依图NLP算法凉经
笔试：8.28，AK
一面：9.4 新加坡部门跨国面试
1.是保研吗
2.实习
3.项目1
4.BERT为什么有效，与其他模型相比呢
5.Transformer优点
6.数据源如何来的，数据更新如何解决
7.embedding方式有哪些
8.word2vec训练时出现过问题吗，比如训练后的词之间的相似性不准
9.爬虫框架用过哪些
10.手撕代码
（1）手写字典树
（2）二叉树的遍历 递归非递归
2.实习
3.项目1
4.BERT为什么有效，与其他模型相比呢
5.Transformer优点
6.数据源如何来的，数据更新如何解决
7.embedding方式有哪些
8.word2vec训练时出现过问题吗，比如训练后的词之间的相似性不准
9.爬虫框架用过哪些
10.手撕代码
（1）手写字典树
（2）二叉树的遍历 递归非递归
二面：9.8
1.自我介绍
2.项目1
3.粗筛能过滤多少数据
4.评测过第一步的性能么
5.BERT原理，
6.正则化是什么，LN是什么，作用是什么
7.过拟合手段有哪些
8.Dropout原理
9.hyperscan的原理是什么
10.模型预测错误的数据，为什么会错，分析过么
11.sentence pairs模型中，为什么不直接用score排序
12.为什么要选用这种模型
13.自定义损失函数是什么，为什么要用这个
14.手撕代码，leetcode.33
结果：挂了 代码没写好只记得offer上有差不多的题，现场写的时候有些紧张，脑袋一片空白，转不动了，写了20分钟磕磕绊绊才写出来，第二天一查结果 果然挂了
#算法工程师##校招##面经#2.项目1
3.粗筛能过滤多少数据
4.评测过第一步的性能么
5.BERT原理，
6.正则化是什么，LN是什么，作用是什么
7.过拟合手段有哪些
8.Dropout原理
9.hyperscan的原理是什么
10.模型预测错误的数据，为什么会错，分析过么
11.sentence pairs模型中，为什么不直接用score排序
12.为什么要选用这种模型
13.自定义损失函数是什么，为什么要用这个
14.手撕代码，leetcode.33
结果：挂了 代码没写好只记得offer上有差不多的题，现场写的时候有些紧张，脑袋一片空白，转不动了，写了20分钟磕磕绊绊才写出来，第二天一查结果 果然挂了
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