提前批阿里/有道nlp一面面经

有道面试官是超级温柔的小姐姐，体验最好的一次面试..因为题做了出来吧😂（20min+）
介绍自己做过的一个项目，我讲了最近做的一个评测
介绍bert/elmo，比较优缺点
反转链表
树的后序遍历（非递归）
然后是前几天面的阿里本地生活的一面，粗体是我没答好的，LSTM三个门都能忘可真是菜..应该是凉了，因为比我晚一面的都给二面了，我还没被安排..(1h)
详细介绍一下自己的方向和使用的方法
介绍seq2seq模型
CNN原理
池化层的梯度计算
RNN的不足及变体的原理
LSTM的三个门和作用
介绍Transformer
介绍残差神经网络和HighWayNET
介绍Xgboost
HMM和CRF的区别
怎样防止过拟合
batch normorlazition具体操作
牛顿法和反向梯度下降法的区别
介绍nlp中的attention
常用的评价方法，什么是F1
两道比较简单但我提示了才做出来的概率题
介绍研究过程中遇到的并解决的一个问题
大概就这样吧 希望顺利上岸~