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多线程

python八股

大模型八股

Transformer，attention，qkv，embedding ⭐⭐⭐⭐⭐
only decoder/encoder
cuda软件
llama结构，好的模型剪枝优化方法，qkv矩阵，如何减少模型训练时间
并行bn

手撕

手撕计算交并比IOU
手撕self-attention ⭐⭐⭐⭐⭐

leetcode

股票最大利润
把二叉树（不完全二叉树）按先序遍历顺序展开，储存为treenode（仅right=node，left=none）复杂度为O(n)
找到数组中第k个最大的数
将数组里面的奇数位置的数放在左边，偶数位置的数放在右边，原地操作
完全平方数

海康威视 cv算法实习

模型压缩和加速的方法有哪些？（gpu、蒸馏、剪枝、半精度）
半精度是什么？（舍弃后16bit的半浮点数）
半精度的理论原理是什么？
有没有用过蒸馏？（答只看过一些，例如mean-teacher，没用过）

HR面试

怎么了解我们企业的；地理区位怎么选择的；怎么衡量企业方向和岗位方向；喜欢团队合作吗；职业规划；希望从企业收获什么；其他offer；兴趣爱好；如果工作之后没时间兴趣爱好怎么办；E人怎么投入到代码工作。

大模型对输入数据分词的处理，扩大词表

新版pytorch并行bn

海康威视 cv算法已offer 面经

一面技术面 9月19日：
面试时间：30min
面试内容：自我介绍然后挖课题项目，transformer的注意力怎么做的，跟CBAM的区别，没有手撕没有反问（流水线）
二面HR面 9月21日：
面试时间：15分钟
面试内容：还是流水线面试，跟其他面经相同的问题，有反问，问了开奖时间，说是国庆后
后续官网泡了2个星期打钩，然后HR加我微信，给了oc，等后续统一流程

海康一面 AI算法工程师

#我的失利项目复盘#
一面面试官上来给我发了两道题
一道困难看都没看
一道中等，是图论，就是给一个board，给一个单词，判断能不能从board中找出单词。
我一道题都没ac。第二题我的思路是：遍历board搜寻单词中的字符，当遍历到了之后开始深搜DFS。
第一次面试太紧张了所以没做出来Orz
做了半小时之后开始面试，面试主要问了一些项目上的细节，但是针对的点跟我想的不太一样，主要是问了项目里的检测跟踪耦合逻辑。然后就是问检测算法的域泛化问题。个人感觉准备不是很充分，指标性的东西拿不出来。下次还是应该多准备准备。
最后第一个项目都没讲完，然后就到八股问题了。
八股问了BN IN LN，还问了过拟合问题以及自己看到的最新的目标检测领域的文章。
第三个问题我回答的不好，说自己看了，又没吧看的东西说出来，感觉像吹牛。反思一下自己，应该把Transformer的原理什么的讲讲清楚。

反问环节也有改进的地方。我问了部门的业务等等，然后问了问面试官的方向。就没了。其实应该问一问第二道编程题他的看法。以及他问我那么多泛化的问题，是不是他也是做这一方面的，他遇到了哪些问题，用哪些方法解决的。