百度nlp算法面经（一）

面试整体偏聊天，体验很好，但是过于紧张在很简单的算法上卡壳1、自我介绍+项目介绍2、项目中遇到的困难和解决方法（没有追问）3、聊了下看过的开源项目4、聊了下平时用的工具，cursor、notion这些5、博士期间做的工作（计算机无关），为什么转行6、transformer架构是什么，agent是什么（我没背过八股，只是根据自己的经验随便说的，没讲几句）7、算法题：全排列，非常简单，但是脑子宕机只写出思路，还得多面试练练

在互联网大厂算法岗的面试环节中，深度学习相关八股文的重要性早已无需多言。算法岗面试八股文看似是一个大家"背答案，对于记忆力的比拼"，但实际上却是互联网大厂面试官考察候选人知识体系完整性和基础知识掌握扎实程度最直接、有效的方式！因此八股文在面试中的重要性不言而喻。大家在求职过程中会发现，当下很多大厂算法岗面试八股文资料杂乱无章，不成体系，需要花费大量的时间和精力进行整理，耽误求职复习进度。本深度学习算法岗求职八股文专栏将互联网大厂面试中的高频八股知识点进行了汇总和梳理，并且附带参考答案。助力大家在求职面试前打下扎实的基础功底，面试过程中游刃有余！本文是《深度学习算法岗求职八股...

1️⃣抖音一面1、聊项目。2、AUC的两种公式是？你能证明这两种等价的吗？3、BERT-CRF中，为什么要加CRF？好处是？4、self-attention为什么要用QKV三个矩阵，不用有什么问题？有没有哪个模型的Q和K矩阵是一样的？5、reinforce属于on-policy还是off-policy？为什么？6、reinforce带上baseline好处是？reinforce的loss写一下？7、策略梯度会推导吗？简单写一下？8、代码题（代码题一般别着急写，先跟面试官说下思路，确定了再写）：lc 46，全排列（lc表示leetcode，下同）。lc 73，矩阵置0。2️⃣抖音二面1、介绍项目。2、知识蒸馏有哪几种？你觉得哪种效果最好？3、nlp的数据增强方法，主要有哪几种？每一种举个例子？4、分类的损失函数为什么是交叉熵而不是mse？5、BERT对输入文本的长度有什么限制，为什么要限制长度呢？6、BigBird里面有哪几种注意力机制？相比原始transformer的self-attention的优势？7、场景题：如何根据拼多多的商品数量，估计淘宝的商品数量？8、给出emb_size, max_len, vocab_size, ff_inner_size，num_heads, 12层，求BERT参数量。9、代码题：n皇后问题。3️⃣抖音三面‍1、简单聊项目。2、CRF和HMM区别？CRF为什么比HMM效果好？3、如果BERT词表很大，比如vocab_size达到几百万，怎么办？4、快速手写一些transformer的mha（多头注意力），伪代码意思一下就行。5、为什么对比学习中，temperature很小，而知识蒸馏的temperature比较大？6、你觉得在抖音买东西，和淘宝、拼多多他们的区别是？（我没在抖音买过，就只能现场编。）7、你最近看到过哪些paper？简单介绍下？8、你觉得自己有那些优缺点？平时喜欢怎么缓解压力？📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

为了帮助更多的学子拿到心仪的offer，进入到梦中情司，特此分享大数据相关的面经，可用于大数据开发、数据仓库、数据分析等岗位，补充：kafka中的事件流事件流是指以事件流的形式从事件源，例如数据库/传感器/移动设备等实时捕获数据的做法，持久存储这些事件流供以后检索，实时和回顾性的操作处理和相应事件流，后续根据事件流流到不同的目标技术中，确保将正确的信息放在正确的位置Tips：事件流处理可以用来干什么？1、实时处理付款和金融交易银行2、实时跟踪和监控汽车卡车和物流行业3、持续捕获和分析来自IoT设备的传感器数据4、持续收集客户互动和订单并实时做出反应5、监测住院护理的患者并预测病情变化，以确保在...