40+大厂AI面经，秋招offer手到擒来！

最新推荐文章于 2023-02-10 17:03:06 发布
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#人工智能 #机器学习 #面试

本文提供40+大厂AI面试题，覆盖机器学习、计算机视觉等热门领域，助你提升秋招竞争力并斩获offer。

2022秋招算法岗如此激烈，如何才能斩获大厂offer？

我们特地为大家准备了40+大厂AI面试题，内容涵盖机器学习、计算机视觉、SLAM、智能语音、C++等方众多方向。

点击下方，快来领取吧！ 

https://www.shenlanxueyuan.com/page/112 

非科班小硕的秋招面经和经验总结
King_DJF的博客
10-08 1901
文章目录写在前面秋招盘点秋招面经华为：阿里菜鸟：海康远景百度momenta腾讯经验总结书单推荐开源库学习推荐资源分享 写在前面 本篇文章适用于非科班出身，想从事cpp方向互联网行业的同学 国庆假期事情不多，就花时间梳理一下自己的秋招。2019届的秋招整体形势，总结起来就是，时间脉络与过去一致，岗位与行业发展会有此消彼长的趋势。总体分为3-6月份春招实习生招聘、6-8月份提前批内推环节和8月底开...
java八股+校招+春招+秋招+实习+大厂面经
03-06
主要分享自己在春招和秋招期间总结的一些Java基础知识（也就是所谓的八股文）。 项目中的多数图片来源于网络，如有侵权请联系删除。 内容包括： Java相关： 1.Java基础知识 2.Java数据结构 3.Java并发 4.JVM 数据库...
完全没想到，他竟然靠这个拿到了40万年薪的大厂AI岗offer！
代码界的扛把子
08-13 317
如果说求职是人生的一道坎，那么面试就是最难翻越的那一块砖。 当你经历过大大小小的面试之后，就会发现不同的公司、不同的面试官问的问题都大同小异，因为企业对于挑选人才是有一些共性的要求的，只要在面试前根据高频问题提前准备，命中率几乎等于100%！ 但是，为什么还有很多技术精湛、经验丰富的求职者屡次在面试环节被拒，一直没能拿到心仪的大厂高薪offer？作为好奇宝宝，我特去询问了有大厂面试官经验的同事，才知道了这些求职者为何没有得到hr的青睐： 首先有些同学简历看起来技术全面，项目...
讲讲我当年是怎么拿到AI研发公司offer的
喜欢打酱油的老鸟
03-09 1501
https://www.toutiao.com/a6663343933172482563/ 前言 很多的老铁私信问我，当年我是怎么拿到公司offer的，我记得我毕业是2015年，那时人工智能这个行业还没热起来，能提供的岗位很少但是面试的人更少，我又是本专业毕业的，所以当初找工作还算顺利，去面了4家然后都拿到了offer，最终我选择了其中一家一直待到现在，而且每年我都会去各个公司去面试。接...
年薪翻倍的100篇面经：如何转型AI拿到阿里等大厂的40万offer
热门推荐
结构之法 算法之道
11-23 4万+
前言 我个人从 2010 年开始在 优快云 写博客，坚持了十年， 创业 则已近五年，经历且看过很多的人和事，但看到这一篇篇透露着面经作者本人的那股努 力、那股不服输的劲的面经的时候，则让我倍感励志。比如“双非渣本三年 100 次面试经历精选：从最初 iOS 前端到转型面机器学习” 这篇面经，便让我印象非常深刻。在佩服主人公毅力和意志的同时，也对他愿意分享对 众多人有着非常重要参考价值和借鉴意义的成功经验倍感欣慰。 当然，类似的面经远远不止于此，我们后来整理出了100篇面经，汇总成册为《名企 AI 面经
求职季，我是这样拿到百度AI Offer的！
PaddlePaddle
09-08 539
最近摸鱼期间，发现身为程序员的我被赋予了另一个身份“新生代农民工”，简直炸了！重点还官宣了，这就更加实锤了啊！我就想说，我们新生代农民工招谁惹谁了，我们能有什么坏心思呢？头都秃了挣点高工资...
