Vivo内推，机器学习岗视频面一面
面试官是个挺帅的小哥哥，头发很浓密哈哈哈。
先让自我介绍，然后让介绍了自己的项目，围绕项目问了一些问题。
1.训练网络时有没有出现梯度爆炸？解释一下梯度弥散和梯度爆炸，如何解决。
2.如何用HADOOP实现K-MEANS聚类的过程，运行速度会不会很慢，为什么hadoop处理这些迭代问题时速度会慢，spark和hadoop的机制有哪些不同。
3.一道概率题，6位数字的8位数码管显示的数字，倒过来看和以前相同的概率是多少。
问题都不难，仔细想想的话本来都可以答上来的，还是自己太水太紧张，估计凉凉了#算法工程师##机器学习##vivo##校招##内推##面经#
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2.如何用HADOOP实现K-MEANS聚类的过程，运行速度会不会很慢，为什么hadoop处理这些迭代问题时速度会慢，spark和hadoop的机制有哪些不同。
3.一道概率题，6位数字的8位数码管显示的数字，倒过来看和以前相同的概率是多少。
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