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2020年结业的研二渣硕-论腾讯面试官虐我的一百种方法(Java岗)

作者:admin 发布时间:2019-07-11 21:23:02 浏览次数:263
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布景

2020年结业的研二渣硕一枚,简历上一个实验室横向的CV项目,一篇CCF-A一作(adversarial learning方向),一篇CCF-B三作(后续事实证明只看一作),之前2020年结业的研二渣硕-论腾讯面试官虐我的一百种方法(Java岗)曾在国内某大厂架构部分实习(搬砖)。

一起段还投了阿里达摩院research intern、微软小冰组、蚂蚁金服AI以及世界条AILab,除蚂蚁金服回复positive以外其他都negative,充分地教会了我自不量力这四个字的写法。这次腾讯面试的部分是游戏AI,关于我个人来说算是强相关方向。

因为楼主人在上海,三次面试包括HR面在内全部都是电话面,感觉对口头表述才能是很大的应战,很不巧我在这方面乏善可陈。

面试内容整体感觉很偏研讨,代码根本没怎样问,研讨型的问题寻根究底,从根底到前沿作业都有触及,风格和阿里以及头条相差甚远。

一面

  • 介绍简历上的作业,详细讲了一作的论文,非一作的直接越过
  • 介绍简历上的项目,提到[CRF as RNN]模型的时分,面试官问你们的练习数据量远少于语义切割,详细是怎样练习以及对立过拟合的,是否有用到pretrained model
  • 大部分做干流CV使命的网络参数量都太大了,不适合直接搬迁
  • 将VGG换成了UNet => 诘问,为什么换
  • 惯例的数据增强 => 2020年结业的研二渣硕-论腾讯面试官虐我的一百种方法(Java岗)有哪几种
  • Adversarial training => 诘问了详细完成办法 => 参阅了[ICLR 2018 Sinha et al]的作业
  • 针对王者荣耀使命规划强化学习算法结构(复盘时想起腾讯AILab在ICML2018上的论文上有一张王者荣耀竞赛的图片,大约面试官是想听我说MCTS,惋惜其时没有想到这一层,捂脸~~
  • 问面试官一起操控五个英豪会不会触及到multi-agent的问题 => 先简化问2020年结业的研二渣硕-论腾讯面试官虐我的一百种方法(Java岗)题,以为只要一个英豪也能够
  • Hirachical RL,比方分隔对线期和gank期子使命等等来缩小action space
  • 大型MDP,baseline模型能够用DDPG或许distributed PPO
  • 高端局能够拿到很多的人类操作数据,能够做imitation learning => 诘问了详细该怎样做
  • 提到Inverse RL,讲了下DAgger
  • 介绍了GAIL以及AIRL的一系列作业
  • 平常打游戏吗 => 玩 => 面试官说那么咱们部分做的东西你应该蛮感兴趣的,你能够回去搜一下KPL竞赛

二面

这次是目前为止遇到过的一切面试中,问问题最详细最深化的一次,关于某一大类办法的研讨络与开展进程,从每个算法的motivation到formulation,求解优化的细节,算法的实质,不同办法之间的比较,以及一些包括个人了解的敞开性问题。诸如此类问题,不只要求个人对某一个范畴的问题有很深化的考虑,还要求表达上思想的流通连接

  • 怼项目,面试完毕之后复盘发现,其实面eminem试官问的有关项目的一连串问题,是期望我能够依照一篇学术论文的思路,将整个项目的进程组织起来的:
  • Background & Motivation: 项目中用到的办法已然是参阅他人的paper做的,那么你怎样了解这次项目与他人paper中遇到的问题的不同?
  • Related works: 传统上其他相似的视觉使命遇到这种问题是怎样做的 => 介绍了RNN as CRF,PSPNet,DeepLab
  • Our approach: 已然你的问题与语义切割不同,为了处理task-specific problems你们做了哪些改善 => 为什么这样规划网络结构 => dense CRF详细怎样完成的
  • Conclusion & Future works: 做完这个项目你觉得里边还有什么问题是待处理或未处理的
  • 怼论文,之前有没有人做过相似的作业,与自己的办法比较,还有一些论文的琐碎细节问题
  • 详细介绍深度学习网络结构的开展进程,从AlexNet到VGG再到ResNet再到DenseNet => 延伸问2020年结业的研二渣硕-论腾讯面试官虐我的一百种方法(Java岗)题:为什么DenseNet效果能够比ResNet更好
  • 介绍深度学习优化办法的研讨头绪与开展进程,从SGD到Momentum再到Adagrad和RMSProp,最终详细讲Adam
  • 了解传统机器学习吗 => 了解 => 那你来讲讲SVM吧 => balabala => 怎样处理线性不可分问题 => balabala
  • 两个数组取交集,讲算法,推复杂度(形似推错了
  • 详细问了有关RL的一系列问题,分value-based办法和policy-based办法
  • policy-based办法和value-based首要的差异在于哪里 => 从Bellman equation开端各种瞎说
  • value-based办法学习的方针是什么
  • 讲policy-based办法的研讨头绪与开展进程 => 从policy gradient theorem讲到REINFORCE,从DDPG讲到A2C,从TRPO讲到PPO
  • 诘问一:value function在TRPO中的效果是什么
  • 诘问二:带value function的模型在优化时怎样迭代
  • 诘问三:value function的loss可不能够和policy的loss放到同一个结构下
  • 诘问四:介绍PPO => 两种objective function
  • 聊人生,为什么做RL => 觉得风趣
  • 重复问了一面的问题,平常玩游戏吗 => 玩 => 玩什么游戏 => Dota2(腾讯的面试者里边上一个这样答复的现已被拉黑了~~



HR面

  • 问我的详细研讨方向 => RL强相关方向
  • 因为我校园在上海,问我去深圳作业有没有问题
  • 之前对腾讯有什么了解 => 看过AILab发的顶会文章,仰视大佬
  • 有没有亲戚朋友之类的在深圳,将来考虑留深圳吗
  • 什么时分能够开端上班

然后HR口头许诺了offer,面试完毕,这次面试不超越十分钟

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