小红书交易算法一面凉经
调休的周六一面,之前约了一次,面试官说在赶高铁,换了时间。说今天休息,在家里面试(明明是调休),家里小孩还挺吵的。
上来做自我介绍,一边介绍一边打断细问项目,感觉面试官水平很高,我稍微一讲就知道在做什么,而且会提前查我提到的模型,细问创新点。由于我的项目和实习内容与他们组里做的方向不太一样,而且大都比较简单,就没有问的很深,20min结束。
后面提问基础内容:
AUC解释,工程上怎么实现?
常用的优化器,AdaGrad具体如何对不同参数更新不同的学习率?
Transformer介绍,多头自注意力如何关注到不同的特征子空间,padding mask怎么实现的?
交叉熵和MSE的区别和联系,能否使用MSE代替交叉熵?
还有些忘了。
手撕代码:最长回文子串
反问:说是做推荐的,介绍的比较少(感觉已经凉了)
感觉答上来70%左右,面完秒挂,最迅速的一期。
#面经##小红书##如何判断面试是否凉了#
上来做自我介绍,一边介绍一边打断细问项目,感觉面试官水平很高,我稍微一讲就知道在做什么,而且会提前查我提到的模型,细问创新点。由于我的项目和实习内容与他们组里做的方向不太一样,而且大都比较简单,就没有问的很深,20min结束。
后面提问基础内容:
AUC解释,工程上怎么实现?
常用的优化器,AdaGrad具体如何对不同参数更新不同的学习率?
Transformer介绍,多头自注意力如何关注到不同的特征子空间,padding mask怎么实现的?
交叉熵和MSE的区别和联系,能否使用MSE代替交叉熵?
还有些忘了。
手撕代码:最长回文子串
反问:说是做推荐的,介绍的比较少(感觉已经凉了)
感觉答上来70%左右,面完秒挂,最迅速的一期。
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