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牛客760131061号
编辑于 2021-04-09 16:42
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腾讯TEG暑期实习凉经

3.22更新,果然灰了

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楼主22届渣硕,去年在官网投了腾讯实习,今年本来想先面别的练练手再投大厂,结果上周腾讯打电话把我捞起来了,简历都还是去年的。只能赶紧更新了简历,开始了第一家大厂面试。

3.10 一面(45min

1、自我介绍

2、问项目,问的非常细

问项目提到的问题:

3、介绍一下模型压缩常用的方法?为什么用知识蒸馏?

4、论文的创新点

5、训练过程中用的soft label还是hard label,为什么

6、介绍一下GAN

7GAN的训练很不稳定,训练过程中有没有什么方法?

8、风格迁移为什么用cycleGAN代替常用的GAN

9、介绍SPGAN?为什么你的改进方法能生成中间风格的图像?

10、如何衡量两个分布的差异?除了KL散度还有什么

11CV常用的分类器,说了mobilenetshufflenet,然后让介绍mobilenetXception结构的优点?感受野有没有变?

12、模型训练过程中出现过拟合怎么办?

13、常用优化器?SGDAdam谁收敛的比较快?谁能达到全局最优解?为什么?

14、介绍一下ReLU激活函数?还有其他的吗?说了sigmoid,比较sigmoidReLU的优缺点

15BN层的原理和作用?为什么BN可以减少过拟合?

16BN层之间的差异怎么衡量?(我用的欧氏距离)为什么不能看成两个分布,用KL散度衡量?

总之就是要对简历提到的项目的原理非常了解。

语言相关

17pythonlamda函数

18python的深拷贝和浅拷贝

面试过程中反复问我了不了解强化学习,我知道的只有元学习,后来反问环节才知道部门做的是强化学习在游戏中的应用,反问之后就感觉自己要凉。
果然第二天官网流程就灰了,晚上又被捞,问了在职的大佬知道捞我的是TEG另一个部门。

3.15视频一面(60min

问项目,基本上是面试官听我讲,中间问一些项目的问题,比如loss是什么,BN层有什么作用,对方法有什么改进

算法题:leetcode 169. 多数元素,口述了一下摩尔投票法,不用写代码

智力题:64匹马8个跑道,最少比赛几次可以决出前四名

了解transformer吗?图像检索怎么改进?视频检索怎么做?了解3D CNN吗?
反问环节才知道这个部门是做微信视频的,本来感觉有点凉,结果面试官还是给过了。

3.16 电话二面(30min

二面的面试官特别温柔,声音也很好听,刚开始先做了自我介绍,介绍了一下自己所在部门的主要业务

模型压缩是怎么做的?具体介绍一下知识蒸馏怎么做的?

ReID常用的baselinebackbone

场景题:如果两段视频是相似的,但是有一段被打上了logo,导致视频提取出来的特征有较大的差异,如果解决?(说了对图像进行水平切块,面试官说其实可以用数据增强)

介绍一下BNLN?有什么差异?LN是在哪个维度上进行归一化?

算法题:leetcode20.有效的括号,先口述思路,再在腾讯文档上写,不要求跑出结果(因为太紧张了有一些小错误,面试官会指出代码里不对的地方)

有没有了解过自监督以及相关的论文?

对工作地点有没有要求?

结束的时候还说有什么问题可以随时给他发邮件询问


3.18 HR

自我介绍,岗位匹配度,期望工作城市,家是哪里的,实习时间,希望在实习期间获得什么?硕士是否是全日制?有无亲属在腾讯?


整个HR面试不到十分钟,而且没有反问环节,HR说和前两轮的面试官商量一下,一周之内出结果,感觉有点凉.....





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