字节一面 校招 算法NLP方向

字节一面 校招 算法NLP方向

    昨天晚上接到字节HR面试电话，开心的不行，因为下午刚被KS的HR🐦 原因是年前到岗时间不太ok（这确实是我的放假问题） 但是后面问HR问题都不回我，而且还把我加入了人才库（？？？）
    今天面试怎么说呢 喜忧参半：

1. 介绍一下自己 根据自己项目和实习经历来问的；
2. 讲一下你项目里的attention计算过程，然后建议用Bert跑一下，我说自己电脑跑了两天实在无法恭维，大哥问 没有服务器吗？ 我笑了笑[手动狗头]
3. LR和SVM区别
4. 为什么分类损失不能用mse
       Label服从高斯分布 -> 最大似然估计 -> 常数项
5. 为什么分类问题用交叉熵, 怎么来的？ （对于此类问题我一直不知道从哪开始回答，我说推导过程吗，他说你说说看，我叭叭说了一点，他说不只是Sigmoid函数计算的，我就蒙圈了）
           可以参考吴恩达视频推导，分类服从伯努利分布，然后根据伯努利分布计算最大似然估计，求导计算 之类之类的
       大哥说你们上深度学习课应该看过xxx，我心里暗自嘀咕我没上过这课啊，自己啃书很累的T-T
               就在此处纠结了好久T—T 谁让我菜呢[手动狗头]
6. 字节必选题！ coding 三数之和 = target 找出所有可能三元组
   每次遇到算法题，我都慌成狗，然后想到之前做的Two Sum，就惶恐的小声问：可以用三指针吧.. 面试官点了点头， 我就继续bb，每句bb都谨小慎微，诚惶诚恐，感觉自己憨憨= =。 （确实底气不足） 然后交流完思路，面试官说那你写写吧，我本想用java写，结果java卡到死（奇怪），然后转而用python，开始边写边咬笔.. 写啊写啊写啊，报了个错误 out of index（我尼玛？？） 然后发现写错了一个边界，改了改居然运行出来了... 然后我还是底气不足的讲（在此我觉得大家不要和我一样，我觉得就算不会也要理直气壮的不会！不然感觉挺拉垮的）
7. 我最后问面试官是不是要多刷leetcode，面试官说不用 多掌握思想[再次狗头]

总之，面试官我感觉很牛逼，人也很好，全场笑呵呵，就是我很怂=^=

许愿牛客！ 希望对大家有点帮助！