【推荐算法实习】货拉拉推荐算法实习 base上海

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一面 1. 自我介绍+介绍论文，根据论文问了一些拓展的问题2. 简单说一下AUC的定义、物理意义和如何计算，并且用python实现一下AUC的计算3. 手撕：lc199改编 二叉树的左视图  acm模式，要自己建树和序列转树二面1. 自我介绍+介绍论文2. attention的计算时间复杂度3. 推荐系统或者NLP领域 有什么方法可以加速attention计算4. 你了解哪些生成式推荐的论文5. 为什么要在推荐系统引入RQ-VAE6. 和VQ-VQE有什么不同7. RQ-VAE怎么解决坍塌问题8. Normalization有哪些，有什么作用9. 什么时候用batch norm什么时候用layer norm，为什么10. 训练和推理的时候的均值和方差都是怎么得到的手撕：lc331 验证二叉树的前序序列化  问复杂度，优化方法

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