虎牙 算法工程师 一面二面三面hr面(已意向)
虎牙一面 8.16 30min
one-hot encoding和label encoding
分别适用于什么模型，树模型呢
xgboost 和gbdt区别
xgboost和随机森林
讲讲偏差和方差，rf和gbdt
rnn和lstm区别
如何解决梯度消失梯度爆炸
缓解过拟合的方式
有哪些评估指标
类别不平衡用什么指标
accuracy和precision的区别
样本不平衡解决方式
做题：判断是否是回文串
约了下周二面
两个方向 1.用户增长 2.推荐，面试官做UG的
二面 8.25 30min
自我介绍
问实习，问项目，为什么不同的图采用不同的算法
讲一下self-attention，讲一下对齐
抛硬币，两面概率都是1/2，求两面都出现的次数期望
按照权重随机抽样，二分查找怎么做
反向传播时不可导怎么做，使用左导数或者右倒数能保证收敛么
三面 8.30
部门负责人面试，大概10min
自我介绍，介绍一个项目，
问LR损失函数
反问
hr面 9.10
问实习转正
问城市选择
问公司选择，大小公司，大公司 vs 虎牙
问现有面试，offer等等
都是常规问题
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