【端到端算法面经一】小米端到端算法面经(一面)

🌈 持续分享自动驾驶算法相关技术干货内容,新闻资讯,大厂实习和秋招准备思路以及算法岗求职面经

在当下自动驾驶技术发展浪潮中,端到端自动驾驶技术无疑是行业发展的必然趋势本文作为《智驾算法一站式求职专栏》端到端算法面经系列第一篇文章,分享一下小米端到端算法一面面经,并给出了参考答案。

《智驾算法一站式求职专栏》直击行业痛点,既收录感知算法的核心考点与实战经验,帮你筑牢技术根基;更聚焦端到端算法的前沿动态与面试精髓。此外,该专栏还包括诸多高质量的求职文章内容:

  • 如何制作一份高质量个人简历保姆级教程
  • 如何包装论文成果&科研项目&实习工作话术保姆级教程
  • 十五家自动驾驶感知算法面经(附参考答案,持续更新中)
  • 多家自动驾驶端到端算法面经(附参考答案,持续更新中)
  • 互联网大厂在线笔试ACM模式常见输入输出类型题目汇总(附Python和C++两种语言参考答案)
  • CV&感知算法面试常见手撕代码题目汇总

专栏订阅链接:https://www.nowcoder.com/creation/manager/columnDetail/Mgbxvn

第一轮技术面试

  • Q1:自我介绍
  • 提问之前实习期间做的端到端相关项目,包括但不限于以下内容

剩余60%内容,订阅专栏后可继续查看/也可单篇购买

智驾算法一站式求职专栏 文章被收录于专栏

作为一名已经上岸的智驾算法工程师,将秋招中的面试经验和心得总结成《智驾算法一站式求职专栏》,包括【求职简历如何准备】、【论文/实习/科研项目经历如何包装】、【Leetcode算法刷题思路】、【十五家智驾感知算法面经汇总(附参考答案)】、【智驾端到端算法面经汇总(附参考答案)】【面试常见手撕题型汇总(附参考代码)】、【大厂在线笔试ACM模式输入输出题型汇总】等多个板块,祝你拿下心仪Offer!

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发布于 07-24 15:33 陕西

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07-23 18:55
门头沟学院 Java
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bg:双一流本,两年工作经验,给还在学习的朋友们分享一些对应经验下企业所问的问题,也有助于自己未来进行总结。以下打⭐为印象深刻的问题。Q:技术面:(1)自我介绍(背景+工作经验+工作内容+成果)(2)项目拷打①推荐算法:(3)注意力Q,K,V计算公式(4)self-attention和external-attention的区别(5)了解过哪些主流的推荐算法(6)讲一下Wide&Deep原理(7)推荐算法中正负样本集是如何构建的(8)如何理解auc指标(9)平时用哪些框架(pytorch),如果接触到tensorflow项目,最快需要多长时间能上手②机器学习算法:(10)了解什么是特征偏移么(11)对于数据不平衡问题的解决办法(12)训练集和测试集的正负样本比相差过大怎么办(如训练集1:49,测试集1:199)(13)知道什么是概率校准么(14)讲述一下二分类的原理⭐(15)平时有了解过LLM么(16)做过xgboost的超参数优化么,以及对早停机制(early stopping)有没有什么深刻理解⭐(17)平时做过哪些衍生特征(18)如何筛选重要特征(19)如何避免特征之间的多重共线性,避免了又会有什么缺点(20)以业务的角度筛选特征有什么缺点⭐(21)xgboost是如何处理缺失值的(22)对类别变量有什么处理方法(23)机器学习和深度学习分别建模有哪些不同点(24)xgboost的多分类和神经网络中的多任务有什么区别
牛客62705600...:这里也提醒各位一句,技术面固然重要,但后续的业务面以及hr面也很重要,对于业务面,首先要了解公司是干嘛的,以及公司的产品是什么,以及面试可能会问些什么;对于hr面,一定要多“骗”,offer搞到手才有选择和议价的权利。
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