昨天 17:20 门头沟学院 推荐算法
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1. 拷打项目
2. 拷打实习
部分问题：
2.1 介绍一下主要做的事情，一些特殊细节，包括整个项目的背景。
2.2 讲一下RankMixer 的结构的核心原理。它和传统的交叉网络或者是多任务多场景的一些模型比的话，它的优势
2.3 你刚刚提到了动态拓展 token 数量，然后来实现自动的交叉。这个动态拓展是怎么做的？
2.4 指标这里我看 CTR 的 AUC 是涨了**个bp，但是它的 GAUC 是涨了 (**+5) 个bp，GAUC涨的更多，这里有分析过原因吗？
2.5 最终你们是怎么去评估的，就是这些场景特征到底起作用了没有？
2.6 有试过添加更多 Token 吗？它的边际效率在哪里？
2.7 所有场景的样本是一起训的吗？还是一个场景一个模型？
手撕：交换相邻字符的最小操作次数
手撕：二叉搜索树的第 K 大节点
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2.1 介绍一下主要做的事情，一些特殊细节，包括整个项目的背景。
2.2 讲一下RankMixer 的结构的核心原理。它和传统的交叉网络或者是多任务多场景的一些模型比的话，它的优势
2.3 你刚刚提到了动态拓展 token 数量，然后来实现自动的交叉。这个动态拓展是怎么做的？
2.4 指标这里我看 CTR 的 AUC 是涨了**个bp，但是它的 GAUC 是涨了 (**+5) 个bp，GAUC涨的更多，这里有分析过原因吗？
2.5 最终你们是怎么去评估的，就是这些场景特征到底起作用了没有？
2.6 有试过添加更多 Token 吗？它的边际效率在哪里？
2.7 所有场景的样本是一起训的吗？还是一个场景一个模型？
手撕：交换相邻字符的最小操作次数
手撕：二叉搜索树的第 K 大节点
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联贝贝
上海交通大学 算法工程师
强烈推荐！这个笔记写得很清晰 http://github.com/AccumulateMore/CV
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，面试的会议约了多长时间呀
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