面经丨滴滴推荐算法实习生

在关注搜广推算法方向的同学们，可以了解下算法项目辅导，在简历中增加一个高含金量的项目，助你斩获offer~1. 问实习项目，大约20mins2. 对推荐模型了解多少？介绍下deepfm3. 推荐和广告有什么区别？4. L1和L2正则化的区别？为什么L1能产生稀疏解？5.   介绍一下常用的注意力机制，什么场景适合self-attention？6. attention和全连接有什么区别？7. 介绍一下AUC的物理意义，如果在现在基础上，再增加一批全正样本，AUC值如何变化？8. 手撕代码：字符串去空格 #校招#  #面经#  #推荐算法#  #阿里巴巴#  #淘宝#

练习6（for循环结构）1.基本的的for循环数值累加。2.在循环中要密切关注数值的大小，切忌数据溢出；3.对于斐波那契数列，要重点关注第三项之后。

1. 自我介绍2. 实习项目介绍，问的很细致3.  wide&deep模型怎么得到user/item embedding的？4. wide&deep用的是什么损失函数5. mtl模型了解吗？介绍下mmoe6. 多个任务怎么平衡loss7. relu做激活函数优缺点9.   catboost和 xgboost 区别10. catboost 怎么处理类别变量的11. 然后又问xgboost 怎么处理缺失值的12. xgboost的损失函数是什么13. DIN里activation unit结构介绍一下14. transformer结构中的attention机制是怎么样的15.   神经网络初始化权重为0的影响在关注搜广推算法方向的同学们，想拿到搜广推算法offer，可以私信我了解算法项目辅导，在简历中增加一个高含金量的项目，助你斩获offer~ #面经#  #校招#  #推荐算法#  #快手#

在“字符串判等”一题中其中有两个要求：1.忽略大小写。2.忽略空格。在遇到小写字母时，通过ASCII码将其转化为大写字母，以达到忽略大小写。然后将其逐个相加，再拼接，最后进行比较。 #include<iostream> #include<cstring> using namespace std; string sbwhn(string a) { for(int i=0;i<a.length();i++) { if(a[i]>='a'&&a[i]<='z') {a[i]-=32;} ...