岗位：AI工程师（机器学习方向）
部门：昇腾计算产品部
一面
日期：2021.3.3下午2点-3点
自我介绍
询问项目细节
自己先简单介绍一下项目的内容以及指标
机器学习深度学习知识点
- 机器学习一般有哪些分数，对于不同的任务
- 讲讲几种损失函数
- 正则化
- 了解1*1卷积吗？
- 讲一下过拟合和欠拟合
- 讲一讲BN，以及在测试阶段BN如何处理
C++知识点
- 32位系统的指针占用多少内存
后面我说我不太会了，就没问了
Python知识点
- Python的内存管理
手撕代码
- 反转链表
机试代码回顾三题
- 对象属性排序
- 区间动态规划
- 动态规划
再次问项目
结束
二面
时间：2021.3.5 早上10点-11点10分
机器学习/深度学习
- 1*1卷积
- 数据增强的方法：
- 图像：加噪声，旋转，扭曲，平移
- 音频：时间拉伸（加速或者放慢音频）, Pitch shifting, Dynamic Range Compression (DRC), Background Noise
- 人脸识别的损失函数
- 正则化：l1 l2的作用和区别，dropout
- Dropout在测试阶段如何处理
- 为什么会出现梯度消失和梯度爆炸？
- 介绍一下分数，比如查准率查全率F1score
- 讲一下softmax
操作系统：
多线程和进程的关系
Linux文件权限管理
C++ stl 有了解吗？
Python知识点：
- Python内存管理（内存如何释放）（一面的问题再次出现了）
- Numpy的数组，pytorch tensor有什么区别？
- 数组reshape之后内容是否一样？
- 深拷贝浅拷贝
- Python装饰器
- 介绍一下深度学习框架 tensorflow pytorch
手撕代码：
二叉树的最大宽度 Leetcode 662
总结：
机试的题在考后一定要复习，不会做就学会；
第二面之前，一定要及时复盘一面的问题，第二面可能还会问；
面试的问题的模块都挺固定的，算法面试一般就是机器学习深度学习，计算机知识，编程语言知识，数据结构与算法题目，这几个模块。
三面
时间：2021.3.14 早上10点40-11点10分
l 自我介绍
l 项目介绍
l 项目的意义
l 项目的工作内容，或者贡献
l 描述一下你遇到最困难的事情。你怎么解决的？
l 你的意向工作地是哪里，这个岗位一般在杭州成都西安有位置？
我：深圳东莞
面试官：默默记下来
最后是记了大半页的东西，然后说还有什么要问的吗?
最后当天就发现被拒了。
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