字节算法面试三面

    现在实习跟春招都在如火如荼地进行中,如果有应聘的小伙伴也可以给我发你的面经。

    然后接下来要介绍的是一个小伙伴关于字节跳动算法岗的一个面经,平时如果有学习的小伙伴,也可以加我好友,我拉你进每日一题算法交流群跟秋招群

一面(1h 30min,牛客网视频面)

  1. 自我介绍

  2. 介绍文本生成任务

  3. 介绍GAN中的生成器和判别器

  4. 介绍一下什么是Multi-head Attention

  5. 介绍一下BERT的细节

  6. 你对BERT有什么可以改进的地方

  7. word2vec如何训练的,细节,权值矩阵如何训练

  8. word2vec训练时如何加速

  9. 介绍层次Softmax

  10. 有哪些优化算法

  11. Adam的默认参数有哪些

  12. 编程题(LeetCode-224,hard,简化版,不包含括号):实现一个基本的计算器来计算一个简单的表达式字符串。表达式字符串只包含非负整数、+, -, *, /操作符。您可以假设给定的表达式总是有效的。

二面(1 h,牛客网视频面)

  1. 自我介绍

  2. 实验室的研究方向有哪些

  3. 情感分析用什么数据集

  4. 数据集小的时候该注意什么问题(过拟合)?

  5. 模型欠拟合的时候怎么处理?

  6. 当模型的性能不好时,如何分析模型的瓶颈?

  7. 介绍Batch Norm,Layer Norm

  8. 你一般用什么优化器,讲一下Adam

  9. EM算法

  10. 了解模型蒸馏吗

  11. 概率题:飞机上有100个座位,有100个乘客准备登机,每个乘客按顺序上飞机,但是第一个乘客喝醉了,随机挑了一个座位来坐。每个乘客的选座位规则:1)如果自己的座位没被坐,则坐自己的位置;2)如果自己的座位被坐了,则从剩下的座位中随机选一个来坐。则第100个人能做到自己座位的概率是?

  12. 编程题(剑指offer-41,数据流中的中位数):设计一个数据结构,有插入和删除操作,并且能随时得到数据中的中位数。

三面(40 min,牛客网视频面,已凉)

  1. 概率题:甲乙射击比赛,单局甲胜率0.6,3局2胜和5局3胜两种赛制甲如何选择?

  2. 编程题(剑指offer-58题目二,左旋转字符串):给定一个字符串S[0...N-1],要求把S的前K个字符移动到S的尾部,比如字符串"abcdef",前面两个字符 'a' 'b'移动到字符串的尾部,得到新字符串"cdefab",即字符串循环左移K。要求:时间复杂度O(n),空间复杂度O(1)

  3. 交叉熵损失

  4. logit函数和sigmoid函数的关系

  5. 介绍策略梯度

    算法岗现在可真的是神仙打架了,我看了一下,感觉难度确实挺大的,大家加油!

### 字节跳动多模态实习第三轮面试经验及相关准备 #### 面试流程概述 通常情况下,字节跳动的多模态算法岗位实习生招聘会经过多轮筛选,其中包括简历初筛、技术笔试以及多次技术面谈。根据已有案例描述[^1],在前两轮面试中,候选人可能已经完成了基础的技术问答和个人项目的深入探讨。 对于第三轮面试而言,重点往往在于考察候选人的综合能力和对特定领域(如多模态处理)的理解程度。此阶段可能会涉及更深层次的技术细节讨论和实际场景应用分析。例如,在自我介绍部分,除了常规的信息展示外,还需要突出与目标职位高度匹配的经验和技术优势[^3]。 #### 关键知识点复习建议 以下是针对该类岗位所需掌握的核心概念及其扩展方向: 1. **Transformer架构详解** Transformer是一种基于自注意力机制设计出来的神经网络模型结构,广泛应用于自然语言处理等领域。它通过引入multi-head attention层来替代传统RNN/LSTM中的序列依赖关系建模方式,从而实现并行计算加速训练过程的同时提升性能表现。 下面是一个简单的PyTorch版本实现代码片段用于说明其基本组成单元之一——Scaled Dot Product Attention 的逻辑: ```python import torch def scaled_dot_product_attention(query, key, value): dim_k = query.size(-1) scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1)) / (dim_k ** 0.5) p_attn = F.softmax(scores, dim=-1) output = torch.matmul(p_attn, value) return output ``` 2. **图像特征提取方法对比** 掌握主流CNN框架的工作原理及优缺点比较非常重要,比如ResNet,VGG等经典卷积神经网络如何逐步优化解决梯度消失等问题;另外也要熟悉一些轻量化设计方案MobileNets系列或者EfficientNet家族成员的特点以便应对移动端部署需求下的效率考量。 3. **跨模态融合策略探索** 当涉及到视频理解任务时,音频流、视觉帧之间存在着复杂的交互作用需要合理表征出来才能达到最佳效果。可以考虑学习一下CLIP这样的预训练大模型是如何构建统一语义空间使得不同类型的输入能够映射到相同维度向量表示进而便于后续操作。 #### 注意事项提醒 最后值得注意的是保持良好心态面对挑战性提问不要慌张,即使遇到完全陌生的话题也可以尝试从已知角度切入寻找突破口展现思考路径给考官留下深刻印象[^2]。
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