携程又来笔试邀请了

#实习##蚂蚁##算法#电话面试，光速下班。答出来的不说了。两个没答出来的。1）设计损失函数，让第一大的预测结果和第二大的预测结果差值最大化    直接回答的loss加一个-(first - second)，似乎不被接受。请教了一下AI，它提出了一些可能的方法：    penalty = torch.clamp(margin - (first - second ) contrast_loss = 1 / (first - second + 1e-6) => 距离度量形式进行了改编 rank_loss = F.relu(margin-(first - second)) => 基于ReLU的设计，和1差不多        2）KMEANS聚类的时候，如果先验的已知某些结点不是一类，应该怎么做    step1：对于这个策略，我们可以手动选择聚类中心，确保已知的不应属于同一类的点（例如点A, B, C）从一开始就被分配到不同的聚类中。初始的簇中心点一定满足要求。    step2：执行KMEANS常规的聚类过程。并且检查特定点是否在同一聚类：    每次迭代后，查看点A、B、C的聚类标签。如果发现任何两个（或三个）点属于同一个聚类，那么进入下一步。    step3：重新分配点到其他聚类：为了重新分配，首先计算这些点到所有其他聚类中心的距离。选择一个距离第二近的聚类中心（或根据具体情况选择最合适的），将其中一个或多个点分配到该聚类。    step4：更新聚类中心：在调整了聚类分配后，重新计算所有聚类的中心，以最小化整体的代价函数。这通常意味着要重新计算每个聚类中所有点的平均位置作为新的聚类中心。    重复迭代：step234：继续执行K-means迭代，直到满足收敛条件，即聚类中心的变动非常小或达到预设的迭代次数。沉默太久了，真的折磨，不是我能去的公司，太菜。现在回想，其实也不是太难的问题。可能是太紧张了吧。放平心态继续前行

4.11 一面4.17 二面球球了 给孩子一个offer吧！！！求求！！！许愿许愿许愿#许愿美团offer#

#蚂蚁##实习##暑期实习#一面居然过了我很震惊。二面的话主要还是继续问论文和项目，没有专门问一些八股文，也没有手撕算法。有几个具体的问题。印象比较深的问题如下：1）说说论文中用到的数据集    baby/sports/clothing2）说说对论文中所用数据集的处理方法    对数据集没有进行特别深入的处理，开源框架已经把数据集通过统一的特征提取模型弄好了。在统一的特征嵌入之下进行的实验更能证明模型的有效性。3）说说论文中使用的代码开源框架的特点    比较新，功能齐全，收录了大量的baseline，统一了项目的文本特征嵌入和视觉特征嵌入，能够让开发者把工作重心放在模型的研发之上。4）说说pytorch和tensorflow的差别    回答不出来。tensorflow两年没用了。我记得我没在简历上写熟练掌握tensorflow啊。    请教了一下GPT4：简单来说，PyTorch以其动态图的特性和更加pythonic的接口受到很多研究人员的喜爱，而TensorFlow则以其静态图和庞大的生态系统（包括TFX、TensorBoard等）在生产环境中更加常见。此外，TensorFlow也提供了较为强大的分布式训练支持和模型部署功能。    最近太忙，后面空闲了得把tensorflow狠狠补一补。最后在反问阶段了解到问题4很重要，以前真没想过有什么差别。反问阶段了解到由于工业界中所用的各种开源框架会用不同类型的框架来写，因此熟练掌握这两个框架的语法，并且了解它们的区别实际上是非常重要的。面试体验比较好，面试小哥一直会点头进行互动。虽然我感觉我说的可能还是不是特别清晰，但这样的交互让人有一种被重视以及很舒适的感觉。

和之前那个大同小异，我怀疑各厂的题库差不多#携程2025实习#第一部分阅读理解。第二部分根据图表回答问题。第三步找规律，考察认知能力。第三部分是抑郁焦虑测试，大概七十多题。