大华智能算法面经 (已拿 offer)

知识库 wechao ⋅ 于 3周前 ⋅ 136 阅读

岗位智能算法,现场面试,网上笔试,一轮技术面一轮HR面

技术面

大早上去第一个面试的,面试人很多节奏很快,技术面20分钟结束,面试官没有问简历任何内容
准备不是很充分好几个没答好

1、面试官简单介绍了一下他自己,然后开始
2、static 关键字的理解
3、python list列表如何删除重复元素
4、傅里叶变换和快速傅里叶变换的区别(我只说了傅里叶变换程序怎么写)
5、梯度下降和牛顿梯度下降公式推导
6、EM算法,E和M过程(表示不会)
7、给两组点求变换系数,我列出式子,然后问怎么求解,引出奇异值分解求解的变换系数的问题(知道但答的不是很好)
8、softmax和交叉熵为什么合起来用,这么做的理由是什么(我问了下是不是和梯度有关,然后就知道了,不明白的可以自己求求梯度)
9、然后是linux命令 如何查看内存 ,查找最近几天的创建修改的文件(find命令)等
10、通过程序计算π的方法(脑子抽风了没答好,原来写过)
11、浮点数在内存中的表示形式(忘记了。)
12、有什么问题问他,balabala完了叫我在外面等一下hr面(最后说他故意不问简历,想考察一个人各方面的知识量,果然又提到了竞争对手海康)

HR面

hr说他是北大,慕尼黑工业大学背景的,表示佩服,这也是我面试面的最流畅的一次,感觉大华算法也是人才济济。
HR面试,就和大家一样,说预期薪资,工作地点什么的,三方什么情况,为什么在选择该城市实习,因为本硕双非(同一个学校)也问了下学校情况。

获得offer

好学校还是很重要的,就个人来说其实我很感谢大华给的这个机会,没有卡死我简历。即使在我实习的公司,我看HR给过来的简历也绝大多数是985高校(虽然我可以留在实习的公司)。和同一天大华面试的人相比,我是晚了半个月才收到offer,也和自己面试表现不好有关系,因为实习期间在打比赛,所以没怎么准备。

目前为止我就面试了4、5家,有好几个到了hr面,等消息中,表示心累,心态大崩,所以找工作找的就去联系博导了,目前在学习英语。

最后祝大家找工作顺利!!

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