一面总共约45分钟～50分钟
自我介绍
然后面试官就简历提问，主要问了和深度学习相关的部分
然后是八股，问的都比较基础，有些题目记得不是很清楚了但连蒙带猜给出了答案
最后是一道算法题目，easy难度
然后是反问环节

询问transformer的multihead机制
询问简历中提到的模型的实现细节
算法题：
最大和连续子数组
输出开始和终止的索引
需要运行，但手写main输入一个测试样例，无需submit测
询问实现过的代码纯模型大概多少行
询问c的多态、虚函数、重载、复用等知识
询问sql是否使用过hive\spark等大数据平台
询问分类和回归任务通常使用的损失函数
询问有哪些评估指标
询问倾向于业务还是工程，工程可能会远离算法
询问是否使用过gdb和常用的linux命令

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面试是内推得到的，总体体验还可以。会有HR对接，然后是技术组的同事聊技术，最后会邮件和短信通知到位。不过可惜最后没去成

你能解释一下常见的数据结构（如数组、链表、栈、队列、树、图）的特点和适用场景吗？
如何在一个未排序的数组中找到第 k 大的元素？
请你实现一个深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的算法。
你能解释一下卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的主要区别和应用场景吗？
什么是过拟合和欠拟合？你有哪些方法来防止过拟合？
请解释一下反向传播算法是如何工作的。

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1.自我介绍，主要介绍自己的一些背景情况
2.简历项目介绍 自己对简历上的项目进行一个大致介绍， 主要描述什么时间做了什么事
3.hr介绍公司 hr会介绍公司的情况以及入职的话所承担的工作
4.等待结果

1.介绍一下自己现在的情况，比如工作职位意向，工作时间要求等
2.掌握什么技能，在哪些项目中用了哪些技能，具体是怎么运用的？
3.为什么要来参加这个工作的面试，能不能接受以后公司的安排？
4.对公司还有什么疑问，包括各个方面

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