藏
分享
关注他的用户也关注了:
牛客网
牛客企业服务