京东 深度学习算法实习生 面经

本文是一位应聘者分享的京东深度学习算法实习生面试经历,涵盖了NLP、图片处理、深度学习与机器学习基础知识,如GLM、SVM、CNN、决策树、随机森林、XGBoost等,并涉及一道关于木材切割的编程题。

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专栏分享:计算机小伙伴秋招春招找工作的面试经验和面试的详情知识点


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主要分享:测试开发类岗位在面试互联网公司时候一些真实的经验

面试code学习参考请看:数据结构面试必刷100题


无自我介绍、业务介绍,直接开始。

首先问了项目里的文字处理和图片处理,有没有用到NLP的知识,图片处理有没有用RNN,我说:“都没有!”

然后他就开始问共享

### 网易家用机器人视觉感知算法实习生面试经验 对于寻求网易家用机器人视觉感知算法实习生职位的候选人来说,准备过程需注重多个方。通常情况下,在进入具体技术谈之前会有一个初步筛选阶段[^3]。 #### 英语沟通能力评估 初次接触往往涉及英语交流测试,形式类似于国际英语水平考试中的口语部分。这一环节旨在考察应聘者的语言表达能力和逻辑思维清晰度。只有成功通过此轮考核者才能继续参与后续更深入的技术讨论。 #### 技术技能审查 一旦顺利晋级,则将迎来由目标团队成员主持的专业领域探讨。针对计算机视觉方向的研究人员而言,重点可能围绕但不限于以下几个主题: - **基础知识掌握情况** - 对于深度学习框架的理解程度以及实际应用经历。 - 掌握经典卷积神经网络架构及其变体的能力。 - **项目实践经验分享** - 曾经参与过的图像处理或视频分析类项目的细节描述。 - 解决问题的具体思路和技术路线图展示。 - **前沿研究动态跟踪** - 关注当前行业内热门话题和发展趋势。 - 能够阐述个人见解并给出合理建议。 此外,由于工作涉及到智能家居设备的研发,因此还可能会被问及有关硬件加速平台的选择、嵌入式系统的优化策略等方的知识点[^1]。 为了更好地应对上述挑战,建议提前做好充分准备工作,包括复习相关理论基础、整理过往作品集材料、熟悉最新研究成果等措施。同时保持积极开放的心态对可能出现的各种提问方式,展现出良好的职业素养和个人魅力。
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