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NLP面经回馈
日期:2022-03-30 浏览

  滴滴司机一个月能赚多少钱 小编:艳芬 3924阅读 2020.11.16 1、滴滴公司有个奖励叫冲单奖励,这个是增加收入的一个主要渠道。一天能做到20单以上就有额外奖励,很多司机就是冲着这个奖励在做。但是根据很多司机的反应,这个奖励要得到很难。

   2、再说说钱吧,滴滴公司按比例抽20%,另外抽一个劳务费百分之1.77,加一个每单0.5元,再加一些高峰奖励。算下来一般司机只能得到350元左右。车跑出来的公里数是220公里,油钱就按0.5毛每公里算,实际能拿到的也就是230元左右,算下来一小时的工时费也就是20多元,这还不算车的损耗,相比较而言,真的还不如一个在工地上打小工了。也就是说不算车损的情况下,每天跑14个小时以上,赚个6000元已经是顶天了。

   3、滴滴的奖励在北京一些城市改了,换成高峰时段奖。例如,高峰时段钻石就是2倍奖励。前提是你前一天所做单数必须是25单以上,也就是你前一天必须做15个小时以上。高峰时段顶多也就是跑一单,因为那个时段是最塞车的时段。想跑也跑不动啊。还有万一有违章罚款那就只能自认倒霉了。那些宣传说月入过万的广告不要相信,能做到纯收入过万的司机少之又少,太拼了身体会承受不住,不值得。

   总结:最终进入司机口袋的四五千左右。不能指望发财,只能说算个饭碗。

  
全职跑滴滴一天挣多少
每天跑15个小时左右的话,一天约400元,那么一个月下来能够挣一万三千元左右。
每天能够保持在15个小时左右,虽然收入每个月能有一万四千多元,但是如果抛去其他的费用的话,收入根本就没有那么多。首先就要说一下油钱,每个月的燃油费起码要4000块钱左右吧,毕竟或者是租的人家公司的,每个月除了油钱还要交租金。

   另外作为开车的人来说,违章是难免的,哪怕是开了很多年车的老司机都没有办法避免。违章的费用和保养车子的费用,每个月的开销就能达到8000多块钱,如果这样算下来的话,自己到手也就4000多块钱。

  
滴滴司机怎么查看收入
很简单,你在滴滴快车专车司机端上就能查到你一天的所有收入,部分奖励会有可能延迟到账的。

  虽然还没收获满意的offer,不过后面也没什么面试了,所以来回馈下(最近发帖比较多,我怕后面懒下来就不发了,所以趁现在赶紧发出来),放一些秋招面试的面试题,主要是nlp方向。有些公司当初忘了记了(阿里、考拉和依图)记了或者觉得没什么可记的(比如华为和vivo),记下来的如下:

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自我介绍

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  隐马尔可夫模型了解吗,和CRF的区别

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二面55分钟

  
自我介绍

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  命名实体的应用场景,泛化能力怎么样

  CRF模型说一下,优化目标是什么,怎么训练的?

  CRF和HMM的区别

  HMM做了哪些独立性假设

  HMM的训练方法

  CRF的预测方法,维特比算法的过程

  画Transformer的结构图,讲一下原理,为什么self-attention可以替代seq2seq

  机器翻译的Attention机制,里面的q,k,v分别代表什么

  Fasttext原理,cbow和skipgram的区别,分层softmax和負采样,負采样的采样原理,为什么要这样采样,Fasttext哈希规则,怎么把语义相近的词哈希到一个桶里。

  讲一下腾讯的实习

  模型怎么实现的,有没有优化矩阵的运算

  为什么要用Fasttext做文本分类,是因为训练快还是预测快

  推导lr

  智力题:蓄水池采样

  
网易云音乐 - nlp算法工程师

  一面50分钟

  自我介绍

  讲一下随机森林,GBDT,XGBoost

  XGBoost相比于GBDT有哪些改进

  Adaboost和XGBoost的区别

  Adaboost和XGBoost是怎么进行预测的

  讲一下Textcnn的运算过程

  文本分类的评价指标

  讲一下AUC

  过拟合的解决方法

  稳定和非稳定的排序算法有哪些

  二分查找递归和非递归的时间和空间复杂度

  手写冒泡排序,写完问这个程序要上线还需要考虑哪些东西

  
二面30分钟

  劝退

  
拼多多 - 算法工程师

  一面75分钟

  
全程讲实习

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  画Transform结构图

  代码题:给定字符串 s ,求与 s 编辑距离为2的字符串集合。

  
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代码题:一个圆被分成M个扇形,一共有N种颜色,相邻扇形不同色,一共有几种涂法?

  
三面hr

  
还在面哪些公司

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  最理想的公司是哪?

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  我们公司加班很多,你怎么看

  女朋友去哪?(并没问是否单身就直接问了这个问题)

  期望薪资多少?

  
追一科技 - 自然语言处理工程师

  一面50分钟

  
讲实习

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  输入补全可以用哪个数据结构来做?(字典树)

  假如有10亿条搜索请求,怎么找出最热的前10条?

  问问题得到的信息:上海那边的部门主要是做金融保险业的定制化的智能客服,偏工程方向。主要工作内容有客服系统开发、知识图谱搭建、三元组抽取等,基本上会用到所有的NLP知识。。。

  补充:梯度消失和梯度爆炸的原因,为什么rnn比cnn和全连接层神经网络更容易发生梯度消失或爆炸

  补充:怎么判断过拟合,怎么防止过拟合,说一下dropout

  
二面30分钟

  聊实习

  
百度 - 算法工程师

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讲项目

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  代码题:旋转数组的二分查找

  代码题:给定长度为n的数组,求所有可能长度为m的排列组合的情况

  
二面60分钟

  讲项目

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  代码题:有n枚硬币,每次从左边或右边拿一枚,一共拿m次,求能拿到的最高价值

  
三面60分钟

  经理面

  讲项目

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实验室方向

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  讲一下BLEU;

  怎么用数据处理的trick提升了NER的表现

  摘要抽取可读性问题怎么回事?

  二面60分钟

  
手撕代码:二叉搜索树转有序双向链表,要求不能创建新的节点

  做过的nlp任务中,哪个任务最难?你觉得有哪些可以改进的点,怎么改进?

  摘要生成怎么做的?

  讲一下SVM

  概率图模型,有向图模型和无向图模型分别作了哪些假设?CRF的训练目标是什么?

  BILSTM+CRF的训练目标?状态转移矩阵是joint learn的吗?维度是多少?

  维特比算法的时间复杂度

  LSTM相比于传统RNN解决了什么问题?怎么解决的?

  Attention模型和CNN 的区别?

  
欢聚时代

  一面40分钟

  
讲一下tag提取怎么做的,讲一下LDA,讲一下隐狄利克雷分布,里面有个辛普森采样了解吗

  讲事件分类。数据有多少,样本不平衡怎么解决的,CNN用在文本里和用在图像里有什么区别,用在文本里时卷积核的宽度代表什么,你怎么选的,为什么要这么选?CNN和LSTM都可以用于分类,两者用于分类有什么区别?说一下Attention,Attention有哪些变种,为什么Attention模型的F指标还比不上作为baseline的textCNN?最后为什么选择Attention模型?词向量用什么训练的,数据量有多少,怎么评价词向量的质量的?词向量的维度是多少,为什么要选这个维度?文本分类中的多义词问题可以怎么解决?

  讲讲CRF。CRF和HMM的区别,从有向无向图的角度呢?从其他角度呢?。CRF和深度学习的结合还知道哪些?

  讲讲python的垃圾回收机制,讲讲装饰器