昆仑万维算法面经
7.21 投递简历
8.8 笔试
8.17 一面 30mins 两个人一起面
8.17 一面 30mins 两个人一起面
- 自我介绍
- xgboost有哪些参数可调?能并行吗?
- 决策树过拟合解决方式,损失函数是什么?
- 深度模型常用损失
- 类不平衡如何解决
- 用过哪些优化器?SGD的缺点?里面的学习率可以变吗?哪些优化器可以自动调节学习率?
- 讲讲激活函数,Relu优点
- W2V原理
- AUC值意义、计算公式、ROC曲线横纵坐标意义
- python关键字:break,continue,break
- 平时用什么IDE,如何配置虚拟环境?
- 接手一个python工程项目,如何做?
- 数据加载的方式(想问集群处理方式
- spark了解吗
- linux:1)从日志中查找‘error'关键字 2)路径下的文件
8.19二面 45mins 唠嗑面
- 研究方向(是否发论文,毕业要求,成果,评价指标,本科、高中??
- 那件事最有成就感
- 那件事成长最大
- 哪科学的最好?为什么好?
- 需要提升自己的哪些方面?
……(一堆类似上述的问题,不写了)
就能聊40多分钟我也挺佩服我自己的,反问环节面试官说他是个负责人,嗯,这是个啥面?
8.24HR面 25mins
主要了解了一下简历里的内容,项目啊比赛啊,谈了一下公司的节奏啊,个人经历啊,人很好,我最近比较低气压,她一直在鼓励我,要哭了要哭了
8.26 boss面 10mins
- GPU的加速原理
- 逻辑回归求参过程
- 卷积的概念
- kmeans缺点
- RF和GBDT区别
- 为什么用拟牛顿法代替牛顿法
- 样本不平衡解决方式
- 力扣刷多少了?啥题最难啊?
- 平衡二叉搜索树的查找时间复杂度
- 哈希冲突
- 16核处理器处理10T文件,选择top100
- 平时关注哪些技术网站?