面试AI岗，为什么我在100人中拿到了唯一年薪70万的offer？
飞哥的Python学习笔记
03-14 2993
根据美国市场情报公司Tractica公布的数据，我们可以推断，在接下来的至少10年中，AI都将依然持续成为一大热门领域。据美国市场情报公司Tractica预测的数据，相较...
字节跳动最新开源！大厂offer手到擒来，一线互联网公司面经总结
dswl88888的博客
03-03 160
如何提升学习？ 提升学习很大程度上就是为了跳槽涨薪，当然运气不好的情况可能是被劝退重新找工作，无论是哪种情况，自主学习的能力是要有的，而且得有一个方向，得有重点。 对于Android移动开发来说，热修复框架、插件化框架、组件化框架、图片加载框架、网络访问框架、RxJava响应式编程框架、IOC依赖注入框架、最近架构组件Jetpack等等Android第三方开源框架是进入大厂必须掌握的，也是面试中常常问到的，我这里整理了一份资料以及路径，长达1042页！相信看完这份文档，你将会对这些Android第三方框架有
databinding双向绑定，大厂offer手到擒来，隔壁都馋哭了
m0_56252652的博客
03-28 137
开头 在我认为，对于Android面试以及进阶的最佳学习方法莫过于刷题+博客+书籍+总结，前三者博主将淋漓尽致地挥毫于这篇博客文章中，至于总结在于个人，实际上越到后面你会发现面试并不难，其次就是在刷题的过程中有没有去思考，刷题只是次之，这又是一个层次了，这里暂时不提后面再谈。 我总结了一系列大厂面试中常问的面试技术点，深入解析以及答案，将为最近准备面试的各开发者去大厂保驾护航， 何谓面试？ 博主所理解的面试，它是一个过程，是不断沉淀、不断总结、善于传达自己的专业领域技术以及解决问题能力的过程。以下是博主总结
精选资源
大厂面经汇总，包含美团，字节，腾讯，虾皮等大厂面经秋招春招实习必备
08-09
大厂面经汇总，包含美团，字节，腾讯，虾皮等大厂面经秋招春招实习必备。这份资源汇总了多个大厂的面试经验，旨在帮助求职者全面了解面试流程和题型，提升面试技巧，以期在激烈的招聘竞争中取得更好的表现和结果。...
cpp八股文+校招+实习+春招+秋招+大厂面试
03-06
cpp八股文，包括但不限于 1 const的用法 2 构造函数的explict关键字 ...16 智能指针shared_ptr，线程安全性， 智能指针的线程安全性又如何呢? 17 类似于智能指针的例子在C++中还有别的吗? 18 智能指针的实现。。。
Java Web JSP 大学生求职就业网+30套精选程序员个人简历模板+大厂1000套面经合集
02-24
大厂1000套面经合集则是一份全面的面试参考资料，包含了众多知名互联网公司（通常被称为“大厂”）的面试经验分享。这些面经通常包括技术问题、算法题、系统设计题以及行为面试题目。通过学习这些面经，求职者可以...
精选资源
Java web JSP SSM网上淘书吧+30套精选程序员个人简历模板+大厂1000套面经合集
02-24
最后，“大厂1000套面经合集”则是一份宝贵的面试资料库，包含了众多知名企业的面试经验分享。这些面经通常涵盖了技术问题、算法题目、案例分析等多方面内容，有助于求职者了解不同公司的面试风格和常问问题，提前...
深度学习｜论文中常用的注意力模块合集(下)
soaring_casia的专栏
02-10 9198
注意力机制可以增加少量参数的情况下来提升计算精度和模型性能，在论文中常用的注意力模块合集(上)中介绍了三种注意力机制，它们分别是CA、CBAM和SE，均在目标检测和语义分割领域内能够提升模型的性能，废话不多说，直接开始讲解剩下的论文中常用的注意力模型。1、有效通道注意力(Efficient Channel Attention Module, ECA)深度学习中，降维不利于学习通道注意力，但是适当的跨通道交互可以在显著降低模型复杂性的同时保持性能。
