搜广推orjava

我是中九本科，top3硕士，研究方向主要是视频编码，会涉及到深度学习，但目前仍然是0产出，感觉后续也没有能够发出好论文的希望。因此想迫切先找一段开发or搜广推的实习转一下方向。但是我这两个方向都是0基础，之前也没有这方面的实习。请问下大家伙，我目前这个情况选择哪个更合适一些呢？

随着AI技术的迅猛发展，嵌入式领域也面临着巨大的变革。探讨一下嵌入式开发者在AI浪潮中如何转型，抓住新机遇。作为嵌入式开发者，掌握如何调用模型和实现AI功能已经足够应对日常工作需求。然而，若想深入理解模型的运作原理与执行机制，这属于AI算法工程师的专业领域。通过系统学习本指南提供的粗略知识体系，您完全可以实现向芯片厂的AI算法工程师的职业转型或者七求职选择，拓展自己的技术边界和发展空间。1. AI给嵌入式带来的改变1.1 传统嵌入式开发的挑战算力和资源不匹配：AI模型对计算资源的需求越来越高，而嵌入式设备通常资源有限。开发思路大转变：从规则驱动转向数据驱动，需要关注数据质量和模型性能。工具跟不...

今天老师给大家梳理了部分大厂搜广推算法岗面试真题，供各位同学参考学习。1.PPNet的核心思想是什么？为什么要 stop gradient ？什么时候不需要这样操作？2.多目标模型很容易遇到跷跷板问题或者两个 loss 数量级相差很大，优化速度差异太大，你知道有什么优化方法吗？3.NEG loss 和 NCE loss 有什么区别？ infonce loss 公式是什么4.召回业务一般怎么定义负样本？ bce loss 的公式是什么？简述一下 Pointwise , pairwise 和 listwise 的区别是什么？召回一般用什么 loss ?5.粗排的作用？怎么验证粗排精排的链路一致性？用什么指标可以衡量链路一致性？6.大模型了解吗？怎么在推荐中应用？比如怎么在召回中用？大模型训练分成哪几个阶段？简述一下各个阶段在干什么7.千万级别的整型数组，怎么获取其中出现次数最多的前 N 个数？（考数据结构）8.讲一下你知道的机器学习里面的算法，比如 AdaBoost , GBDT , XGBoost 这些。 Bagging 和 Boosting 的区别？随机森林是什么9.讲一下Word2vec是怎么做的？怎么降低计算复杂度？10.你知道的中心极限定理有哪些？11.双塔模型优势和缺点，怎么改进？12.粗排的目的是什么？有哪些指标，粗排应该向精排看齐吗？13.说一下 BN 的公式，哪几个参数是在训练时更新，在推理时还更新吗？简述一下测试过程中的 BN 怎么算。 BN 和 LN 的区别？14.当神经网络的权重初始化为0时，会遇到什么问题？15.你能抽象地归纳出序列建模发展的脉络吗？以及它的最终形态应该是什么样子？📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

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