面试时间：4月12日15:00 ～ 16:00先是自我介绍，介绍完让详细介绍一个项目，期间问项目细节。然后问基础知识：介绍一下transformer，attention怎么计算，为什么除以根号dk。LN和BN的区别，以及为什么cv中用BN，nlp中用LN。self attention和position embedding是直接相加的，那如果变成concat会有什么影响吗？问了一下是不是cv中用的是BN。最后做了两道算法题。第一题是：手动实现一个采样的类函数，只能调用random函数，时间复杂度O(logn)。528. 按权重随机选择第二题：A同学随机从【1，20】之中选择一个数字，B同学扔3次骰子得到一个和，求A同学数字大于B同学数字的概率慢慢等结果吧，说我是今天面的第五个，但是组里只招两三个人，大概率凉了-------------4月16日更新一面过了，约的19号二面-------------4月19日更新二面时间：4月19日 10:00 ～10:45没有参考价值，无算法无八股，纯问项目和实习-------------5月9日更新隔了二十多天，终于有消息了，约10号hr面

我的情况是投的广告算法， 4.11 面的HR，目前还没有下一步消息，打电话给HR说是等业务反馈，应该是被排序了。目前牛客看到oc的基本都是当天或第二天oc，想问一下还有没有在排序的同学。

时间：4月12日11:00～11:50先是确认了一下，做的是cv，为什么投推荐算法岗。然后是自我介绍。自我介绍完选择一个自己最拿手的项目进行讲解，期间问了问细节。然后问基础知识：BatchNorm和LayerNorm的区别，为什么cv当中用BN而nlp当中用LN，具体的计算方式。L1和L2的区别，为什么计算L1容易导致稀疏矩阵而L2不容易导致稀疏矩阵，这两个求导分别是什么。auc的含义，如何计算，ROC曲线的含义，横纵坐标是什么，真阳率和假阳率分别是什么。Wide&deep中用了几个优化函数，分别是什么，为什么这么用。然后做题：34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置改了一下，只用查最后一个位置最后反问。感觉要凉————————4月13日更新挂的挺快hhh 凌晨发的邮件

1.问项目2.八股因为在项目里面涉及了多模态的工作，问的时候也问了一点关于多模态的八股CLIP的损失，图像和文本是怎么编码的？BLIP的损失transformer为什么要用layernorm QK为什么要除dkLora的原理llama和chatglm的区别