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1、問(wèn)實(shí)習(xí)一問(wèn)業(yè)務(wù)場(chǎng)景定價(jià)策略的滑窗/尺度是多少發(fā)電量預(yù)測(cè)，介紹數(shù)據(jù)集，用了什么模型為什么xgboost效果最好具體準(zhǔn)確率和mape的值是多少正則化的作用是什么知道哪些梯度下降的算法（講的不太清楚，面試官建議可以用公式講解）Shapley的原理是什么上一段實(shí)習(xí)為什么離職為什么想來(lái)互聯(lián)網(wǎng)2、問(wèn)實(shí)習(xí)二問(wèn)了公司類型和業(yè)務(wù)場(chǎng)景3、問(wèn)項(xiàng)目一問(wèn)業(yè)務(wù)場(chǎng)景如何解決正負(fù)樣本不均衡的問(wèn)題4、手撕代碼沒(méi)撕出來(lái)，救命問(wèn)了null和nullptr的區(qū)別，引用變量的作用

自我介紹為什么投視覺(jué)算法，更熟悉視覺(jué)還是nlp問(wèn)項(xiàng)目具體怎么實(shí)現(xiàn)多模態(tài)的數(shù)據(jù)集格式，輸入到網(wǎng)絡(luò)里的是什么為什么要算相關(guān)性矩陣，不算會(huì)怎么樣怎么做特征融合的問(wèn)實(shí)習(xí)輸入特征有哪些如何計(jì)算特征重要性用的什么loss函數(shù)，具體計(jì)算公式是什么是否了解大模型，介紹一下CLIP

1、問(wèn)實(shí)習(xí)一特征有哪些準(zhǔn)確率是怎么算的項(xiàng)目的業(yè)務(wù)背景，有什么作用如果預(yù)測(cè)效果不好，如何解決AUC指標(biāo)跟準(zhǔn)確率指標(biāo)有什么區(qū)別2、問(wèn)實(shí)習(xí)二數(shù)據(jù)集有沒(méi)有l(wèi)abel有沒(méi)有做異常歸因3、問(wèn)項(xiàng)目介紹電商項(xiàng)目RFM模型是什么如何進(jìn)一步運(yùn)用于推薦系統(tǒng)

1、自我介紹2、代碼題 字符串翻轉(zhuǎn)并相鄰去重字符串翻轉(zhuǎn)并去重，時(shí)間空間復(fù)雜度3、實(shí)習(xí)實(shí)習(xí)中最有成就感的事，遇到什么困難，如何解決為什么用lstm，有沒(méi)有比較其他模型介紹lstm原理為什么不用機(jī)器學(xué)習(xí)模型如何選取特征，如何評(píng)估特征重要性還熟悉哪些機(jī)器學(xué)習(xí)模型xgboost和決策樹(shù)有哪些區(qū)別和聯(lián)系為什么xgboost比決策樹(shù)效果好4、有沒(méi)有用過(guò)大數(shù)據(jù)工具M(jìn)apReduce原理為什么sql查詢會(huì)變慢分析線下支付變化原因（面試官人很好，很耐心）

1 自我介紹2 問(wèn)實(shí)習(xí)一為什么只用了簡(jiǎn)單的決策樹(shù)效果如何，有沒(méi)有跟其他模型做比較3 問(wèn)實(shí)習(xí)二如何保證數(shù)據(jù)隱私不被泄露有沒(méi)有做多輪對(duì)話只用了開(kāi)源框架嗎？做了哪些改進(jìn)怎么部署的4 其他問(wèn)題（圖像檢測(cè)相關(guān)）為什么用yolov8yolov8相比于yolov5的改進(jìn)介紹一下yolov8結(jié)構(gòu)yolov8哪些模塊用于做特征融合5 反問(wèn)

