社招三周的总结

面试太累了,3周0 offer,一个三面完等反馈,两个二面完等反馈,一个一面完等反馈,其他的都没过。
初衷:从北京换到南京,结果:放弃,可能会先到上海过度下。  即使面过了,南京的待遇和技术氛围跟北京比,还是有些落差。
1、机器学习题目总结
  • Bert的残差提现在哪
  • Bert的gelu跟relu相比有什么不一样
  • Bert的attention机制是什么
  • Bert的wordpiece原理是什么
  • Bert的位置embedding怎么做的
  • Bert对未登录词怎么处理的
  • LR为什么被叫做回归
  • L1正则为什么是稀疏的,为什么能缓解过拟合
  • pointwise pairwise相比,优劣势各是什么
  • CRF的原理
  • HMM的原理
  • 交叉熵为什么可以作为损失函数,跟KL散度有什么关系
2、编程题
  • 最短路径 (迪杰斯特拉算法)
  • 给定label和预测值,算auc
  • 二阶矩阵的回转打印
  • 非降序数组,打印某个值最后出现的位置
  • 给定某个值,二叉树上是否存在某个值的和等于这个数
  • 找出数组中超过半数的那个数字(摩尔投票)
3、面试官类型
  • 故意刁难型。
  • 相互PK型。
  • 气场不如你型。
4、收获
技术上确实是平时思考的不够,建议大家平时用模型的时候,模型的原理要吃透,再多问几个为什么,为什么要这样做,那样做行不行,难点和亮点是什么(每次做完了之后都觉得没啥难点也没啥亮点,不知道有没有高人指导下这部分怎么提升),最好是有些模型的优化工作,别像我似的,大部分时间都只是训练语料的优化。
我在最后的提问环节,表现还是挺好哒,一般面试官会说你这个问题问的挺好的,sign。
#算法社招##面经##社招##算法工程师#
全部评论
楼主 加油
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发布于 2020-06-05 21:34
楼主提问环节都问的什么问题啊
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发布于 2020-06-06 08:55
工作三年?工作过不是主要问项目?
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发布于 2020-06-08 19:28
LR为什么被叫做回归 请问这个问题中LR是指的线性回归,还是逻辑回归?
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发布于 2020-06-09 13:34

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