百度NLP机器学习 一面凉经

百度NLP机器学习 一面凉经(写个东西警示自己, 希望自己能不被挫折打倒,不抛弃不放弃。。。)

面试官人很好,感觉年龄不大,全程会耐心听我回答,也会也会解答一些我的疑惑, 历时一个小时。

1.自我介绍 讲项目

2.对于CNN 卷积层、和池化层的物理意义是什么(不是计算方法)

3.对于池化的max方法和mean方法 分别适合针对什么情况下应用?

4.在工程中什么样的结果会表明是over fitting/under fitting

5.如何防止over fitting,答了cross validation / 正则化

6.对你所提到的L1和L2正则化,能否阐述一下他们的区别

7.L2正则化的penalize term和先验有关系嘛?如有是什么样的关系

8.对于普通线性回归 y = wx+b, 你认为w能否代表特征的重要性?请阐述原因。。这题不懂请教了一下面试官,面试官人很好,她说:“我认为不能,1. 如果特征的scale不同,w的大小就没有意义 2. 即使normalization后 如果有些特征是有强相关性的,比如你的生日和年龄,在选特征的时候也许是随机选一个。所以这并不能说w能代表特征的重要性”。

9.代码题

(1)排序二叉树 插入新数字(没复习数据结构,我都忘了什么叫排序二叉树)面试官就换了一个问。。。

(2)归并排序中的归并,共享屏幕,不运行

10.最后她问我有什么想问她的,我想让她总结一下我这次面试。她说你想听实话嘛。。。。。

我说想。。。总的评价:基础有些薄弱 深层问题经不起推敲(特别在项目上),停留在知道的层面无法投入工程,代码能力还行。

最后稳凉了。。。。以后加油


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3.当feature map中的信息都具有一定贡献的时候使用AvgPooling,比如网络走到比较深的地方,这个时候特征图的H W都比较小,包含的语义信息较多,这个时候再使用MaxPooling就不太合适了.反之为了减少无用信息的影响时用maxpool,比如网络浅层常常见到maxpool,因为开始几层对图像而言包含较多的无关信息。二者的具体使用场景只有在具体任务上观察,实际效果炼丹后才知道。
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发布于 2020-01-17 12:20
感觉这个面试官好好,你想听实话吗?
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发布于 2020-01-17 16:30
阿里巴巴
校招火热招聘中
官网直投
是实习码? 还是正是岗?
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发布于 2020-03-29 18:21

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说点题外话先,最近在看房子,鸽得有点严重干销售太累人了,强度感觉真不比拧螺丝低,完完全全辛苦钱我一个上午两三个小时腰已经遭不住了,人家下午还得带客户一上午十几个电话少说得打,笑脸陪客户,嘴基本不停,还得往返各个小区强度和银行业务员有的一比,一站就是一天基本一天没闲的时候,大家好好珍惜自己能心安理得脱产放纵的日子打工可太苦了………………………………………………这一篇讲投递BOSS上投的先,海投,我投的第一天就把BOSS打招呼上限投满了当时是初六吧,大部分人还没开工我就开投,看看能不能抢占个先机事实证明没用(只是从我个人经历的角度,大家仅供参考),所谓的抢占先机我理解的不是投的早,是岗位发布以后,尽早去投比如一个岗位发布了,能在五分钟后投递,就别在十分钟后投递我的不少面试就是这么约到的所以要做的就是勤刷BOSS,看最新的符合自己要求的岗位,一出现,赶紧去打招呼打招呼打到BOSS上给你推荐的只剩下社招岗位为止(注:攻略主要面向双非小白,92✌🏻该挑挑拣拣就挑,别自降身份。双非的技术巨佬也当我放屁就行,你们肯定比我更有经验,我主要是面向小白)投递很快 剩下时间背面经,简历如果过了,剩下的就是面试表现了面试要想表现得好,面经项目都不能少面经就是背,牛客的对于实习面大部分是足够的,项目描述功能如何实现的即可(面试官如果问难点和怎么解决的,把准备好的这一段背上去就行)。最好是功能复杂一点的那种,一两行的代码如果能解决的,可能都没什么好说的。多背固然重要,多面总结我感觉更重要一层面试经验丰富了会让你更自信,更有底气,更游刃有余有那一股松弛感而不是像我一样面海康的时候发错好几次音,舌头不听使唤普通话标准点,吐字清晰点,敲代码都学会了,练练普通话那就跟洒洒水一样所以多投多面,技术大佬有技术也不一定面试的时候表现就好,有一身本事包装不好自己的也不少所以别看不起那种0~20人的小公司投递去面试≠我要入职你就说不等式秒没秒了吧所以多面,我也抗拒面试,抗拒到有点发抖的那种我是自闭死宅,但是生活嘛,没办法,就这样,太多迫不得已不然谁想上班,难道是出于喜欢?不过话又说回来,0-20人的公司基本给我简历挂了我面的都是百人以上的小厂了 #实习# #前端# #面试#
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