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          北京航天宏圖信息技術有限責任公司 57人分享

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          北京航天宏圖信息技術有限責任公司 面試 (共15條面試經驗分享)

          面試感覺

          面試難度

          • 面試難度指數(shù):
          • 50
          • 0%
          • 7%
          • 53%
          • 23%
          • 15%

          應聘途徑

          北京航天宏圖信息技術有限責任公司面試經驗(共15條) 最近更新時間:2024-12-03 15:52:30

          C++軟件開發(fā)工程師面試經驗(北京) - 北京航天宏圖信息技術有限責任公司
          2018-10-19 09:34:53 | 校園招聘
          面試過程:

          到達C區(qū)之后,一位年紀和我相仿,應該也是畢業(yè)沒幾年的技術人員面試了我,面試地點并沒有選什么會議室,而直接是在辦公室外的兩張沙發(fā)上對我進行的面試,這位小哥針對我的簡歷對其關注的地方進行了一系列的提問,做出了真實的回答,因為面試之前已經做了一些準備,再加上可能是出于網上差評“家族企業(yè)”,對航天宏圖好感不大,所以對面試官的提問并沒有緊張,從容的進行了回答,對不會的也誠實的說不會,并沒有進行掩飾,可能自我意識和真實情況有所差別,我自認為回答的還行,但是一些技術問題的細節(jié)可能回答的也只是一般而已,優(yōu)秀或者完美還是差的很遠,還需要繼續(xù)努力。

          面試官問的面試題:

          北京航天宏圖信息技術有限責任公司C++軟件開發(fā)工程師面試題

          面試中主要問到的問題有:1.針對具體所做項目的問題,如“你獨立做的項目有什么?”2.針對一些算法,如“插值算法了解嗎?”3.針對圖形處理的相關算法,“你有做過可視化的相關算法嗎”;4.關于程序移植,“進程調控都是你自己編寫的嗎?”5.關于指針和引用,“說說你對指針和引用的認識”;6.編程的一些認識“你認為C++中的難點是什么?”這道題是在聊完指針之后提到的,我的回答是內存管理,其中提到了內存泄露的問題,以及你會如何解決?我的回答則是一些設置斷點進行逐步調試之類的;7.面試官提到了美賽,幸虧我之前回顧了一下當時的習題,簡單將題目介紹了一下;8.并行,“對于并行了解多少?”

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          一級項目經理面試經驗(??? - 北京航天宏圖信息技術有限責任公司
          2023-10-11 15:49:45 | 網上申請
          面試過程:

          經過了3輪面試。
          分公司老總初面,詢問項目經歷,目前自己的能力能給公司帶來什么價值。
          技術二面,詢問項目細節(jié),是否懂得使用項目過程中所需要的軟件等
          總公司領導三面,管理項目的方法有哪些等

          面試官問的面試題:

          北京航天宏圖信息技術有限責任公司一級項目經理面試題

          1、自我介紹
          2、為什么選擇來這家公司
          3、深挖簡歷內容
          4、說一下如何開展項目管理工作
          5、是否懂得使用項目過程中所需要的軟件

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          深度學習算法工程師面試經驗(北京) - 北京航天宏圖信息技術有限責任公司
          2022-10-08 20:42:57 | 校園招聘
          面試過程:

          做了自我介紹,問了問項目,面試官挺忙的,后面還要去出差,視頻面試,說還不錯,說反正后面還有面試

          面試官問的面試題:

          北京航天宏圖信息技術有限責任公司深度學習算法工程師面試題

          總結:
          減少可避免偏差的技術:
          加大模型規(guī)模
          根據(jù)誤差分析結果修改輸入特征
          減少或者去除正則化

          減少方差的技術
          添加更多的訓練數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)增強:翻轉Flip,旋轉Rotation,裁剪crop,縮放resize,平移Translations,抖動, 隨機擦除法)
          加入正則化

          (1)L1正則化可以產生稀疏權值矩陣,即產生一個稀疏模型,可以用于特征選擇;

          (2)L2正則化可以防止模型過擬合,在一定程度上,L1也可以防止過擬合,提升模型的泛化能力;
          在實際使用中,如果特征是高維稀疏的,則使用L1正則;如果特征是低維稠密的,則使用L2正則

          加入提前終止
          通過特征選擇減少輸入特征的數(shù)量和種類?;
          減小模型規(guī)模
          根據(jù)誤差分析結果修改輸入特征:假設誤差分析的結果鼓勵你創(chuàng)建額外的特征,從而幫
          助算法消除某個特定類別的誤差。這些新的特征對處理偏差和方差都有所幫助。理論上
          ,添加更多的特征將增大方差;當這種情況發(fā)生時,加入正則化,這可以消除方差的增
          加。

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