数分转搜广推算法的可能性

#软件开发笔面经#秒挂！秋招唯一一次一面挂！当然感觉还是自己的问题约的周六，感觉可能不在工作时间，也没有开摄像头面试流程：自我介绍感觉做的方向不是很匹配就没有太多问八股：机器学习八股都是些常见的知识点，背熟就好比如过拟合、优化器、损失函数感觉这块答的还不错吧手撕：1. 先手撕了一个常见的，leetcode字符串中等题2. “Transformer的参数量”第二个题有点懵了，当时有点没想明白，其实就是类似于CNN计算参数量的题不过也确实没准备~挂的不冤

bg：末九本，中九硕，均是科班，目前研一上在读，研究方向是隐私方面，导师放养，不怎么卡实习，组里的学长学姐去向开发比较多，没什么去算法的。现在犹豫学搜广推还是继续Java开发，Java开发本科学了一年多，做了几个项目。搜广推部分，则是0基础，只会一些基础的深度学习。目测走算法的话，大概率没有论文产出，算法竞赛也没打过，这方面的项目也没做过。如果all in搜广推的话，没论文，只有项目能找到实习嘛？以后靠刷实习经历，秋招能找到算法工作吗？还是说放弃幻想，直接all in开发，冲高base，望大佬们指点

末2本末九硕软件工程研0，方向机器学习，估计以后大概率找不到研究方向的工作，有机器学习基础，以后走java还是搜广推？现在在学习java，对搜广推也有兴趣，听说论文不是刚需，想问下佬们我这个bg➕实习能不能走搜广推呀😢😢 引流。。。。#搜广推# #java# #985# #互联网# #大厂# #后端# #算法#

介绍论文，没问项目实习介绍attention种类embedding层的引入的目的作用特征工程和模型设计两个部分怎么来处理(流程经验)，有无处理大量特征工程处理经验定价异常检测场景用回归还是分类(我觉得都行吧，分类好点结合场景balabala，但是感觉他不太满意)初始化目的，全0初始化问题哪些机器学习模型可以全0初始化(不知道)cv领域相对nlp现在面临着什么问题大量有偏数据，少量无偏数据，怎么得到无偏模型，乱说了bagging，过采样，数据增强，中间他问我确不确定问了手头offer，说了一些，然后表了忠心，喜欢杭州(确实喜欢，长腿妹妹贼多😍)半个小时后挂，确实有一些问题没咋答出来，但是感觉答得也还行吧，难道说别的薪资高了把他吓着了还是太菜，不过确实有的经验或者机器学习的不太知道，但是秋招行进至此，每天已经没啥心情准备，不知道什么时候才是个头，感觉一直都在围城中 #牛客创作赏金赛#