腾讯视频推荐算法实习凉经
师兄帮忙推了简历，中午推的，晚上就安排了面试，面试官非常好，跟你讨论简历里的一些问题，当然问的题目也很刁钻，是平时自己没有思考过一些问题。最后面试官的评价是，“还是不太行，对自己做过的东西思考的还不够”。
首先是介绍了腾讯广告算法比赛，介绍完之后面试官开始问问题，（自己非科班出身，每回介绍自己是中传的都来一句，你是转专业的啊，估计他们以为中传只有艺术类专业吧）
- 我看你用了tf-idf，那这个tf-idf的值表示的物理含义是什么呢？
- 讲一讲目标编码怎那么做的？目标编码计算出来的特征物理含义是什么？
- w2v怎么用的，为什么不和NN一起训练而是固定住，训练开销很大么，embedding矩阵很大么，会占用很多内存么？
- NN用的框架是什么，画出框架图，为什么选择双向LSTM，序列与时间有关么？如果和序列没有关系，那双向LSTM会不会引入噪声？
- 特征筛选中wrapper方法是什么，怎么做的？（这个问题估计是为了给我台阶下，因为前面的问题回答的都不是很满意）
面试时长40分钟，没有出算法题，估计是看我这么菜算法题出了也不一定能做出来吧，或者是自己回答的不好，面试官没有心情继续往下面了，菜是原罪。
面完之后就一度怀疑自己，到底要不要肝算法，还是老老实实转开发。我太难了。
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