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recxx
浙江大学 算法工程师
发布于上海
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八股
@渴望诗和远方:
美团 推荐算法一面
自我介绍之后,还问了实验室和导师是谁,是不是博导()。 觉得我项目和岗位没什么匹配度(在实验室主要做CV的),就只问了一段实习。(好详细啊) 下面问了好多八股题: 1.BERT详解 2. 借口任务是什么意思 3.为什么自注意力要除以根号dk 4.编码器和解码器是什么关系 4.1 Transformer中编码和解码的作用 5.推荐系统中大模型的应用 6.BERT在做分类、命名实体识别、句子相似度任务的区别 7.命名实体识别和相似度计算有什么区别 8.推荐系统整体流程 9.搜索系统整体流程 10.搜索系统和推荐系统的异同点 11.回粗排精排重排流程以及常见算法 12.精排的作用 13.精排预估相关性还是点击率 14.点击率、转化率等相关指标介绍 15.重排的功能 16.分类和回归任务的关系,可否相互转化? 17.推荐系统中的DIN模型 18.常见的损失函数有哪些(分类、回归、对比) 19.二分类和多分类最后的激活函数 20.softmax是否可以用于二分类 21.Sigmoid和Softmax的关系 22.有哪些常见的Attention 23.SE Net的结构和作用 24.AUC和GAUC指标 25.粗排的离线指标 26.XGBoost和GBDT的区别 27.XGBoost的原理、损失函数、训练过程 还有一些可能忘了,被问晕了,完全拷打。基础不牢真的痛苦,还是补搜广推的基础吧,只靠那么一小段实习感觉顶不住啊。。 手撕:三数近似和(过) 反转链表说下思路 (面试官说他不太看重手撕) 反问: 1. 主要业务。 2. 需要的技术栈。 3. 您觉得我哪方面弱势。 面试官挺严格的,但是反问的问题都认真回答了。哎,菜死了,感觉凉了。
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03-25 18:16
华南理工大学 算法工程师
阿里巴巴(钉钉部门)AI 应用研发实习生一面面经(45min,秒G)
面试完在写面经呢,一看邮件,5分钟的时间给我挂了,笔试也直接给取消了。面试官整个过程都是笑呵呵的,问题也基本答上了,整场体验感挺好的,本来以为稳操胜券,结果被他装糖阴了一手(反问环节还问他后续的面试流程,丢人丢大发了)。整个过程太抽象了,简历项目是一个没问,倒是对我简历上写的个人技能(熟悉什么东西)逐个进行了一次 DFS,越问越离谱,最后跟 AI 应用完全没啥关系了。问的问题太多了,不太能完全回忆起来,只能回忆一下大致有哪些问题,详情如下:1. 简历上写的熟悉 C++ 语言,问的问题:平时用的什么标准的 C++ 语言;是否了解模板;用过什么 STL;set 和 map 是否了解,底层怎么实现的...
查看17道真题和解析
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昨天 18:33
中国传媒大学 数据分析师
你的实习产出是真实的还是包装的?
现在找工作卷成这样,很多人简历上的实习经历看着特别厉害,又是独立负责项目,又是数据显著提升,又是产出重要成果。可真要细问几句,流程说不清楚,细节对不上号,逻辑也稀碎。 其实包装一点可以理解,但别把自己都骗了。真正有用的实习,是你真的参与、真的思考、真的解决过问题。全靠编出来的漂亮产出,面试一戳就破,入职之后也扛不住活。与其花心思美化简历,不如踏踏实实做点能拿得出手的东西,心里有底,说话才硬气。#你的实习产出是真实的还是包装的?#
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03-19 09:58
河海大学 Java
27届找实习一个约面都没有
是简历有问题吗
最喜欢春天的奇亚籽很...:
同学,是小红书不是小哄书,一眼就能看到的错误
投了多少份简历才上岸
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03-19 11:21
门头沟学院 Java
锐评一下我的简历吧,投几天了都没有找到,成都双非本。
听劝,我这个简历该怎么改...
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03-24 08:53
吉林农业大学 算法工程师
高德 大模型开发 二面
1. 你做的 Agent 项目整体架构是什么?答:一个比较完整的 Agent 架构一般包括四层:用户输入层、规划决策层、工具执行层、结果整合层。用户输入进来后,先做意图识别和上下文整理,再由大模型决定是直接回答、检索知识、还是调用工具。工具层可能包括搜索、数据库查询、知识库检索、接口调用、代码执行等。工具返回结果后,再交给模型做总结、归因和最终输出。如果是生产环境,还会多一层治理能力,比如权限校验、超时控制、重试、日志、观测、敏感内容拦截。Agent 和普通问答最大的区别,就是它不是单纯生成文本,而是“模型负责决策,外部系统负责拿真实信息,最后再由模型组织答案”。2. Agent 为什么不等于...
AI-Agent面试实战...
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