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小许向前冲
11-18 10:56
南京邮电大学 算法工程师
发布于江苏
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百度内容策略部怎么样
26届毕业生,最近面了百度内容策略部和美团keeta的外卖搜索算法,百度到三面了,快手刚面完二面,想了解下这俩部门,各位大佬路过停留下看看吗?
#百度求职进展汇总#
#百度工作体验#
#一起聊美团#
#美团求职进展汇总#
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12-01 03:10
合肥工业大学 算法工程师
26秋招快手推荐算法一面
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
查看9道真题和解析
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11-19 20:04
门头沟学院 Java
你秋招最后悔的选择是什么?
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...
你秋招最后悔的选择
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不愿透露姓名的神秘牛友
12-03 15:00
算法岗秋招offer帮选
1、快手视频推荐,北京,校招生相对友好,看过很多快手的论文,感觉技术氛围也比较浓厚,主要做冷启动2、小红书ai搜索,上海,方向是一个比较新的方向自己比较感兴趣,但没做过搜索,组里大佬也很多担心压力很大3、京东广告推荐,北京,实习过的部门,组里同事都很好,校招生也很友好,前期升职稳定,但base比另外两个低很多总包的话ks比xhs高一点,都比jd高一些,希望路过的大佬投票完说一下原因
投递快手等公司10个岗位
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12-11 04:10
合肥工业大学 算法工程师
26快手搜推算法一面30min
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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