百度校招算法三面一般问什么

还没有offer,求助各位,百度面试三面,机器学习/数据挖掘/自然语言处理 岗位
还是跟一二面一样问技术吗?
比如:项目、深度学习、机器学习?
会涉及很细节吗?

还是说是其他类型的技术?比如?

还是说会问很宏观的问题?比如对百度的看法,职业规划啥的
#百度##校招#
全部评论
一般是技术
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发布于 2018-09-25 14:19
我简历筛了一个多月,昨晚才收到笔试。一楼大佬已经面完一个月了。
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发布于 2018-09-25 13:35
leader面,可能聊人生,也可能怼技术,也可能聊着聊着人生忽然开始怼技术,千变万化(๑>؂<๑)
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发布于 2018-09-25 13:10
完全看面试官,哪怕是同一个面试官,他问你的方面也不同。我三面的面试官就没怎么问技术,但是我看到前一个面试的老哥手推的公式还在纸上 。然而问技术不一定是坏事,我觉得他不问我技术是觉得我技术不行,没啥好问的。
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发布于 2018-09-25 12:48
经理面,宏观,谈人生理想
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发布于 2018-09-25 12:46

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不愿透露姓名的神秘牛友
09-02 11:06
一面:&nbsp;深挖项目,没有过多问八股,主要是项目里涉及的手撕:一开始让我写一个匈牙利算法,不会,于是换了个最长递增子序列,但是要输出子序列是什么,我用动态规划写的只能得到最长子序列的长度。面试官问了一下如何得到路径的思路,我说用一个数组不断保存上一个位置,最后逆序输出即可。没有再写。反问:(1)组内是做什么的?他只说了是自动驾驶萝卜快跑,具体干什么根据进来后再说(2)再学点什么东西针对之前做的追踪,他说现在检测和追踪可能都搞到一起了,可以学习一下端到端的方案。二面:自我介绍还是深挖项目细节,具体到了&nbsp;lr&nbsp;怎么设置的,batch_size&nbsp;设的多少,怎么进行标注,如何确定模型的效果。基本上没什么干巴的八股,都是针对项目细节询问为什么这么做,还有什么别的做法,最终为什么确定了使用这种,对比这几种的优缺点,如果要牺牲某些东西,是否可以提升某些东西。手撕(面试官说一面因为我相当于没有完整的写出一道题,所以这次要重点考一下):场景题:&nbsp;给&nbsp;10&nbsp;万个激光雷达的点,也就是用(x,y,z)表示,现在将其投影到&nbsp;BEV&nbsp;视角下,BEV&nbsp;的分辨率为&nbsp;0.2m,然后使用&nbsp;C++语言,将这&nbsp;10&nbsp;万个点转化为&nbsp;H*W*10&nbsp;的向量。10&nbsp;分别为&nbsp;xy&nbsp;方向的最大值、最小值、平均值和格子内的点的个数。先写伪代码即可然后讨论了下面三个问题(1)分析时间复杂度和空间复杂度(2)如何优化时间复杂度:从多线程角度思考(3)如何优化空间复杂度:点云都集中在一些格子里,大部分空间里是空掉的,如何降低存储空间。总之来说就是从系数空间转换到稠密空间。反问:面试官只约了一个小时的会议室,还差五分钟的时候有人来催,所以没有好好问。他自己介绍了一下就是做萝卜快跑的感知部分,反正就是那些东西(1)一共有几面?不太清楚校招有几面,应该是三面(2)现在做端到端还是解耦?纯端到端还是太难了,目前还是有解耦三面:约在了周日晚上8:45,面试官在家里,还听到了应该是他女儿还在旁边玩。只花了三十多分钟。针对简历中的自动驾驶的实习着重说了一下。解释一下追踪的指标代表什么?场景题:在遮挡物特别多,遮挡特别严重的情况下,如何提升对行人、非机动车的追踪效果?没有手撕。反问:(1)我看到有北京和上海的base,有什么区别吗?没区别,都是同一个团队,只是工作地点不一样(2)多久给反馈?和一二面面试官讨论一下,一周内给反馈
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