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蝎子莱莱
编辑于 2020-08-21 15:30
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字节data算法岗一二面凉经(已挂)

一面:
先来两道算法题:
1.给定一个数组,返回每个对应位置右边第一个比他大的数,没有就是-1,如【4,1,2,5,8】返回【5,2,5,8,-1】(单调栈模板题,没有演,直接写了单调栈)
2.给定一颗二叉数,每两个结点路径为1,求相隔最远的两个结点的距离(dfs,直接写出来了)
面试官说我写的快,问我是不是刷过题。。。我说本科室友搞acm的,耳濡目染。。。他又加了一道
3.给一个现成的生成器,可以以概率p生成1,概率1-p生成0,让我用这个生成器构造一个新的生成器,满足每次均匀返回0-1之间的一个浮点数(不会,我说可以先构造一个以1/2概率生成0和1的,然后不断二分(胡说的)。。。面试官说思路是对的,让我把均匀生成0和1的写出来,我写出来后就进行后面的步骤了)
机器学习:
1.介绍项目
2.介绍常见的损失函数
3.LR知道吗,介绍一下原理,写一下损失函数
4.解决过拟合有哪些方法
5.BN层原理是什么,如果只有一个样本BN层怎么求均值和方差呢?(我说是不是一个都一样,他说这里不对)
6.介绍常见的激活函数以及优缺点
还有一些记不起来了,除了BN层那个基本别的全答上来了

二面:
1.聊自己设计的一个网络(我做目标跟踪的,面试官也是做视觉的),被diss设计不合理
2.问了一些faster rcnn一些细节,记不太清了,说了个什么名词没听过
3.问我知道哪些无锚点的检测网络,说了centernet,介绍了一下
4.单阶段的检测方法如YOLO为什么对负样本需求更大(不知道,胡说了几句)
5.KCF知道吗,为什么快,(我说用了循环矩阵还有转化到了频域),反问转化到频域就快了吗?(不知道)
6.ECO知道吗(也是跟踪的,好久没看了,大哥data不是做推荐的吗)记不太清了
7.有什么方法解决正负样本不均匀
8.写一下focal loss,记不太清具体形式了说了下loss的思路,面试官反问除了用参数惩罚占比重的样本,focal loss还有什么方法解决样本不均衡(不知道)
算法题:
给定k和n,A和B先后从1-k之间挑出一个数,不可以重复挑,然后每次挑出来都加在一起,当当前的和大于等于n时,当前选手获胜,求给定k和n时,A先手是否能赢(假设两个人每次都是最优策略)
这题感觉很麻烦,问他能不能换一道(面试官:不能),我说了下思路:dp[i]代表当前选手面对i状态(i状态表示1-k哪些选了哪些没选)时是否能赢,然后递推,下一个状态应该是dp[i去掉j](数字j从未选到已选),遍历所有j,只要dp[i去掉j]有一个是true,则当前dp[i]为false,否则为true。面试官说思路是对的,时间差不多了就没写

上午问hr,已经挂掉了,CV底子太差了,二面大部分都没答上来,GG





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