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秋招已经开始啦，在关注搜广推算法方向的校招/社招/实习同学们，需要提升项目的同学可以了解下算法项目辅导，帮助你在简历中增加一个高含金量的对口项目，助你斩获offer！！！

一面面经

1. 问实习项目，大约20mins

2. 对推荐模型了解多少？介绍下deepfm

3. 推荐和广告有什么区别？

4. L1和L2正则化的区别？为什么L1能产生稀疏解？

5. 介绍一下常用的注意力机制，什么场景适合self-attention？

6. attention和全连接有什么区别？

7. 介绍一下AUC的物理意义，如果在现在基础上，再增加一批全正样本，AUC值如何变化？

8. 手撕代码：字符串去空格

二面面经

1. BN介绍一下？它的优缺点？什么时候用BN的效果不好？

2. 交叉熵损失函数？为什么分类问题用交叉熵而不用MSE？

3. RF和GBDT的区别？

4. 梯度爆炸问题有什么解决方式？

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7大职类，70+岗位方向：技术类（算法/工程/数研）、产品类、设计类、运营类、营销类、数据类、风险管理类

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毕业时间在2025.11～2026.10的海内外高校26届同学

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