美团HR面后排序挂
0824笔试A 2.4/5,一志愿自动驾驶简历挂,二志愿机器学习被捞,两轮技术+HR面后排序挂
一. 一面09.04
1. 过采样的一些方法
2. 图神经网络的过平滑现象
3. 三元组的损失的样本的选取原则
4. 课程学习,调度器的公式是怎么样的?大概的形式是如何的?
5. BN的作用是什么
6. RNN和LSTM和Transformer的区别是什么
7. Relu和sigmoid的函数区别?
8. 深度学习的过拟合有什么解决方法
9. 介绍一下逻辑回归
10. 介绍一下决策树和XGBoost
11. 哪一些基础性能会在你的就是未来的职业当中会被反复使用的。然后你在就是学习的过程当中,又去做了哪些事情去提升这种技能呢?
手撕:
1)梯度下降法求解根号n
2)反转链表内部的部分区间
反问:
1. 部门业务以及技术栈
二.二面09.13
1. 一些自我介绍和经历讲述后【和一面差不多】,感觉开始类似HR面了
2. 职业规划
3. 假设让你在一个新的领域,然后去工作的情况下,你觉得通过哪些方式,你能更好的去学习这个知识和掌握新的技能呢?
4. 在学校做研究或则实习的过程中,有遇到哪些困难或则挑战吗?
5. 在进行多次的实验之后,有没有总结什么经验呢?
6. 在研究或实习的过程中有遇到与人合作的吗,这其中会有什么问题吗
7. 在众多岗位里面,做选择的话,你会考虑哪些因素呢?
#你都收到了哪些公司的感谢信?##机器学习##深度学习##美团#
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1. 过采样的一些方法
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3. 三元组的损失的样本的选取原则
4. 课程学习,调度器的公式是怎么样的?大概的形式是如何的?
5. BN的作用是什么
6. RNN和LSTM和Transformer的区别是什么
7. Relu和sigmoid的函数区别?
8. 深度学习的过拟合有什么解决方法
9. 介绍一下逻辑回归
10. 介绍一下决策树和XGBoost
11. 哪一些基础性能会在你的就是未来的职业当中会被反复使用的。然后你在就是学习的过程当中,又去做了哪些事情去提升这种技能呢?
手撕:
1)梯度下降法求解根号n
2)反转链表内部的部分区间
反问:
1. 部门业务以及技术栈
二.二面09.13
1. 一些自我介绍和经历讲述后【和一面差不多】,感觉开始类似HR面了
2. 职业规划
3. 假设让你在一个新的领域,然后去工作的情况下,你觉得通过哪些方式,你能更好的去学习这个知识和掌握新的技能呢?
4. 在学校做研究或则实习的过程中,有遇到哪些困难或则挑战吗?
5. 在进行多次的实验之后,有没有总结什么经验呢?
6. 在研究或实习的过程中有遇到与人合作的吗,这其中会有什么问题吗
7. 在众多岗位里面,做选择的话,你会考虑哪些因素呢?
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全部评论
怎么知道挂了的呀,有感谢信嘛
佬是怎么知道自己排序挂了的
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