本科信息管理与信息系统专业，研究生跨专业保研至计算机科学与技术专业，本硕均是末流985。研究生期间主要基于MXNet框架搞分布式深度学习，只有一篇在投论文。目前在某互联网公司实习，针对TensorFlow进行二次开发和性能优化。

华为

华为三面都完了，泡池子ing~

7.25 一面

MXNet和TensorFlow有什么区别？
同步训练和异步训练
梯度压缩相关
算法题：螺旋矩阵

7.28 二面

深挖项目，主要是问了项目中遇到啥问题，怎么排查解决的
梯度压缩如何在Allreduce上实现？
Ring Allreduce
问熟悉模型吗，答不熟悉，只知道ResNet和VGG等
算法题：实现循环队列

7.30 三面

业务主管面，时间有点久了，忘记具体问题了，大概就是聊聊家常，没做算法题。

字节提前批——data数据平台开发

春招实习的时候投过一次简历，然后被data部捞起。面完发现方向不符合，挂了。

7.26 一面

Python中的GIL
TCP/IP协议如何保证无差错传输
看过源码，从源码中学到了什么
算法题：合并两个有序数组，如果输入的有序数组是字符串怎么处理

字节提前批复捞——AI Lab

字节提前批结束后，8月3日被AI Lab捞起来了，二面挂。

8.9 一面

对哪种排序比较熟悉？实现一下。（写了个归并排序，然后围绕归并排序问了一堆，大致就是如何优化性能的问题）

8.12 二面

说一下TensorFlow/MXNet从构造计算图到执行的整个函数调用栈。换句话说TF/MXNet如何跑起来的。（这个问题面试时太紧张，没有回答好，只说了自己比较熟悉两个框架的通信流程。其实对着代码也是可以将清楚两个框架的函数调用流程的。。。）
用C++写一个单例模式（之前没看过，花的时间有点久）
算法题：拓扑排序

字节正式批-AML

9.15 一面

简历项目介绍
vector扩容机制
LRU复杂度
读写锁问题
算法题：有向图判环

吐槽一下，面试过程中全称有电流声，听不清面试官讲话，心态爆炸，发挥的也不好，直接GG。

快手提前批

8.9投的快手，正在面试过程中。

8.14 一面

前20min围绕简历进行讨论
用过什么其他的机器学习算法
算法题：求x的平方根
进阶问题：用梯度下降求x的平方根

图森未来

8.17 一面

C++相关：
智能指针实现思路
vector扩容机制，均摊时间复杂度分析
map、unordered_map的区别以及各自的使用场景
移动构造函数、移动语义

linux相关：
如何杀死进程？kill一共有多少种信号？
统计目录下的文件
ps/top命令使用

算法题：
(1)实现一个有理数类，支持加法和乘法
(2)一个大矩阵，0表示海，1和2表示陆地。现在矩阵里有两块由1组成的岛屿，一块由2组成的岛屿，求一条最短路径链接这两个1岛屿，要求路径不能经过2岛屿

8.28 二面

简历项目交流
MXNet同步、异步更新策略
PS/Ring Allreduce架构下，模型分布式训练的通信量
large batch size训练，如何保证模型收敛；warmup的作用是什么

9.7 三面

面试官貌似是图森算法组leader，主要聊了一下在图森的工作内容，7分钟结束战斗

百度

8.29 一面

vector和list区别，跳表
map实现，红黑树原理
lmabda表达式、移动语义
IEEE754格式
进程/线程， 死锁
Allreduce实现（Ring、Tree），什么情况下用ring，什么情况下用tree
梯度压缩的原理与效果
如何对深度学习模型的分布式训练过程进行优化
RDMA/GPU Direct RDMA
Horovod相关原理
算法题：实现内存拷贝函数

9.6 二面

简单介绍下PS-Lite源码
MXNet训练流程的函数调用过程
梯度压缩原理与性能

9.6 三面

主管面，主要聊了下实习期间做的一些事情

BIGO

9.1 一面

前15min探讨了一下梯度压缩
TCP如何保证无差错传输
进程与线程的区别
浏览器输入网址到页面展示的整个过程
哈希表
c++多态实现方式、虚函数和虚表
给出一段模板代码，判断能否正确运行
算法题：leetcode 86 分割链表

旷视

9.22 一面

梯度压缩相关问题
算法题：拓扑排序

9.22 二面

多进程与多线程区别
emplace_back和push_back区别
算法题：LeetCode168 Excel表列名称

商汤

9.28 一面

梯度压缩相关问题
new/malloc区别，new/delete不配对问题
右值引用，移动语义
算法题：
（1）求解全排列，LeetCode46
（2）实现线程安全的单例模式

依图

9.28 一面

梯度压缩相关
Ring Allreduce/Tree Allreduce/蝶式Allreudce
了解过RDMA没有
对OpenMP了解多少
算法题：
（1）给出一个字符串"Ab34d D9E"，对翻转每个单词中的字母，返回"db34A E9D"
（2）使用send/recv/isend/irecv/wait等通信原语实现高效的Allreduce算法

简历筛选/笔试中

小米、360、京东、阿里、腾讯

挂掉的

网易互联网：笔试挂（AC 2/4)
网易互娱：简历挂
哔哩哔哩：笔试AK，未通过