1、問(wèn)第一段實(shí)習(xí)為什么選擇用多任務(wù)學(xué)習(xí)lstm，特征有沒(méi)有做embedding，其中的hidden size是多少展開(kāi)說(shuō)說(shuō)api+xgboost，目標(biāo)值是什么2、問(wèn)第一段實(shí)習(xí)知識(shí)庫(kù)數(shù)據(jù)集是如何構(gòu)建的如何做RAG的有沒(méi)有做微調(diào)為什么LoRA微調(diào)高效，更新了哪些參數(shù)手撕代碼：跳躍游戲，貪心動(dòng)態(tài)規(guī)劃反問(wèn)：介紹業(yè)務(wù)，需要對(duì)embedding，qkv比較數(shù)據(jù)反思：?jiǎn)柕暮芗?xì)節(jié)，需要對(duì)所有代碼都熟悉；以及我缺少對(duì)代碼優(yōu)化的思考面試官人很好，感覺(jué)什么都會(huì)簡(jiǎn)歷內(nèi)容在精不在多，寫(xiě)上去的就要經(jīng)得住拷問(wèn)

1、問(wèn)第一段實(shí)習(xí)為什么選擇用多任務(wù)學(xué)習(xí)lstm，特征有沒(méi)有做embedding，其中的hidden size是多少展開(kāi)說(shuō)說(shuō)api+xgboost，目標(biāo)值是什么2、問(wèn)第一段實(shí)習(xí)知識(shí)庫(kù)數(shù)據(jù)集是如何構(gòu)建的如何做RAG的有沒(méi)有做微調(diào)為什么LoRA微調(diào)高效，更新了哪些參數(shù)手撕代碼：跳躍游戲，貪心動(dòng)態(tài)規(guī)劃反問(wèn)：介紹業(yè)務(wù)，需要對(duì)embedding，qkv比較數(shù)據(jù)反思：?jiǎn)柕暮芗?xì)節(jié)，需要對(duì)所有代碼都熟悉；以及我缺少對(duì)代碼優(yōu)化的思考面試官人很好，感覺(jué)什么都會(huì)簡(jiǎn)歷內(nèi)容在精不在多，寫(xiě)上去的就要經(jīng)得住拷問(wèn)

一直在問(wèn)項(xiàng)目數(shù)據(jù)集是什么樣的，數(shù)據(jù)維度，數(shù)據(jù)集大小有沒(méi)有對(duì)數(shù)據(jù)集做分析如何實(shí)現(xiàn)3D CNN如何實(shí)現(xiàn)3D resnet，如何做下采樣，如何處理殘差有沒(méi)有嘗試其他多模態(tài)模型如何將兩種模態(tài)結(jié)合在一起手撕代碼 合并區(qū)間好久沒(méi)復(fù)習(xí)這個(gè)項(xiàng)目了，好多細(xì)節(jié)沒(méi)想起來(lái)

自我介紹1、深挖項(xiàng)目一跟原模型相比做了哪些改進(jìn)為什么要做這些改進(jìn)數(shù)據(jù)集是不是太小了分工2、深挖項(xiàng)目二項(xiàng)目背景整體介紹一遍為什么算多模態(tài)做了哪些創(chuàng)新為什么模型效果更好了數(shù)據(jù)集維度分工如何在CNN上添加注意力機(jī)制

一面0、研究方向?qū)嵙?xí)時(shí)長(zhǎng)1、問(wèn)實(shí)習(xí)項(xiàng)目為什么用LSTM數(shù)據(jù)來(lái)源評(píng)價(jià)指標(biāo)加速框架原理2、問(wèn)多模態(tài)項(xiàng)目創(chuàng)新點(diǎn)數(shù)據(jù)類型介紹一下軟投票介紹一下五折交叉3、問(wèn)目標(biāo)檢測(cè)項(xiàng)目如何提取關(guān)鍵幀DBB如何實(shí)現(xiàn)GAM如何實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確率有多少4、問(wèn)推薦算法項(xiàng)目只用了傳統(tǒng)算法嗎評(píng)價(jià)指標(biāo)反問(wèn)1、崗位做什么2、面試表現(xiàn)如何