论SLAM技术发展趋势
soaring_casia的专栏
09-20 9073
2018年7月底，深蓝学院发起并承办了“第一届全国SLAM技术论坛”。浙江大学章国锋老师、香港科技大学沈劭劼老师、上海交通大学邹丹平老师、中科院自动化所申抒含老师在“圆桌论坛：SLAM技术发展趋势”上分享了SLAM技术的趋势，现将内容整理公布，希望更多SLAMer受益。 章国锋：由于我的研究方向更偏向于视觉SLAM，所以我会从我的角度来讲一讲SLAM技术的发展趋势。 首先，我认为无论是视觉...
论文中常用的注意力模块合集(上)
soaring_casia的专栏
02-10 6489
在深度卷积神经网络中，通过构建一系列的卷积层、非线性层和下采样层使得网络能够从全局感受野上提取图像特征来描述图像，但归根结底只是建模了图像的空间特征信息而没有建模通道之间的特征信息，整个特征图的各区域均被平等对待。在一些复杂度较高的背景中，容易造成模型的性能不佳，因此可以引入注意力机制，而注意力机制的原理是通过参考人的视觉感知能力，即人在处理视觉信息初期会集中专注于当前情景下重点区域，而其他区域将相应降低，这为更高层级的视觉感知和逻辑推理以及更加复杂的计算机视觉处理任务提供更易于处理且更相关的信息。
综述 | 深度强化学习在自动驾驶中的应用
soaring_casia的专栏
01-16 5559
本文是2020年的综述论文《Deep Reinforcement Learning for Autonomous Driving: A Survey》的部分内容节选。翻译稿全文共2万6千字，本文略掉了第3、4节强化学习理论的介绍及扩展部分。随着深度表征学习(deep representation learning)的发展，强化学习（RL）领域已经形成一个强大的学习框架，并且如今已经具备在高维环境中学习复杂策略的能力。本综述总结了深度强化学习（DRL）算法，并且对采用了（深度）强化学习方法的自动驾驶任务进行了
基于ROS的移动机器人开发：视觉、语音、导航
soaring_casia的专栏
08-01 3729
经过十余年的快速发展，ROS已成为当下主流的移动机器人操作系统，被各大机器人科技企业支持与使用。一些重大的自动驾驶或者机器人开源框架都是基于ROS系统进行开发的，例如：百度的Apllo和日本的Autoware。 对于企业与从业者，ROS作为当下最成熟的系统，支持快速验证各种实验新算法；对于研究者，运用ROS能够高效理解机器人的相关理论，并掌握实际编程应用。 <图片来源：ROS理论与实践课程> 并且ROS极大方便了机器人不同模块之间的互联，越来越多的机器人企业开始选择使用ROS进行开发、
点云上的卷积神经网络及其部分应用
soaring_casia的专栏
06-23 3663
本次公开课由李伏欣老师主讲，李伏欣老师是美国俄勒冈州立大学助力教授，公开课主要介绍了涵盖3D点云领域的研究，并重点介绍了李老师近期的最新工作内容。 公开课回放链接：https://www.shenlanxueyuan.com/open/course/33 本次分享首先介绍了最近几年的两篇经典论文中3D点云识别的工作，详细介绍PointNet++与PointNet；接着由传统CNN入手，逐渐引入PointConv；最后将结合PointConv介绍了李老师团队最近的工作内容。 课程开始，李伏欣老师介绍
Java面试必备：大厂面经分享，Nginx深度解析
“大厂不在话下——5w字Java烫手面经150+页.pdf”是一份针对Java后端开发者的面试经验汇总，涵盖了阿里巴巴、字节跳动、京东等知名互联网大厂的面试重点，总计150多页，内容详实丰富。 在该面试经验分享中，主要...
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