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lmaors
编辑于 2021-04-22 11:19
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作业帮 计算机视觉岗 二面凉经 内部员工回复

岗位:计算机视觉岗
一面 4/20 时长1小时

自我介绍
项目
介绍一些损失函数
交叉熵损失,focal损失 (多分类的公式)
BN(公式),Droupout介绍,为什么不一起用
Transformer与RNN区别
LSTM公式
模型优化Trick
pytorch实现多分类focal loss

算法:列表中逆序对个数(分治,hard难度)
反问


二面:4/21 时长一小时

介绍
项目挖掘
Transformer encoder和decoder的介绍
Transformer的不同阶段的QKV来自哪里
focal loss公式以及why work
还有一些记不清了

算法:文字识别中的最大编辑距离(动态规划,在提示下未做出来,暴风哭泣)
场景题:三枚正反均为数字的硬币,七枚正常硬币。
1. 一次抽到坏币的概率
2. 拿出一枚硬币上抛,数字面朝上,这枚硬币为坏币的概率
3. 嫌我太菜没出出来(贝叶斯公式我真的记不清,但我第二问写出来了啊)
反问


结论:凉凉,流程还没有结束,估计回到了池子里。二面面试官很nice,写算法题的时候会引导你,我很喜欢,可是我太呆了orz!@ @

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