百度内容策略部怎么样

1.实习介绍2.模型有几个专家?有看它有极化现象吗?出现极化现象怎么处理?3.粗排一般怎么做的?4.精排正样本极少的情况，应该如何训练?5.某些场景点击回收延迟不一致，动态窗口太小会漏样本，太大会慢，怎么解决?6.AUC 含义;如果 AUC 从0.7提升到0.8，能否直接说模型能力提升?7.正样本稀疏时， GAUC 会有什么问题?8.为什么推荐系统除了 AUC 还要看 GAUC ?9.手撕:LC215数组中的第k个最大元素

你秋招最后悔的选择是什么？ 每次夜深人静想起秋招时的某个决定，都恨不得坐时光机回去给自己一巴掌——那些年我们踩过的坑，简直能编成一本《秋招避雷大全》！ 有人因为改了个面试时间错过大厂，有人因为不敢谈薪资少赚了好几万，还有人因为继续实习把整个秋招都错过了...今天就来聊聊那些让我们捶胸顿足的秋招后悔事。 一、这些操作，现在想想都肉疼 很容易发生以下的几种情况，尤其是在秋招时间去实习和 all in 实习转正从而错过了秋招的同学非常多，另外薪资的时候没有去 A 也会导致损失好几个 W，有些东西还是得提前做好攻略，才能应对的更加自如，另外多看部门稳定性和业务是否核心，而不是一味考虑中大厂，因为中大厂...

1.热门、分类、高分三个任务是互斥的吗?有没有做过测试，看热门和高分之间的gap，因为有些热门电影和高分电影有很大的重叠2.DeepFM中的FM和人工特征交又有什么区别?DeepFM在工业界很少用，因为特征交叉的数量太多了，应该怎么处理?a.模型比较老，现在工业界基本不用FM，因为特征交叉得到的特征太多了，一般都是魔改3.几个数据集的大小是多少?4.Gradnorm的原理是什么?工业界一般不这么用，因为这个gradnorm比较trick5.为什么使用RO-KMeans?因为RO-VAE会疯狂坍塌，坍塌现象很严重，所以只能使用RO-KMeans来做。可以看看其他生成sid的方式:a.比如第一层直接按照类别分类，之后再使用均衡KMeans6.为什么使用CLIP来实现多模态?选择CLIP的原因?手撕:Hot 46.全排列 [1,2,3]有多少种全排列?Hot 56.合并区间

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