AI Infra 测试工程师一面面经
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本篇目录
1.展开讲一下毕业设计深度学习LSTM模型的应用
2.为什么选择LSTM模型,它和普通的RNN有什么区别?
3.模型的数据量和数据划分比例是多少?
4.你的模型的输入shape是什么情况?Batch_size是怎么选取的?
5.你清楚Tensor的shape NCHW这个概念吗?
6.一个模型相同的输入在安卓CPU、英伟达CPU和自研NPU上表现有差异,你怎么看待这个问题,你觉得这是一个bug吗 ,你有哪些分析方向?
7.简历中跨切片流量串扰问题的发现、复现、定位的过程可以完整讲一下吗?
8.怎么判定业务验证的成功率?
9.介绍一下某个你很熟悉的特性从设计到落地的过程?
10.讲一下和AI link的一些平台开发的事情
11.介绍一下美赛做的项目,对于你的AI学习有什么启发
12测试工程师在AI时代应该具备什么样的一个素质
本篇目录
当前问题0112
- 01
展开讲一下毕业设计深度学习LSTM模型的应用
- 02
为什么选择LSTM模型,它和普通的RNN有什么区别?
- 03
模型的数据量和数据划分比例是多少?
- 04
你的模型的输入shape是什么情况?Batch_size是怎么选取的?
- 05
你清楚Tensor的shape NCHW这个概念吗?
- 06
一个模型相同的输入在安卓CPU、英伟达CPU和自研NPU上表现有差异,你怎么看待这个问题,你觉得这是一个bug吗 ,你有哪些分析方向?
- 07
简历中跨切片流量串扰问题的发现、复现、定位的过程可以完整讲一下吗?
- 08
怎么判定业务验证的成功率?
- 09
介绍一下某个你很熟悉的特性从设计到落地的过程?
- 10
讲一下和AI link的一些平台开发的事情
- 11
介绍一下美赛做的项目,对于你的AI学习有什么启发
- 12
测试工程师在AI时代应该具备什么样的一个素质