百度搜索策略部二三面面经
百度二面
1、每一个数有一个概率，要求写一个随机数发生器，使随机数产生概率符合要求
2、LR和SVM的异同
3、 KNN的原理，如果所有K选的很大，会导致过拟合还是欠拟合
聊聊transformer
为什么用多头，用了几个
Transformer怎么能保证学习到一个词的多个语义
图像预训练（说了不会预训练，但还是问了）
说说对比学习
clip用交叉熵合理吗（探讨）
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1、每一个数有一个概率，要求写一个随机数发生器，使随机数产生概率符合要求
2、LR和SVM的异同
3、 KNN的原理，如果所有K选的很大，会导致过拟合还是欠拟合
4、详细聊论文+实习，对聚类的一些看法
百度三面
做的论文里面检索的流程（最开始讲的很细，谈到了具体的方法，面试官说这是三面，宏观一点。PS: 三面都是leader，细节他基本不care，都是从综合宏观的角度去看问题，所以不需要讲的太细节，除非面试官问的很细节）聊聊transformer
为什么用多头，用了几个
Transformer怎么能保证学习到一个词的多个语义
图像预训练（说了不会预训练，但还是问了）
说说对比学习
clip用交叉熵合理吗（探讨）
一句话说快排
平时的兴趣爱好
一周花费在学习上的时间多长
后面大部分都是职业选择的问题
最后听到面试官来了一句“其他都理解的挺好的，为什么不会图像预训练，这些基础的应该会，从保研到现在四年都快相当于个博士了，基础的应该会啊”
瞬间泪奔
今天HR通知过了，等一波HR面，希望能尽快OC！拜托了！！
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