感觉问的都挺基础的
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投递字节跳动等公司9个岗位
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【一面】对着项目问的比较多1. 线性回归的假设条件是什么2. 介绍lstm,transformer这些3. transformer相比于seq2seq,它的增量点在什么地方4. 因果推断和(事件发生前拟合一个模型,使用这个模型对事件发生后进行预测从而得到效应),增量在什么地方,有哪些本质上的区别(跟我的项目相关)5. 对于销量预测模型,你有什么思路;怎么进行模型选型;如果没有其他特征,只有按时间变化的销量,可以怎么预测?6. 一个人投篮的命中率是60%,是投10次至少命中7次的概率大,还是投100次至少命中70次的概率大(大数定律)7. 手撕:两个椭圆x^2+y^2/2=1,x^2/2+y^2=1,求这两个椭圆相交部分的面积(蒙特卡洛模拟,好像还可以使用极坐标直接求解,忘了)比较注重数理(可能也是因为我是数理出身)【二面】1. 50个黑球和50个白球,分别放进两个框,怎么放置,可以让一个人拿到白球的概率最大2. 一个细胞的生命有三个小时,每个小时都会分裂一次,到T时刻会有多少细胞呢?3. 希望在算法岗从事什么样子的工作4. 技术栈有哪些面试时间很短,面试官很佛系,没咋问【三面】1. 问对深度学习那块比较熟,回答时序预测,问有无读过现在的SOAT方法,回答无(没读过啥paper)2. 什么样的embedding是好的embeding,怎么评估3. 选择unieval模型是怎么做的模型选型4. 拿到一个新方向是怎么调研的,怎么去找论文的5. 介绍transformer,每个encoder的结构是什么6. 介绍self-attention7. 怎么理解q,k,v8. 可以使用同一个W_q和W_k吗9. 为什么q×k之后要scale,d 是什么10. 时空图(论文,但是别人做的这part,自己不太了解了)11. 手撕:打家劫舍(偏重对算法的理解,和项目实现上的一些细节)一二面反馈非常快,5分钟就会有下一面的反馈,三面无了,可能自己没过攒人品攒人品攒人品!许愿许愿许愿!
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